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ビッグデータ解析を通して、もっと分かりやすく
薬を選ぶのは本当に難しい
薬は人によって効き方がまったく異なります。ある人にとっては有用な薬でも、別の人にとっては毒になることもあります。過半数の人にとっては有用である薬も、自分にとっては有用でない場合もあるのです。
薬を選ぶ際ほとんどの人は医者の意見を信用します。
医者は臨床試験のデータと自分が処方した患者の評判を持って薬を選んでいます。
最近では個人輸入で薬を購入する人も増えています。
医者を介さず、薬を購入する場合に重要な判断基準になるのは医薬品のインタビューフォーム、そしてネット上に掲載されている、評判（評価）、ユーザーの口コミです。
各薬剤ごとの満足度（ほとんどの場合５段階評価で示されている）は有用ですが、前述のとおり、薬剤の聞き方は人によって異なりますので、この評点が良いからといって自分にとって有用とは限りません。
一方で一人ひとりが書き込んだ口コミは一人ひとりの体験した生の声を見ることができるので、自分と近い人間の体験談であれば有用です。体験談は大変有用ですが、件数が多い場合すべてを読むことは時間的に難しいのが現実です。
つまり、総合評価は一覧性が高い一方で多様性は低く、口コミ評価は多様性が高い一方で一覧性が低いということです。
ビッグデータ解析で多様性と一覧性を
そこで当サイトではネット上にあふれる口コミを収集整理しビッグデータ分析することで、多様な意見を一覧化し、ユーザーの皆さんが判断しやすくするお手伝いをしています。皆様のお役に立てれば幸いです。