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共起分析とは、テキストやデータの中で特定の単語やフレーズが一緒に現れる頻度やパターンを分析する手法です。
この手法は、マーケティングや文献調査、ソーシャルメディア分析などの分野で活用されています。
この記事では、共起ネットワークの作り方やツール、活用事例などをわかりやすく解説しています。
この記事を読んで、共起分析のことを深く理解し、自社でどのように活用するかの参考にしてください。
PHPを独学で勉強した後にWeb業界に参入。大手企業でプログラマーとして活躍後、自社サービスの立ち上げ、大手検索エンジンサービスの保守運用作業、ソーシャルゲーム開発などに携わりながら、SE・管理職の道を歩んで現在に至る。現在は、管理職に携わる傍ら、これまでの経験を活かした執筆活動を続けている。
共起分析とは？基本と重要性
共起分析とは、テキストやデータの中で特定の単語やフレーズが一緒に現れる頻度やパターンを分析する手法です。これは、言語やコンテキストの理解を深め、データ間の関係を明らかにするために広く使用されています。
共起分析は以下の手順に基づいたものです。
- データ収集
- 前処理
- 共起行列の作成
- 共起パターンの分析
共起分析では、まず、分析対象のテキストデータやデータセットを収集します。また、前処理としてテキストデータをクリーンアップし、不要な要素を除去します。
共起行列とは、テキスト内の単語の出現パターンを表す行列で、行と列は単語を表し、各セルはそれらの単語が同時に出現する回数を示すものです。
この共起行列を使用して、特定の単語やフレーズがどのように一緒に現れるかを分析します。
次に、共起分析の重要性は以下のとおりです。
- 意味解釈
- トピックモデリング
- 推薦システム
- 情報抽出
単語やフレーズの共起パターンを分析すれば、それらの意味や関係性を理解するのに役立ちます。また、共起分析は、大規模なテキストデータからトピックやテーマを抽出するための手法として使用されます。
さらに、顧客の行動や好みを理解し、それに基づいて適切なアイテムやサービスを推薦するための、推薦システムにも活用されることが多いです。
共起分析は、テキストデータから重要な情報を抽出し、意味のあるパターンや関係性を見つけるのに役立ちます。
このように、共起分析は、言語処理やデータ解析のさまざまなアプリケーションで重要な役割を果たしており、ビジネスや研究などのさまざまな分野で活用されています。
共起分析の具体的な活用事例
ここまで、共起分析の基礎知識と重要性をみてきました。さらに共起分析について理解するために、具体的な活用事例をみていきましょう。
以下は、共起分析の具体的な活用事例の一例です。
- マーケティング
- 文献調査
- ソーシャルメディア分析
これら事例をみながら、実際のビジネスシーンでどのように活用されているか学んでいきましょう。
マーケティング
共起分析は、マーケティングで多く活用されています。以下は、具体的な活用事例です。
- 商品関連キーワードの模索
- ブランドイメージの理解
- 顧客セグメンテーション
- キーワード選定
- 競合分析
マーケティングチームは、顧客のレビューやソーシャルメディア上のコメントなどのテキストデータを分析し、特定の商品と共起するキーワードやフレーズを探します。これらのキーワードから、商品の特徴や顧客の関心事を理解して、新たなマーケティングキャンペーンや製品改善に役立てます。
また、ブランド名や製品名と共起する単語やフレーズを分析することで、ブランドのイメージや顧客の感情に関する情報取得が可能です。
さらに、共起分析を使用して、顧客が共通して使用する単語やフレーズに基づいて顧客セグメントを特定できます。
このような活用事例から、共起分析がマーケティング戦略の策定や意思決定に、どのように役立っているかが理解できるでしょう。
文献調査
共起分析は、文献調査においても有用なものです。以下は、その具体的な活用事例です。
- キーワードの関連性の模索
- トピックの抽出とクラスタリング
- 新たな研究トピックの発見
- 文献の重要性の評価
- 知識の可視化
複数の文献からキーワードを抽出して共起分析をおこなう事で、特定の研究領域やトピックにおいてよく共起するキーワードの発見が可能です。よく共起するキーワードが発見できれば、その分野の主要な概念やトレンドを理解するのに役立つでしょう。
