SNSやカスタマーレビューなど、大勢の人々の「今」をとらえたソーシャルメディアはテキストの宝庫だ。玉石混淆のコトバの海から、いかにして価値ある情報を引き出すのか。テキストマイニングの基礎から、ソーシャルメディアならではの動向分析、評判分析そして信頼性評価まで、多岐にわたる技術をコンパクトに紹介する。 　はじめに 第1章　導入 　1．1　言葉をコンピュータで理解する技術＝自然言語処理 　1．2　いくつかのテキスト処理技術 第2章　テキストマイニングとは何か？ 　2．1　テキストマイニングの基礎ーーパターンの発見 　2．2　テキストマイニングの2つの出自 　2．3　パターンの発見としてのテキストマイニング 　2．4　テキストマイニングの前処理として用いられる自然言語処理技術 　2．5　テキストデータの統計処理 　2．6　狭義のテキストマイニング技術とは 　2．7　第1報検出 　2．8　面白いコンテンツの発見 第3章　ソーシャルメディアを対象としたテキストマイニング 　3．1　テキストマイニングはどのように使えるか 　3．2　動向分析 第4章　ソーシャルメディアアナリティクス 　4．1　テキストアナリティクスとは 　4．2　評判分析 　4．3　書き手のプロファイリング 　4．4　ソーシャルメディア上の情報の信頼性評価 第5章　評判分析 　5．1　単語の感情極性分類 　5．2　意見文分類 　5．3　意見文書分類 　5．4　アスペクトに基づく評判分析 　5．5　領域適応 　5．6　データセット，リソース 　5．7　その他の話題 第6章　ソーシャルメディアごとのテキストアナリティクス 　6．1　ブログを対象としたテキストアナリティクス 　6．2　マイクロブログを対象としたテキストアナリティクス 　6．3　口コミサイトを対象としたテキストアナリティクス 　6．4　cQAサイトを対象としたテキストアナリティクス 第7章　ソーシャルメディアを用いたさまざまな分野でのテキストアナリティクス 　7．1　「金融」テキストアナリティクス 　7．2　「医療」テキストアナリティクス 　7．3　「観光」テキストアナリティクス 　7．4　「政治」テキストアナリティクス 　7．5　「災害」テキストアナリティクス 　おわりに 　参考文献 　索　引