Web上有大量的数据和Life Log，这就需要通过分析，然后从庞大的数据中找出那些有意义的趋势或知识。因此，面对信息利用环境的高度化，各个阶段相应的数据分析和知识发现技术正开始被开发、升级。

最近，消费者对有关各种产品、电视节目、电影等的评论铺天盖地。这些评论与出售产品和服务的商家所提供的广告以及网络推销不同，这是消费者实际购买、视听之后写下的观点，是建立在理性消费的基础上，带有重要价值。

所以，搜索博客或者SNS的日记这些口头交流信息的宝库，分析消费者关注的商品、信息和新闻相关的口头交流信息在什么时候呈现怎样的趋势，诸如此类的服务正在展开。

日本博客分析、搜索的先驱——东京工业大学奥村研究室“BlogWatcher”，收集了全日本博客记事550万篇（截至2006年6月），可以搜索指定关键字的口头交流信息。BlogWatcher不仅可以浏览从所有博客中筛选出的符合关键字的博客，更可以对其中包含的口头交流信息进行分析。

比如，把某个商品作为关键词搜索的时候，在浏览关键词的时候，会显示出它曾在多少博客日记中出现，以及所写内容中反面的信息多还是正面的信息多。这样就能实现把搜集来的博客日记的内容通过文本采集（从不定式文章中挑选出有用的信息的手法）进行评论。

如果把这样的技术用于分析口头交流信息，消费者在考虑是否要买自己关注的商品或服务的时候，可以先了解别人的反馈，并作出理智的选择。

另外，CAC提供的博客搜索服务“kizasi.jp”，不仅对消费者提供博客搜索的服务，还面向企业的营销专员提供付费的分析服务。他们可以客观地看到，公司产品的商品名称等在博客界被提及了多少，在新闻和广告中出现后被大众谈论的次数有没有增加等口头交流情况。

如今利用Web数据的障碍是，那些数据大部分都没有特定的形式，文本中的那些数据也是不定式。以前分析市场的数据是以销售业绩等数值型数据为对象进行集中数据采集，现在则由于把Web上庞大的不定式数据作为文本采集的对象，网上消费者的呼声也渐渐转变成了“财富之山”。

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