Trip Bacon — The secret ingredient to the perfect getaway logo
Trip Bacon

評価方法

私たちがクルーズ動画を見るので、あなたはその必要がありません。数千のYouTubeレビューをシンプルで正直なスコアに変える方法をご紹介します。

数字で見る

140,000+
公開動画数
98,934+
分析済み動画
234+
評価済み船舶
1,728+
追跡中のクリエイター
~7,681
動画コンテンツ日数
443,933+
センチメントシグナル処理数

データの出典

Trip Baconのすべてのスコアは、クルーズクリエイターが作成した実際のYouTube動画に基づいています。実際に船に乗り、感想を共有する人々です。アンケートや有料レビューではなく、実際のクルーズ体験者の本音です。

カタログには140,000本以上のクルーズ動画を公開しています。1日8時間見続けても、全部見るのに約7,681日かかります。

私たちが見て、あなたにスコアをお届けします。

評価方法

クルーズクリエイターが各船舶やクルーズラインについて何を言っているかを聞きます。全体的な感情がポジティブかネガティブか、その中間かを測定します。その感情が-5から+5のBaconScoreに変換されます。

+5のHappy Baconはクリエイターが大絶賛したことを意味します。-5のSad Baconは本当に気に入らなかったことを意味します。0は「Meh」——誰も強い意見を持っていなかったことを意味します。ゼロから遠いほど、感情が強いことを示します。

スコアの読み方

How to read the Trip Bacon Score
Happy Bacon — creators loved this aspect
Sad Bacon — creators took issue with this
Meh — no strong opinion either way

Scale: 0–5 strips in half-step increments. 0 = “meh”, 5 = “bacon bliss”. Aggregated from creator-review sentiment, weighted by channel expertise.

About our Bacon Score methodology

追跡する項目

単なるスコア以上のことをします。各動画を特定のクルーズライン船舶クルーズトピックに紐付けます。さらに料理、エンターテイメント、キャビンなどクルーズ体験者が知りたいすべてをカバーす50以上のセンチメントを追跡します。ハッシュタグやトレンドも追跡し、今何が注目されているかをお見せします。

1本の動画も役立ちます。しかし私たちは全てを見て、数百万人のクルーズ体験者が見ているものの完全なコンセンサスをお届けします——一人の意見ではなく、クルーズクリエイターコミュニティ全体の集合的な声です。

BaconScoreバッジの意味

船舶やクルーズラインのページでは、パーセンテージバッジも表示されます。これは、その船舶やクルーズラインを全体的におすすめするクリエイターの割合を示しています。

すべての意見が同じ重みを持つわけではありません。各クリエイターをチャンネルでのクルーズコンテンツ制作量に基づいてランク付けします——カジュアルな観光客から真の権威まで。また、プロモーションやスポンサーシップを自動検出し、それらのセンチメントを適切に下げて、有料コンテンツがスコアを膨らませないようにしています。

🥓 87% Ship BaconScore™87%のクリエイターがこの船舶をおすすめしていることを意味します
🥓 92% Cruise Line BaconScore™92%のクリエイターがこのクルーズラインをおすすめしていることを意味します

データサイエンス好きの方へ

Trip Baconは世界で最も豊富なクルーズセンチメント分析の情報源です。他には私たちが持つものを持っている人はいません。2006年にクリエイターが初めてクルーズコンテンツを公開して以来、すべてのYouTubeクルーズ動画をインデックス化・分析しています。マスターカタログには85万本以上の動画があり、クルーズ関連かそうでないかを判定するためにバックログを処理中です。クルーズ動画の100%を1本ずつスコアリングし、結果を集約してBaconScoreとセンチメント分析を生成します。サイトの統計はライブで、1時間ごとに再計算されます。バックログの処理が完了すると、45万~50万本のクルーズ専用動画がサイトに掲載されると見込んでいます。

大規模なセンチメント分析は困難です。YouTubeクリエイターはクリーンなデータで話しません——皮肉、誇張、脱線、内輪ネタを使います。AI、機械学習、エンタープライズグレードのデータエンジニアリングを活用し、乱雑な人間の言葉を信頼できるスコアに変換します。最大の課題への取り組み:

課題私たちのアプローチ
皮肉やアイロニーが文の意味を逆転させる個々のフレーズだけでなく、周囲の文脈に対してトーンを評価するマルチパスコンテキスト分析
スポンサードコンテンツがポジティブに偏る可能性透明性検出がスポンサー、招待、プレス航海をフラグ付けし、独立レビューとは別に重み付け
一人の大きな声がスコアを支配する可能性クリエイター専門性ティアとチャンネル重み付けにより、権威ある声が新人を押しのけることなく適切な影響力を持つ
船舶の老化や改装によりセンチメントが変化時間的減衰とトレンド検出が最近のセンチメント変化を表面化し、スコアが現在の現実を反映
少ないサンプル数では信頼性の低いスコアになる信頼度ティアが最低閾値以下のコンセンサスデータを抑制——誤解を招くより何も表示しないことを選択