震災前 被災地と全国の企業との間で行われていた取り引き。 今回 私たちは これまで国や自治体が把握しきれなかった被災地の実情を膨大な電子情報 ビッグデータを使って初めて明らかにする事ができました。 まずは そのビッグデータが浮き彫りにした 被災地の今です。 自治体の調査に比べてより実態に近い居住者の推移がはじき出されます。 携帯電話の位置情報から導き出された 居住者の推移。 何が 被災地の企業を追い詰めているのか。
被災地の企業一社一社のその関係がビッグデータによって浮き彫りになった事で被災地の今の現状 非常に厳しいものであるという事が実際に被災地の自治体や企業にも今 復興のアドバイスをされているという事でどうぞ よろしくお願い致します。 それらの企業が取り引きしているのが中心の企業にとっての２次取引先ビッグデータでそのネットワークをたどると膨大な２次取引先と 間接的につながっている事が分かります大きなネットワークを持つ事ができればビジネスチャンスが広がるのですいや～ すごいですね。
コネクターハブは 全国の巨大なネットワークと地元のネットワークをつなぐ復興の鍵を握る コネクターハブ。 地元のネットワークと巨大なネットワークとを結ぶ コネクターハブ。 共和水産のようなネットワークを持つ企業を支援する事で地域の水産業の復興につなげようとしています。 震災前 ４，９００社とつながっていた共和水産のネットワークは今 ６，７００社にまで増えました。
こうした消費者の不安を解消するために福島県は大規模な除染などの対策に加え農産物の検査体制を全国で Ｐ．Ｒ．してきました。 研究チームでは 多くのリツイートを集める影響力の強いユーザーをオピニオンリーダーと呼んでいます。 分析を進めると肯定的なつぶやきはさまざまなオピニオンリーダーが発信する傾向が見られました。 一方 否定的なつぶやきは特定のオピニオンリーダーが何度も発信していた事が分かりました。 否定的なつぶやきが拡散していく背景には特定のオピニオンリーダーの強い影響力があったのです。
現実に 我々 しょっちゅう入っていますけれども皆さん 実に真摯にいろんな問題に取り組まれていましてですねきちっとしたものを出してこられている事は間違いないと私は思っているんですが…１４０文字の情報を十二分に活用する事によって我々 調査する事が可能になってきている。 ビッグデータを活用してこれから 今 被災地に向かって支援できる事復興として活用できる事。 坂田さんは 復興庁の参与としてビッグデータを生かした取り組みをこれから始めようと…。