分析ワーク |
分析手法 |
説明 |
用途例 |
T |
C |
B |
P |
N |
基
本
機
能
版 |
出現ワードをカウントする |
ワードランキング |
テキストに含まれる名詞類、形容詞類、動詞類をカウント。複数の項目をまとめてカウントして比較したり、性年代などの他の項目でクロス集計することも可能。 |
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ワードの連関性から内容を一望する |
ワードネットワーク |
記述内容をワードの連関図に表現する方法。係り受け関係の強さから単語の関係図を描く。直接的または間接的に関連する単語がネットワークされる。単語の布置方法は、MDS型、スプリング型、サークル型を選択できる。 |
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ワードライン |
記述内容を意味単位である単文に分解し、その文脈をネットワーク図に表現する方法。ワードネットワークに比べて、実際の意味に即した図となり、シンプルなため分析者による解釈の差も少なくなるのが特徴。 |
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定型ワード連鎖 |
定義型質問で入力された複数のワードの関連性をネットワークに表現する方法。ストーリー入力や順位評価などから、主なパターンを見出すことに使う。 |
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テキストを分類する |
クラスタリング |
テキストを、使用されているワードの類似性を元にクラスター分析する方法。データサンプル単位で分類する。 |
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条件グルーピング |
ワードやその組み合わせを条件設定してテキストを分類する方法。条件は、教師文を複数指定して設定することも可能。単文分類の分類条件を編集することもできる。 |
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単文分類 |
テキストを意味単位である単文に分解した上で、内容の類似性で分類する方法。集計グラフと原文の分類リストを作成できる。類似と言える単文が少ない記述は、「未分類」に集約される。 |
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単文ルール抽出 |
テキストを意味単位である単文に分解した上で、ワードの組み合わせパターンを抽出する方法。単文分類より細かな記述を拾うことができ、抽出ルールの統廃合など編集が容易。 |
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実
践
機
能
版
で
の
追
加
機
能 |
意図した表現がどの程度含まれているか計測する |
スコアリング |
ワードやその組み合わせを条件設定して、その条件に該当するデータサンブルに得点付けする方法。「ワクワク度」「親近感」など複数の指標を設定して同時に計測することもできる。編集、ファイル保存できるためオリジナル指標をつくって、複数調査に適用することもできる。単文分類の条件を流用したスコア条件の設定も可能。 |
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評価や態度、その強さ、キーワードを捉える |
態度判別分析 |
テキストに使用されているワードや文脈から、ポジティブな意味傾向かネガティブな意味傾向かを識別する方法。 |
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評価のゆらぎ分析 |
態度の強さ(迷いのなさ)を見るための手法。テキストに含まれるポジティブな評価要素とネガティブに評価要素の混在度合いをグリッドバブル図に表現。両方の評価要素が混じったサンプル比率が高い場合は、評価に迷っている人が多いと判断できる。 |
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表現スタンス分析 |
背景理由から態度の強さを捉える手法。評価理由について肯定型表現が中心か否定型表現が中心かを捉える。サンプル分布が、グリッドバブル図に表現される。 |
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ワード極性分析 |
態度を左右するキーワードを捉える手法。ポジティブな態度とネガティブな態度とワードとの関連性を散布図にする。 |
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隠れた不満や意見を抽出する |
潜在評価抽出 |
全体的な態度の裏に隠れた具体的な評価要素を抽出する手法。好評か不評か、肯定型表現か否定型表現かの条件に該当する記述のワードライン、単文集計、原文リストを出力できる。 |
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