アンケート調査の自由回答の分析に！【ITreview】IT製品のレビュー・比較サイト

良いポイント

優れている点・好きな機能
１）自由回答を似たような文章ごとに分ける（文章の分類）．
２）教師あり学習でオリジナルの「文章の分類モデル」をつくる
その理由
・どういう意見がどのぐらいあるのかも可視化されるので全体像を把握しやすい
・自由回答を従来のテキストマイニングで分析すると頻出単語や頻出係り受けなどを中心にアウトプットが出てくるが，最後は結局はすべての自由回答を読み込むことが多い．
・ところがYOSHINAでは従来的テキストマイニングのようなアウトプットにプラスして，似たような文章ごとに分類してくれるので自由回答を読み込む手間が大幅に削減される．
・文章の分類も「その分類で多いもの（よくある文）」と「他の分類と似ていないもの（注目文）」の二種類出てくるが，直感的に使いやすいと感じているのは「他の分類と似ていないもの（注目文）」がとても良い

改善してほしいポイント

・どういう内容が書かれているかのトピックごとに自由回答が分類されますが，そのトピックの所属確率などが示されていると，どこまでの自由回答を読み込むべきかの判断基準に使えるのではないかと考えております．
・またトピックごとの類似度のような数値も示されているとありがたいです．このトピックとこのトピックは似ているなどがわかるからです．

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

アンケート調査における自由回答の分析の手間が大幅に軽減されました．
どのテキストマイニングでもすべての自由回答を読み込むことが必要だと考えていますが，その自由回答を読み込む時間が大幅削減されました．
また，オリジナルの分類モデルをつくることができたために，人が自由回答を読んで「これは○○という内容」というフラグ付けにおいていろいろな商品カテゴリで試したところ，70％〜90%は再現できました．これにより通常のYOSHINAの分類機能にプレスしてオリジナルの分類により，自由回答の全体像の把握やどういう内容がかかれているのかなどが大幅に集約しやすくなりました．

検討者へお勧めするポイント

従来のテキストマイニングを使いつつも，結局はアンケートの自由回答をすべて読みこんでいる人やどんな内容がどのぐらいあるのかなどを把握したい人には，時間が大幅に削減されるためにおすすめです．

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