また、共起分析を使用して、文献データからトピックやサブトピックを抽出し、関連する文献のクラスタリングが可能です。ほかにも、共起分析によって、特定のキーワードやフレーズが、あるトピックと共起する頻度が高いことを明らかにすることができます。
特定のキーワードやフレーズがほかの文献と共起する頻度が高い場合、その文献がその分野で重要な役割を果たしている可能性があります。
このような活用事例から、共起分析が文献調査において研究者や学生にとって有用であることがわかります。
ソーシャルメディア分析
ソーシャルメディア分析にて、共起分析を活用できるケースがあります。以下は、その具体的な事例です。
- トピックの特定
- 感情分析
- 顧客セグメンテーション
- 影響力の測定
- 競合分析
ソーシャルメディア上での投稿やコメントから、特定のトピックに関するキーワードやフレーズの共起パターンの分析が可能です。共起パターンの分析をおこなうことで、特定の話題や関心事がどのように議論されているかを把握し、トピックの傾向や人々の意見を理解することができます。
また、ソーシャルメディア上のテキストデータから、ポジティブまたはネガティブな感情が共起する頻度の分析が可能です。これらの情報から、ブランドのイメージを評価することができるでしょう。
ほかにも、ソーシャルメディア上のユーザーから共有するキーワードやトピックの共起パターンを分析することで、顧客セグメントの特定をすることができます。
このような活用事例から、共起分析がソーシャルメディア分析においても大いに役立っていることが理解できるでしょう。
共起ネットワークの作成手順
共起分析は、マーケティングや文献調査、およびソーシャルメディア分析の分野において、活用されていることがわかりました。次に、共起ネットワークについてみていきましょう。
共起ネットワークとは、共起分析の結果を視覚的に表現するためのグラフで、単語やフレーズなどの要素をノードとして表します。また、ノードの要素間の共起関係をエッジで表し、ノード間のエッジの重みは、それらの要素が共起する頻度や関連性を示すものです。
ここでは、共起ネットワークに関して詳しく理解するために、以下の項目に分けて共起ネットワークの作成手順などを解説します。
- 共起ネットワークの作成手順
- テキストの前処理
- 共起行列の作成
- ネットワークの構築・可視化
これらの項目から、共起ネットワークを設計し構築する際の具体的な手順やヒントを学びましょう。
共起ネットワークの作成手順
共起ネットワークを作成するための手順は、以下のとおりです。
- データの収集と前処理
- 共起配列の作成
- 共起ネットワークの構築
- ネットワークの可視化
共起ネットワークを作成するためには、まず、分析対象のテキストデータを収集します。テキストデータは、Webの記事・書籍・顧客レビューなどです。
次に、テキストデータを前処理してクリーンアップし、不要な要素を除去します。前処理されたテキストデータから、共起行列を作成します。
共起行列は、テキスト内の単語の共起関係を示す行列で、テキストデータを処理し、共起パターンを抽出するための基本的なデータ構造を持ちます。
共起行列を作成できたら、次は、共起ネットワークの構築です。共起行列の各セルの値が一定のしきい値を超える場合にのみ、対応する単語の間にエッジを作成します。
共起ネットワークを構築できたら、最後に共起ネットワークを可視化します。これには、ネットワーク可視化ツールを使用して、ノードとエッジを視覚的に表現する場合が多いです。
テキストの前処理
共起ネットワークを作成する際には、テキストへの前処理が必要です。以下は、テキストの前処理に関する手順です。
- テキストのクリーニング
- テキストの正規化
- トークン化
- ストップワードの除去
まず、テキストデータから不要な要素を削除します。たとえば、HTMLタグ・特殊文字・URLなどです。
次に、テキストを小文字に変換し、統一的な表記に変換します。統一的な表記に変換することで、同じ単語が大文字と小文字で別々にカウントされるのを防ぎます。
テキストを正規化したあと、単語やフレーズなどのトークンに分割します。
さらに、ストップワードを除去します。ストップワードとは、文書中に頻繁に現れるが意味を持たない単語やフレーズで、たとえば、「その」「または」「〜と」といったような語句のことです。
共起行列の作成
共起ネットワークを作成するためには、共起行列の作成が必要です。共起行列を作成する際の手順は、以下のとおりです。
