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――手軽なマウス操作による分析からプラグイン作成まで――
樋口耕一 / @khcoder
フリーソフトウェア「KH Coder」
を使った計量テキスト分析
2014 12/20 #TokyoWebmining
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計量的分析にまつわる懸念
計量的な分析は「乱暴」
微妙なニュアンスは失われてしまう?
計量的な分析は「浅い」
人間のような「深い分析」は無理?
→すべて杞憂であることを示しつつ、
「計量テキスト分析」をご紹介
イントロダクション
本当にメリットがあるのか
利点は単に「客観的」なだけ?
3
計量テキスト分析?
伝統的な内容分析(content analysis)の考え方と
テキストマイニング技術を活かした分析
実現のためのフリーソフトウェア「KH Coder」
イントロダクション
4
本日の内容
アンケート自由回答の分析事例
計量テキスト分析の考え方と、実現のため
のソフトウェア「KH Coder」
カスタマイズ
イントロダクション
5
アンケート自由回答
の分析事例
6
自由回答項目の利点①
網羅的で完全な選択肢の準備は困難
上手く聞き出せるような選択肢とは?
たくさん選択肢を並べることはできない
→こうした選択肢型項目の課題を補い、
探索的に調査を進められる。
選択肢を提示すること自体によって、
肯定的反応を誘発する場合も
Ex. なぜ現在の学科に進学しましたか?
→「その学問に興味があるから」
(安田 1970)
(安田 1970, 林 1975)
自由回答の分析
7
自由回答項目の利点②
選択肢型項目の分析と組合せることで
知見に相乗的な広がりを
自由回答の分析
8
事例「なんとなく進学」
質問項目
もしも、あなたのお子様が特に勉強したいこともないの
に、「なんとなく進学する」ことになったら、あなたは
この考えに賛成できますか(後略)
調査概要
高校生とその母親の教育意識に関する全国調査 2002
SRDQ(http://srdq.hus.osaka-u.ac.jp)に詳細
1. 賛成できる 2. やや賛成できる 3. あまり賛成できない 4. まったく賛成できない
選んだ理由:
(樋口 2012)
自由回答の分析
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賛成?反対をまず見ると
b S.E. StdYX
母親年齢 -.013 .013 .044
母親教育年数 -.105** .031 .151
世帯収入 -.047** .013 .162
N = 574, R 2 = .065, ** p < .01, * p < .05
学歴高い母親
ほど賛成
表1:「なんとなく進学賛否」の回帰分析(WLSMV)
自由回答の分析
この表だけを見ながら想像するのは
難しいので、自由回答にあたろう!
(自由回答項目の利点②を活用しよう!)
なぜ?
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図1:共起ネットワークから主なテーマを
自由回答の分析
それぞれの語が、
ほかのどんな語と
結びついて、どん
なテーマを形作っ
ているかを見てお
く。そうすると、
以降の分析結果を
解釈しやすく。
12
図2:「賛否&学歴」と理由の対応分析
自由回答の分析
13
図2:「賛否&学歴」と理由の対応分析
自由回答の分析
「反対」の理由は学歴に
よってあまり変化しない
「賛成」の理由は学歴
によって異なる
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図2:「賛否&学歴」と理由の対応分析
学歴が高卒では将来不安友達が多くできる
自由回答の分析
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図2:「賛否&学歴」と理由の対応分析
色々な経験をする中で自分
の道をみつけてくれれば
自由回答の分析
色々な人と出会い、新し
い目標が生まれるかも
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利点はあるが注意も必要
回答者の負担
選択肢型の方が答えるのが楽
少しでも答えやすくなるような工夫を
分析しやすい回答を得るために
主題を設定する
△質問紙の最後に「ご意見をご自由に」
通常項目との組合せ方を含めて、分析計画は
あらかじめ考えておく
※「自由回答の取得方法(中略)の研究はそう進んで
いるとは言えない」(大隅?Lebart 2000: 374)と
いう状況に、それほど劇的な変化は生じていない
自由回答の分析
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ここで分析デモ
データや分析手法
に合わせてデフォ
ルト値を自動設定
これをクリック
するだけ?!
自由回答の分析
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計量テキスト分析の考え方と、
実現のためのソフトウェア
19
データ探索と信頼性向上
2. 分析事例方法とソフト
データの
全体像
引用すべき
部分
どこにデータの特徴
があらわれている?
全体としてデータの
様子はどんなか?
分析者は偏った印象を
持っていないか?
引用する部分を分析者
はどう選んだのか?
分析者 第三者
データをより良く理解すると同時に、分析の信頼性を向上!
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
35%
40%
45%
一 六 十
一
十
六
二
十
一
二
十
六
三
十
一
三
十
六
四
十
一
四
十
六
五
十
一
五
十
六
静(お嬢さん)
静の母(奥さん)
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量的方法と質的方法
妻はそれをこんにちに困らない
(財産がある)から心に弛みが
出るのだと観察していたようで
した。(???)しかし私の動
かなくなった原因の主なものは、
全くそこにはなかったのです。
(???)自分もあの叔父と同
じ人間だと意識した時、私は急
にふらふらしました。他に愛想
を尽かした私は、自分にも愛想
を尽かして動けなくなったので
す。
量的分析 質的分析(引用?解釈)
循環的な関係
「質的方法が洞察にあふれ、量的方法が仮説検証のた
めの単に機械的なものだと決めつけるべきではない。こ
の両者の関係は循環的なものである。すなわち、それぞ
れが新たな洞察をもたらし、それによって他方に資する
ものである」 (Pool 1959: 192, 筆者訳)
方法とソフト
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素データを検索?確認する機能にも注力
“Closeness to Data”
(Stone et al. 1966)
方法とソフト
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カスタマイズ
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柔軟性?拡張性も
カスタマイズ
MySQL:データベース
(整理と検索)
(統計分析)
テキスト 分析結果
検索結果
茶筌:形態素解析
(語の取り出し)
KH Coder
→お仕着せの分析しかできない既製品ではなく、
創意工夫を発揮できる「環境」として
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プロットをRコマンド形式で保存1
カスタマイズ
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プロットをRコマンド形式で保存2
カスタマイズ
Rで実行すれば、まったく同じプロットを得られる。
コマンドに手を加えることで自在にカスタマイズ可。
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分析機能の追加(プラグイン)1
カスタマイズ
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分析機能の追加(プラグイン)2
→PerlとRのコードを追加することで、分析に使う語を選択し、分析を実行
詳細はサンプル(plugin_jp/p1_sample5_mds.pm)やUseful R ⑩を
カスタマイズ
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自動実行(プラグイン)
カスタマイズ
コマンドラインから「kh_coder.exe –auto_run ファイル名」
のように起動すると、自動処理が実行される。
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文献
分析の考え方、活用
法、チュートリアル
とマニュアル等
PerlとRによるカス
タマイズについて
「なんとなく進学」
の分析事例はこの本

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