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ソーシャルリスニングは一般的なアスキング調査と違い、患者さんやご家族というご本人たちが自由気ままに書きたいことを(話したいことを)発信した投稿が元になっているので、すべてがこちらの意図する目的に適う情報ではありません。むしろ多くの不要と思える書き込みの中から、調査対象の疾患に直面する思いを記したものだけを抽出する作業が必ず必要になります。
明らかに不要な情報の一次的なクレンジングは一定の法則による機械処理も可能ですが、意思や状況を反映したナラティヴを見つけ出すためには、投稿の読み込みという作業が必要になります。「あるがまま」の投稿を分析対象のデータとして昇華するために、テクノロジーと人的作業のいわばハイブリッドとも言えるクレンジング作業を行うわけです。
今回は、そのような一見まとまりのないソーシャルリスニングデータを基に、分析や課題解決という目的に沿う情報に収斂するための選別・ふるい分けの作業を含め紹介します。以下のURLから閲覧ください。
http://trnsg.co.jp/wp-content/uploads/2024/09/cebce3aa4e4185c952f825a15befece5.pdf
なお患者さんインサイトの可視化に迫るソーシャルリサーチサービスのPatient Readerについては、以下のリンクよりご参照ください。
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