看護・保健・心理・社会学などで行われる質的研究、定性調査では、アンケート、自由記述等のテキストデータの分析が不可欠です。一方、テキストデータの分析には非常に時間がかかります。
Text Mining Studioがあれば、カテゴリー分け、KJ法、煩雑なクラスタリング等を、初心者でも簡単に行え、主観を排した事実や傾向などの気付きをテキストデータから手軽に得られます。
テキストマイニングツールは便利なツールですが、データを入れれば自動で結論に導いてくれるという魔法のツールではありません。得られた気付きにより深い解釈を与えたり、結論付けを行うには、角度・切り口・手法を変えてさらに分析する必要があります。
ワンストップでそのような分析が行えるよう、Text Mining Studioは、多角的に分析できる機能を搭載し、直感的に様々な分析手法を実行できます。
テキストデータから有益な情報を抽出し気付きの獲得や深い理解を助ける、Text Mining Studioの主な分析手法を紹介します。

頻度分析
文章に出現する単語や係り受けの頻度をグラフ化

話題分析1
ことばネットワーク:単語同士のつながりをクラスタリングすることで話題を視覚化

話題分析2
対応バブル分析:属性と単語・係り受けの関係を視覚化

話題分析3
文章分類:言葉の使われ方によって文章を分類

特徴分析
属性ごとに特徴的な単語や表現を抽出

注目分析
注目したい単語と他の単語との関係を視覚化

評判分析
ことばがどのようなイメージで語られているかを分析

テキスト情報
テキストデータの基本情報を集計・ビジュアル化

時系列分析
単語・係り受けの時系列での出現頻度・時間的変化を把握
テキストマイニングは、文節や単語にテキストデータを区切り、分析を行います。しかし、文節や単語に区切れたからといって、素晴らしい分析結果を導ける訳ではありません。単語単位の言葉では意味が十分に通らないことなどが多々あるからです。
本来の意味により近い形で区切る「分かち書き」や、単語を意味的にまとめあげる「類義処理」で、テキストマイニングの質が変わってきます。Text Mining Studioは独自の辞書を搭載し、分析の前処理段階で他のソフトと差をつけます。
本来の意味に近い形で区切る分かち書き例
原文:形態素解析と分かち書きの違いはなんですか。
無料ソフト:形態素 | 解析 | と | 分かち書き | の | 違い | は | なん | です | か。
Text Mining Studio:形態素解析と | 分かち書きの | 違いは | なんですか。
分析のアルゴリズムを数式にて公開しています。分析の正しさのエビデンスにもなり、論文を作成される方にも安心して分析結果を発表できます。また、上級者の方には、ご希望通りの様々な角度からのデータ分析が可能です。
購入前・購入後でも開発元のセミナーを受講でき、使い方に困ったときには、サポートを活用ください。(※サポートには保守契約が必要です。初年度の保守契約費用は本体に含まれています。)