2021 Fiscal Year Annual Research Report
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18K18604
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| Research Institution | Kagawa University |
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Principal Investigator |
青木 高明 香川大学, 教育学部, 准教授 (30553284)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
時岡 晴美 香川大学, 教育学部, 教授 (10155509)
川本 達郎 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究員 (10791444)
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| Project Period (FY) |
2018-06-29 – 2022-03-31
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| Keywords | アンケート分析 / コミュニティ分解 / ネットワーク科学 / 自由記述式アンケート / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
広く人々の声を聞き、そのニーズを捉えることは商品開発・政策決定などに需要がある。そのため、顧客アンケート・世論調査などは、我々の社会のいたるところで実施されている。特に自由記述式アンケートは、選択肢に限定されることなく、人々が持っている多様な意見を、彼ら自身の言葉で集めることができる有効な手法である。しかし大量の意見を要
約・分析するためには、分析者が回答文を人手で分類する必要があり、大規模調査への活用が実質困難となっていた。代替として「よかった」「よくなかった」「どちらともいえない」などのレーティング評価や、複数の選択肢からの回答を選択する調査が多いが、得られる情報が限定され、人々の生の声を集めることができないという問題がある。自由記述回答を自然言語解析技術で処理する手法も提案されているが、必ずしも正しく回答の意図を汲み取ることが保証されないという問題がある。この課題に対して、意見ネットワークの構築による回答者判断に基づく統計的分類手法を開発していた。回答者本人達に記述回答に加え、自分の意見と他人の意見との「似ている」「似ていない」の関係性を判断してもらうことで、機械学習による分類を実現した。
特に2021年度については、前年度に実施したアンケート結果を分析し，論文として出版することができた．アンケートでは，コロナウイルス感染拡大の状況のもと、「経済面・日常活面で，特に感じている不安や直面している具体的困難はなんですか？」という点について、心情調査アンケートを分析した。選択肢式アンケートでは事前に回答例を予想し、選択肢として準備しておく必要があるが、感染拡大が刻々と変化する状況では，事前予想が外れる可能性がある。そのため選択肢という制限なく，自由記述式アンケートで実施し，それを統計的に分類した意義がある。
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Research Products
(1 results)
