火のないところに煙は立たぬ
企業にとって、ネット掲示板やSNSでの“炎上”は死活問題です。できるだけ早く情報を入手し、できるだけ早く対策をとらなければなりません。
炎上の発端、火種はさまざまなところに存在します。
1つは、企業の公式アカウントで、不用意な発言や対応をおこなった場合です。これは「ソーシャルメディアポリシーの役割」でも紹介しましたが、ソーシャルメディアポリシーで防いだり、モニタリング（監視）したりすることで未然の対応が可能です。
2つ目は、社員の個人利用です。これもソーシャルメディアポリシーで一定の対策が可能となりますが、公式アカウントほどにはコントロールすることができません。
3つ目はWeb全体、つまり一般ユーザーがデマ情報を流したり、企業の日常の活動が火種となったるするケースです。
社員や一般ユーザーの活動が火種となって、憶測や誹謗中傷を巻き込んで炎上へ発展する例は多く、公式アカウントのような事前対策は困難です。しかし逆に言えば、炎上の“火種”となりそうな活動（投稿）をキャッチすれば、その後の対策を迅速に実行することができます。 こうしたWeb上のリスクを発見する手段が「ソーシャルリスニング」です。
Web上のリスクを発見するツール
ソーシャルリスニングは、マーケティングの分野では一般的になってきた用語であり、こちらのほうが馴染み深いという読者もいることでしょう。
例えば、SNSやネット掲示板、ブログなどからユーザーの製品に対するニーズや不満をキャッチし、ビッグデータ解析をおこなって商品企画に活用するという例が増えています。
技術的な観点からは、掲示板やSNSなどのWebサイトをクローリングして、リスクになりそうな文言や用語を見つけたり、製品名に対する意見を発見したりする仕組みのことを言います。
英語圏では、数多くのソーシャルリスニングツールが市場に出回っており、多くの企業がすでに活用しています。日本国内ではソーシャルリスニングの重要性が認識され始めており、導入している企業も増えているのです。
ソーシャルリスニングツールには、「リスクである」と認識された“暴力的であったり、批判的であったりする文言”が辞書化されています。中には、それぞれの文言に「リスクポイント」が設けられており、リスクが高いと思われる投稿をポイントが高い順に並べるツールもあります。
よりリアルタイムに状況を分析できるように、Twitterの“つぶやき件数”に特化して、計数できるものがあります。例えば、ある製品名がつぶやかれている数を計測しておき、あるとき急激に増えたとしたら、炎上が始まった「可能性がある」ということがわかる仕組みです。
人の目でなければ本当のリスクはわからない
暴力的な文言とともに製品名が記載されていたとしても、それが本当に炎上リスクと言えるかどうかは、難しい問題です。
英語の場合、テキストマイニングの技術が非常に発達していることもあり、コンピュータで比較的容易に判断できると言われています。しかし、日本語は英語に比べて言語が複雑であることもあって、コンピュータで自動的にリスクを判断するのは困難です。
また、上述のTwitterのつぶやき数の増加にしても、いつもは10件のところが100件になったらアラートを出すのか、50件で出すのかという判断はなかなか自動化できません。
そのため、実際のリスク分析には、どうしても人の目を介在させる必要があります。
ソーシャルリスニングによる鎮火の効果
最近では、企業や商品に関する間違った情報がTwitter上に頒布されるという例も多く聞きます。このような場合、企業のWebサイトや公式アカウントで、迅速に修正情報を提供できれば、憶測や誹謗中傷を挟む暇はなく、炎上もすぐに沈下することができるでしょう。
炎上が発生した場合には、とにかく迅速かつ的確に第一弾の対応をおこなうことで、炎上に関与しているユーザー（投稿者）らに収束感が生まれます。
ソーシャルリスニングは、この対応をできるだけ早めるための手法です。
「ソーシャルリスニングのリスク対策活用方法」をリスク対策に活用する方法をご紹介しています。
