日本語形態素解析でTwitterの内容を解析して潜在的ニーズを掴んでみよう

潜在的ニーズを掴みたい
- Twitterでのつぶやきから日常の思考を把握すれば良い？
- 日本語形態素解析

潜在的ニーズを掴みたい

以下のような事を書きました。

SNSとウィンドーショッピングは似ている前の記事で、ネット通販はあらかじめ顕在化している物を調べて購入するのに対して...

ツイッターで呟いている内容そのものがもしウインドーショッピングで見かけたら気になってちょっと見てしまう程度の物がどんな物であるかに関する情報を表しているのかもしれない。生活に密着するほどではないけれど、ちょっと気になることがそこに散らばっているのでは。
とすれば、ツイッターの内容を元に物を紹介すれば、ウインドーショッピング感が出るのかもしれない

Twitterでのつぶやきから日常の思考を把握すれば良い？

仲のいい友達や家族であれば、好きなものは何となく把握できている。という事は、人の潜在的なニーズを知るには、その人が普段何を考えているのかを知れればヒントになるのではないかと思ったんですよ。だから、普段の考えを知る方法を考えました。

ホントに何気ない普段のことを垂れ流しているTwitterでのつぶやきから単語を抽出すれば、その人が好きなものや気になるものが分かるのではないかなと思ったわけです。

日本語形態素解析

で、世の中には便利なものがあるもんで、日本語形態素解析なるものがあるんですね。

形態素解析 -wikipedia-

形態素解析（けいたいそかいせき、Morphological Analysis）とは、コンピュータ等の計算機を用いた自然言語処理の基礎技術のひとつ。かな漢字変換等にも応用されている。
対象言語の文法の知識（文法のルールの集まり）や辞書（品詞等の情報付きの単語リスト）を情報源として用い、自然言語で書かれた文を形態素（Morpheme, おおまかにいえば、言語で意味を持つ最小単位）の列に分割し、それぞれの品詞を判別する作業を指す。

要するに、文章にどんなことが書かれているのかを自動で解析してくれるということ。これは便利。
で、色々調べてみると、便利そうなのは下の二つって感じ。