- テキストデータの準備
- 語彙の作成
- 共起行列の初期化
- 共起の計算
- 共起行列の更新
共起行列を作成するためには、分析対象のテキストデータを準備します。テキストは、適切に前処理され、トークン化されたものを使用する必要があります。
次は、語彙の作成です。共起行列を作成する前に、テキストデータから一意な単語のリストを作成します。
この語彙に基づいて、次はゼロ行列を作成します。この行列は、単語間の共起頻度を記録するためのものです。
共起分析の準備ができたら、テキストデータをスキャンして各単語の共起頻度を計算します。共起の定義は、単語の出現が特定のウィンドウ内で同時に発生する回数をカウントしたものです。
共起頻度を計算したあと、共起行列を更新します。共起行列の各セルには、対応する単語間の共起頻度が記録されます。
ネットワークの構築・可視化
共起ネットワークを構築した後は、可視化する必要があります。以下は、これらの手順を具体的に示したものです。
- 共起行列の作成
- ネットワークの構築
- ネットワークの可視化
- ネットワークのスタイリング
- 結果の解釈
共起ネットワークを構築するためには、共起行列を作成する必要があります。共起行列の各要素が、一定のしきい値を超える場合にのみエッジを作成することで、共起関係が強い単語間にエッジが形成されます。
共起ネットワークを作成できたら、これを可視化するために、グラフ描画ツールを使用して、ネットワークの構造やパターンを視覚的に表現しましょう。
また、ネットワークをよりみやすくするために、ノードやエッジのスタイルを調整することも重要です。
さらに、可視化された共起ネットワークを分析し、構造やパターンを理解します。ネットワーク内のノードの位置やクラスタリング、エッジの重みなどを調査すれば、重要なヒントが得られるかもしれません。
共起分析・共起ネットワーク作成に役立つツール
ここからは、共起分析や共起ネットワーク作成に役立つツールを紹介します。以下は、おすすめな3つのツールです。
- KH Coder
- 見える化エンジン
- Voyant Tools
これらのツールを活用して、共起ネットワークを効果的に可視化するためのテクニックを身につけましょう。
また、以下の記事では、テキストマイニングに関して詳細に解説しています。ぜひ、参考にしてください。
KH Coder
KH Coder（KHコーダー）は、テキストマイニングや計量テキスト分析などのために開発されたフリーソフトウェアです。
アンケートの自由記述やインタビュー記録、新聞記事など、さまざまなテキストの分析に使用できます。
KH Coderは、データから語句を自動的に取り出して集計・解析する「段階1」と、分析者がコーディングルールを作成してコンセプトを取り出す「段階2」の2段階で分析をおこなうことができます。
無料で利用できますが、分析できるデータや一部の機能に制限があります。制限のない分析をおこなうには、正式版のKH Coder 3の購入が必要になります。また、アカデミックライセンスも格安で購入できます。
見える化エンジン
見える化エンジンは、（株）プラスアルファ・コンサルティングが提供するテキストマイニングツールで、顧客の声や社員の声などのテキストデータを可視化・共有するSaaS型サービスです。
アンケートやコールログ、ブログ、ツイッター、SNSなどのテキストデータを収集・一元化し、グラフやマップなどで可視化・共有することができます。
見える化エンジンは、テキストマイニング技術と顧客の声活用のノウハウを集結しており、簡単な操作と直感的なアウトプットで理解できるのが特徴です。また、初期費用を抑え、安価な月額費用のみで最新機能を利用することができます。
見える化エンジンは、トレンドの素早い察知、顧客満足度の把握、販促施策の効果測定、新商品のアイデアの抽出など、さまざまな目的に合わせて利用できます。
リアルタイム検知機能が実装されており、テキストデータを連携しておけば、オペレーターの終話後に改善案が即時にアラート配信されます。改善案として自動で起票されるので担当者への伝え漏れがなく、事態が悪化する前に対応が可能になります。
Voyant Tools
Voyant Tools（ヴォヤント・ツールズ）は、テキストデータの分析と可視化を支援するオープンソースのウェブベースのツールです。このツールは、テキスト分析に興味のある人々にとって、テキストデータの探索・分析・可視化を容易にすることを目的としています。
