過去のコミュニティでの活動に基づいて、コミュニティメンバーの特定の興味分野を把握する方法

コミュニティでどのようなことに興奮するかを把握するために、複数の実験を行いました。それに基づいて、どのようなユーザー(ペルソナ別)がどのようなトピック/テーマに興味を持つかを理解したいと考えています。

追伸:私たちはフィンテックのスタートアップであり、その(銀行およびグローバルトラベル)に関するコミュニティがあります。コミュニティへのリンクはこちらです:https://community.goniyo.com/
追伸2:ここ数週間は活動しておらず、コミュニティのデザインを再考する予定のため、この調査を行っています。

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タグを使用しているようですね。

ユーザーを投稿、トピック、タグにマッピングし、さらにユーザーを投稿、トピック、カテゴリにマッピングすることについてはどうですか?

これにより、ユーザーごとに、関連性の高い上位5つのタグとカテゴリのリストを取得できるでしょうか?

あるいは、タグとカテゴリごとの投稿数の一般的なカウントでも、さらに簡単です。

これは、すばらしいデータエクスプローラークエリで達成できるかもしれません…

自然言語処理は、はるかに…はるかに難しくなるでしょう…

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