HeronLoom

概要

• 大量のソーシャルメディア投稿を対象に、話題の変化や世論の傾向を分析し、今後起こり得る動きを予測するための分析基盤です。
• RedditのWallStreetBetsに投稿された43,976件のデータを使い、GameStopショートスクイーズを題材にした実行例と質問応答のデモを確認できます。

主な特徴

• 反復的なクラスタリングとLLMベースの分析により、大量の投稿から関連する話題やパターンを整理し、意味のある洞察を抽出します。
• データをグラフとして構造化し、分析に適した検索機能を組み合わせることで、複雑な関連性や質問への回答を探索できます。

こんな人におすすめ

• SNSやオンラインコミュニティの投稿から、トレンド、センチメント、話題同士の関係性を体系的に把握したいリサーチ担当者に適しています。
• 金融市場や社会現象など、大量のテキストデータをもとに過去の事例を分析し、次の展開を考察したい人に向いています。