事例
ワードマイナーは、かつてない発想や独自の解析方法が随所に盛り込まれています。
ここではその魅力や価値のほんの一例を体験。たとえWeb調査で収集したデータを元に、どのように解析でき、どんな結果を得られ、いかに活かせるのかをご紹介します。
＜参考情報＞
出典：Web調査で得たデータ(2000年実施) 統計数理研究所 大隅昇 名誉教授 提供
有効サンプル数：1,350件 自由回答数：1,340件
ワードマイナーの画面左サイドに表示されるプロジェクトパネル。
主な操作がここで選択できます。
観察する
ちょっと原文や解析データを再確認したい。
解析データを入力して、入力状況や詳細などを確認できる「データビューア」。
いつでも解析過程や結果を見直せるので、よりくわしく理解できます。
さらにグラフィカルな「布置図」など、解析途中での理解をサポートできる機能も充実しています。
整える
どうやって、複雑な日本語は解析されるのか。
日本語を解析するために、文章を構成要素に分けて整理する「分かち書き処理」を行います。
必要に応じて構成要素を分析に適したカタチに編集できます。
検索する
この言葉は、どのように使われているのか。
自由回答のなかで、「時間」という言葉が、どのように使われているか、「コンコーダンス」により検索できます。
さらに構成要素やサンプルの検索機能も充実。詳細や傾向を把握して、きめ細かく探索に反映できます。
要約する
クラスター毎に特徴をつかみたい。
16のグループに分類した＜大切なもの＞を、各クラスターを特徴づける構成要素に順位をつけて表示。どのように「恋人」から「家族」へ移り変わっているかが把握できます。
有意性テストによりクラスター毎の特徴を抽出し、傾向の強いものから表示するので、各クラスターごとの特徴が一目瞭然。しかも、同時布置図でも表示でき、プレゼンテーションなどにも効果的です。
比べる
＜大切なもの＞に、意味のある質的変数は何か。
性・年齢別に構成要素を比較し、同時布置図に表示。若年層では＜恋人＞などの言葉が強い傾向を示し、加齢するにしたがって＜家族＞などの言葉へ移り変わっているのが視覚的に把握できます。
さらに職業別、選択肢型回答などの質的データのカテゴリー毎に、構成要素や文章の特徴も比べられます。
分ける
まったく新しい切り口で分けてみたい。
＜大切なもの＞のサンプルを、クラスター化することにより、類似するグループに分類。「家族」「生きがい」などの主要なグループのほか、小さなグループながら「平穏・安全」などのグループも発見できます。
サンプルだけでなく構成要素も、任意の数にクラスター化することができます。分類する数によりさまざまなグループが作られるので、独自の切り口を発見するのに役立ちます。
