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。

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<参考情報>

出典:Web調査で得たデータ(2000年実施) 文部科学省統計数理研究所 大隅昇教授 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。

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 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。

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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。

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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。

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要約する

クラスター毎に特徴をつかみたい。

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。

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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。

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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。

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