データ主導の洞察が日々進化する中、研究者や開発者は、情報の隠された可能性を解き放つ革新的な技術を活用している。そのような強力な手法の1つとして絶大な人気を博しているのがテキスト分析であり、人間の言語から意味のある情報を効率的かつインテリジェントに抽出するためにコンピュータに力を与えるプロセスである。このブログ記事では、この種の分析の魅力的な領域を掘り下げ、非構造化テキストを構造化データに変換する方法と、ユーザビリティ・テストや多様な研究アプリケーションとの関連性を探ります。
テキスト分析とは何か？
テキスト分析（テキストマイニングまたはコンテンツ分析とも呼ばれる）は、コンピュータが人間の言語から価値のある情報をスマートかつ効率的に抽出するための技術である。研究者や開発者はこの手法を使って、多様で未整理のデータを構造化された形に組み立てることができる。このプロセスでは、データ断片の手間のかからない管理のために文書が分解されます。簡単に言えば、非構造化テキストが構造化データに変換されるのです。
文章が紙に書き出されると、固有名詞など不可欠な部分は辞書の単語リストを使って分岐される。文書でも画像でも、テキストを分析することで、定性的な詳細を定量的な詳細に変換することができる。テキスト分析は、内容を解読することによって合理的な結論をまとめるために適応される研究アプローチであると定めても差し支えない。
開発者や研究者は、2つのエンティティ間の相関関係の確立、要約の自動生成、翻訳、音声認識、その他同様のコンテンツ管理タスクのためにテキスト分析を使用します。ビジネス的な側面で言えば、テキスト分析は、セマンティック分析検索や情報収集のためのコンテンツ管理など、多くの幅広いテーマを提供している。
テキスト分析テクニック
テキスト分析は、重要な用語をすべて強調し、特に自由形式の質問に対する回答を分類することができるため、テキスト分析を実施することで、より迅速な定性的市場 調査と定量的市場調査を行うことができます。
アンケート作成者にとって、アンケートに寄せられた回答を分析することは非常に重要であり、自由形式の回答の分析はテキスト分析を使って行うことができます。テキスト分析ソフトウェアは、テキストのパターンを観察し、データをコンピュータで読み取り可能な形式に変換することで、非構造化データを構造化したい組織に役立ちます。センチメント分析、言語分析、定量的テキスト分析のためのテキスト分析ソフトウェアは、テキストをビジネスのためのスマートな意思決定を行う上で影響力のある実用的な情報に変換するために使用することができます。
アンケートやその他の媒体を通じて受け取った何千もの貴重なデータは、これらのテキスト分析技術を使って分析することができる。この検索・分析プロセスの最初のステップは、インターネット上、あるいはコンピュータ・システムやデータベースのファイル上のテキスト情報を特定することである。
- 言語分析： 通常、コンテンツを構築する際の主な関心事は、文章が自足しているかどうかであるが、言語の真髄は、複数の文章がどれだけうまくつながっているか、そして、コンテンツ全体が視聴者にとってどれだけ意味のあるものであるかということである。テキスト分析ソフトウェアは、通常、高度な統計的手法を実装していますが、音声タグ付けなどの広範な自然言語進行メソッドやその他の言語分析メソッドのような他のテクニックを実装しています。それはもともとコンテンツの一部で文法上のエラーを明らかにするために使用されていましたが、最終的には、特定の文のコンテキスト、すなわちそれがインタラクティブであるかどうかなど、テキストの広範な感覚を評価するために使用されるメソッドに進化してきました。この方法を用いて結論を導き出す際には、作者だけでなく、対象読者も考慮される。
- 名前付き固有表現認識（NER）： 名前付きテキストのパラメータを分析し、地名、個人名、頭字語など、あらかじめ定義されたカテゴリに指定するために使用される地理索引テキスト分析手法。NERは、文法技法または数値解析技法、あるいはその両方を用いてテキストから抜粋を生成する。NER分析が行われるのは、次のような未定義の文章がある場合である：「ジャックは2001年から300エーカーの農場を所有している： 「Jack[Person] owns a 300-acre farm in Nashville[Location] since 2001[Time].” のように定義されたものに変換される。
- Sentiment Analysis: Probing into the mood and feelings of customer feedback provided via call, website or social media pages can be integral in faster problem-solving and enhancement of customer satisfaction. It helps you to understand how well your products/services are faring with your target market or what can be improved in comparison to the others in the market.Extract information about emotions and attitudes using computational methods by identifying, quantifying and learning about subjective data. Insights into respondents’ emotions, moods or opinions are tracked using sentiment analysis (opinion mining) are analyzed to deliver better results.There are 3 primary ways in which sentiment analysis is conducted.
