テキスト型データ解析

アンケート質問票で、回答選択肢「その他」で詳細記述を求めたり、「○○についてご意見やご希望を記入してください」とフリーアンサー（FA）を求め、記述回答を収集して、文言情報／文字情報にアフターコーディング処理を加え、集計や分析を行ってきました。
しかし、従来のテキスト解析は、一般には

• 数値データ分析のような結論の明快さに欠けるため、説得力が弱い
• 大量回答の分析や回答者属性とのクロス分析などの分析に対応できない
• 分析方法が属人的であり、知見の共有化や伝達が難しい
• 分析者の経験やバックグラウンド、関心対象によって、分析結果やクォリティに幅が大きい
• アフターコーディングなど手間暇がかかる割にユーザーの評価を得にくい

などの点で問題も多く、こうしたテキスト解析はあまり行なわれていませんでした。

しかし、パソコン通信やインターネットを使った調査手法の出現により、

• データ収集の費用が大幅に削減され
• 率直で示唆に富んだ回答が得られるようになった

ことにより、統計データ解析に基づく応用ソフトの利用が可能になってきました。
こうしたソフトを使うことで

• 収集した文言の種類や出現頻度の分析
• 文言間の距離測定や近似関係の分析
• 回答者属性と文言との関連分析や概念の再構成

などの分析ができるようになりました。

インサイトリサーチでは調査結果から有用な「洞察（insight)」を得るために、こうしたテキスト型データ解析を活用しており、調査ユーザーの皆様から高い評価を得ています。
このたび、その応用例を日本マーケティングリサーチ協会の機関誌「Marketing Researcher」94号に掲載しました。
テキスト型データ解析にご関心のある方は是非ご一読下さい。
ご購入は弊社または（社）日本マーケティングリサーチ協会事務局までお申し込み下さい。1冊1,500円です。

Marketing Researcher　94号

「テキスト型データ解析の応用例」

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