テキストマイニング分析手法による「地域創生デザイン」志向潜在知識抽出に関する研究

2017 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 16K00713
• Research Institution: Sapporo City University
• Principal Investigator: 城間 祥之 札幌市立大学, デザイン学部, 教授 (90113571)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 柿山 浩一郎 札幌市立大学, デザイン学部, 准教授 (30410517)
• Project Period (FY): 2016-04-01 – 2019-03-31
• Keywords: テキストマイニング / ビッグデータ分析 / 地域創生デザイン / 潜在知識抽出 / 文章解析 / 質的データ分析 / 感度調整 / 住民意識分析

Outline of Annual Research Achievements

本研究の目的は、地域創生に関わる住民などの意識調査データ（テキスト）の分析にテキストマイニング手法を適用し、関心事や意見等の表出に係るキーワードなどを量的・客観的に視覚化することで、地域創生デザインに関する潜在意識などを抽出することである。
研究目的を達成するためには、膨大なテキストデータをふるいにかけて、特定のことばの表出頻度やことばとことばの係り受け関係などを導出すること、および導出されたことば関係データの意味を解釈することが必須となる。平成29年度は前年度に引き続き、ふるいの役割を持つマイニング感度調整を行いながらテキストマイニング分析を繰り返し、潜在意識などの抽出を行った。その際、学生や行政関係者などへの講習に使用するテキストの作成を目指して、感度調整や分析に係る操作手順を以下のようにドキュメント化した。
単語頻度解析では、品詞、単語、態度表現に関するフィルタ条件を変更した場合の出力結果を操作手順に沿って逐次ドキュメント化するとともに各フィルタの役割を解説し、出力データの意味の解釈もドキュメントの一部として記録した。また、係り受け頻度解析では、単語フィルタの係り元・係り先単語抽出条件、態度表現フィルタの係り元・係り先態度表現抽出条件、文字数フィルタの係り元・係り先抽出条件などを変更した場合の出力結果を逐次ドキュメント化するとともにポジティブ・ネガティブな態度や希望・要望などの態度表現の抽出方法を解説し、出力データの意味の解釈も記録した。同様に、注目分析、話題分析では共起抽出フィルタ、特徴分析、評判分析では単語、態度表現、文字数に関するフィルタ条件を変更した場合の出力結果を操作手順に沿って逐次ドキュメント化するとともに各フィルタの役割を解説し、出力データの意味の解釈も記録した。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

(1)大学で収集している他のアンケート調査データ（例えば、COC高齢者ニーズ調査で収集した札幌市南区高齢者9000名の自由記載テキストデータ）をテキストマイニング分析し、潜在知識の抽出を行うことができていないため、(2)本研究と関連する研究のワークショップで収集したテキストデータ（Twitterデータなど）がごく少量でマイニング分析向きでないため、Twitterデータの分析を行うことができなかったため。

Strategy for Future Research Activity

大学で収集しているCOC高齢者ニーズ調査で収集した札幌市南区高齢者9000名の自由記載テキストデータをマイニング分析し、潜在知識の抽出を行う。その際、操作手順と出力結果をともに逐次ドキュメント化するとともに各フィルタの役割を解説し、出力データの意味の解釈も記録する。また、テキストマイニング分析が実質可能な程度のTwitterデータの収集をインターネット上で試み、収集したデータについてテキストマイニング分析を行う。

Causes of Carryover

当初想定していたテキストデータの整理補助に関わる費用の執行については、テキストデータの整理補助を必要とするCOC高齢者ニーズ調査データの分析を行うフェーズまでたどり着けなかったため、人件費・謝金の執行を行なわなかったことによる。
COC高齢者ニーズ調査データの整理補助や平成30年度に行うワークショップでのテキストマイニング分析ソフト（Text Mining Studio 6.1.0）の動作環境準備補助に本研究費による人件費・謝金の執行を行い、研究の推進を図る。