- ハッピー」～「サッド」、または0～10のスケールで、顧客があなたの組織での経験を定義するものを入力することになっています。このスコアに基づいて、カスタマー・エクスペリエンスの改善や維持に取り組むことができます。
- 極性分析を使って、顧客が極端にポジティブな経験をしているか、ネガティブな経験をしているかを理解する。
- 例えば、カスタマー・サポート・チームに対してどの程度怒っているか、あるいはどの程度不満に思っているかを表現するなど、感情を詳細に分類する。
- 定量的テキスト分析： この分析技法は、人間やコンピュータによって、単語間の文法的または決定的な等式を確立するために使用される。これにより、コンテンツに存在するパターンに意味を与えることができる。このテクニックを実施するには3つのステップがある：
- 分析のためにテキストの一部をピックアップする。
- 単語数、品詞、コンテンツカテゴリなどの定量的なテキストパラメータを抽出し、定量的なマトリックスに入力する。
- テキストや著者について適切な結論が出るように、このマトリックスを統計分析手法を使って分析する必要がある。
- 文脈分析： 文脈分析では、文化的、社会的、歴史的要因などさまざまな要素を考慮に入れてテキストを分析し、特定のコンテンツが生まれた背景を考察する。以下のような質問がある：「文脈を確立する最善の方法は、コンテンツ内の複数の用語の関連性を分析するとともに、キーワードの隣同士である名詞と他の関連用語との相関関係を把握することである。
- Named Entity Disambiguation (NED):エンティティリンクとも呼ばれ、コンテンツから概念の認識と形成を提供する概念で、NERのような統計的分析に依存して概念を抽出するものではなく、また特定のエンティティを検索するものでもない。例えば、”Steve jobs was integral towards Apple’s success.”（スティーブ・ジョブスはアップルの成功に不可欠だった）という文章では、Appleというブランドについての概念であり、果物についての概念ではない。これはエンティティ・リンクを使って表現されるが、テキスト内のすべてのエンティティの言及を含むエンティティ知識ベースが必要になる。
また、学ぶ： コンジョイント分析、TURF分析、GAP分析、トレンド分析
テキスト分析例
テキスト分析は、膨大な量の整理されていないデータを和やかで建設的なものにする、コンピューターサイエンスのかなり新しい概念である。これは、データの価値を高めるだけでなく、このデータをリスク管理やサイバー犯罪のような経路で使用できるようにするのに役立ちます。
ここでは、今日の世界におけるテキストマイニングの応用について認識を深めるために、5つのテキスト分析例を紹介する：
- サイバー犯罪の防止：インターネットはその性質上、データの共有やコミュニケーションにおいて非常に脆弱な媒体である。そのため、テキスト分析を使って防ぐことができる、予期せぬサイバー犯罪の扉がたくさん開かれている。おそらく、サイバー犯罪を防ぐために使われている数少ないテクニックのひとつだろう。
- 効率的な顧客サービス：これはテキスト分析の基本的な例の1つで、より良い製品やサービスを作るために、調査ソフトウェアや顧客満足コールなどの媒体を使用して顧客サービスを向上させることに対応している。この技術は、顧客が支援を必要とするときに、迅速かつ自動化された応答を提供することで、顧客の信頼を築くのに役立ちます。これにより、オペレーターへの依存度が激減し、多くの時間を節約することができる。
- デジタル媒体による広告:最近では、広告会社は信頼できる結果を集めるためにデジタル媒体に依存している。テキスト分析は、広告会社が正確な360度の結果を得るために使用する最も重要なツールの一つです。クッキーベースのアプローチなどの従来の広告手法と比較して、正確な結果とともに提供する安全なプライバシーの点で優位性があります。
- コンテンツの強化：コンテンツ生成は人間の労力に依存するが、膨大な量のデータを管理する限り、コンテンツ作成のプロセスは容易になる。テキスト分析を使用すると、コンテンツを整理したり、複数の実装に適用できるようにコンテンツのアウトラインを与えるなど、複数の側面を追加してコンテンツを強化することができます。
- ソーシャル・メディア・ネットワークのデータ分析：ソーシャル・メディアは、ターゲット・ユーザーと接触し、フィードバックやレビュー、批評をもらって改善するための最も効果的な媒体であり、またデータのプールにアクセスすることもできる。企業は、製品のパフォーマンスに関する洞察を得たり、購買者のペルソナを理解したりするためにソーシャルメディア戦略を策定している。そこでテキスト分析の出番だ。膨大な量のデータを分析し、分析結果を導き出し、ユーザーのフィードバックや感情を理解することが容易になります。
ソフトウェアの導入は、データ活用の全プロセスの始まりに過ぎない。大量のデータを分析し、その分析結果をシートに入力し、データのパターンを観察するためにスキャンすることで、テキストに体系的な終結を与え、検索された情報を使ってテキストをより良いものにし、キーワードに縛られないようにする。
テキスト分析は、洞察の道標として登場し、情報の理解と活用の方法を一変させる。定量分析や言語分析からセンチメント評価など、この手法は様々な業界の状況を変えつつある。顧客サービスの向上、コンテンツ制作の改善、サイバー犯罪の防止など、その応用範囲は広大でインパクトがあります。分析という領域への旅に出る際には、テキスト分析は単なる言葉ではなく、隠された意味を解き明かし、価値ある洞察を生み出し、新たな次元の知識を発見するものであることを覚えておいてください。