Voyant Toolsは、テキストのインポートができたり、テキストの分析・またテキストデータの可視化をおこなうことができます。
デジタルヒューマニティーズ・デジタルライブラリー・デジタル教育などの分野で広く使用されており、テキストデータの分析と可視化のニーズに応えるために設計されています。
共起分析する際の注意点
ここまで、共起分析や共起ネットワークを作成することができるツールがあることがわかりました。次は、共起分析をおこなう際に、どのような点に気をつけなければならないかみていきましょう。
ここでは、共起分析をおこなう際に気をつけるべき、以下3つの注意点を解説します。
- 分析対象となるテキストデータの量や質
- 共起範囲や共起頻度の設定
- 分析結果の解釈と精度
これらの具体的な注意点や解決策をみながら共起分析や共起ネットワークの作成をおこなうとよいでしょう。
分析対象となるテキストデータの量や質
共起分析をおこなう際は、分析対象となるテキストデータの量や質に注意が必要です。以下は、テキストデータに関するおもな注意点です。
- テキストデータの量
- テキストデータの質
- 文脈の考慮
- 共起ウインドウの設定
共起分析をおこなう際には、分析対象となるテキストデータの量が重要です。十分な量のテキストデータがない場合、共起関係が正確に把握されず、信頼性の低い結果が得られる可能性があります。
また、テキストデータの質も重要です。テキストデータが不適切であったり、正確でなかったりする場合、共起分析の結果に影響を与える可能性があります。
テキストデータが適切に前処理され、クリーンで信頼性の高いデータであることが共起分析には必要です。共起分析をおこなう際には、適切な文脈となるように考慮することがポイントとなります。これは、特定の単語が共起する頻度が高い場合でも、その関係が偶発的である可能性があるためです。
また、共起分析をおこなう際には、共起ウィンドウのサイズを適切に設定することも重要です。
共起範囲や共起頻度の設定
共起分析する際に、共起範囲や共起頻度の設定をおこなうことが重要です。以下は、共起範囲や共起頻度を設定する際の注意点です。
- 共起範囲の設定
- 共起頻度の設定
- ドメインの理解
- 統計的手法の適用
共起分析では、共起とされる単語やフレーズの周辺で共起する単語やフレーズを分析することが一般的です。共起範囲を設定する際には、共起とされる単語やフレーズが含まれる文脈を適切に捉えることが重要です。
共起頻度は、特定の単語やフレーズが共起する回数を示します。共起分析では、共起頻度のしきい値を設定して、重要な共起関係を特定することが重要です。
共起頻度のしきい値を設定する際には、適切なバランスを見極める必要があります。
また、特定のドメインや業界の知識も重要です。共起とされる単語やフレーズの意味や文脈を正しく理解することが重要となります。
ほかにも、統計的手法を使用して共起関係を分析することが有効です。統計的手法を使用することで、誘発的な共起関係と本質的な関係を区別することができます。
分析結果の解釈と精度
共起分析の結果の解釈と精度は、共起分析をおこなう際に重要なポイントです。以下は、分析結果の解釈と精度のおもなポイントです。
- 分析結果の解釈
- 背景知識の活用
- 信頼性の評価
- 精度の向上
共起分析の結果を解釈する際には、共起する単語やフレーズの関係性を慎重に考慮することが重要です。特定の単語やフレーズが共起する頻度が高い場合でも、その関係が偶発的である可能性があります。
また、共起分析の結果を正しく解釈するためには、分析対象となるテキストデータやドメインに関する背景知識を活用することが重要です。背景知識を持っていることで、共起する単語やフレーズの意味や関係性をより正確に理解することができます。
共起分析の結果の信頼性を評価するためには、統計的手法やほかの評価指標を使用することが有効です。共起分析には偶発的な関係やノイズが含まれる可能性があるため、信頼性の評価をおこなうことが重要です。
また、共起分析の精度を向上させるためには、適切な前処理やパラメータの統制が重要となります。テキストデータの適切な前処理や共起分析のパラメータの調整をおこなうことで、分析結果の精度を向上させることができます。
まとめ：共起分析はビジネスに活かせる
今回は、共起分析について、以下のことがわかりました。
- 共起分析とはテキストやデータの中で特定の単語やフレーズが一緒に現れる頻度やパターンを分析する手法
- マーケティング・文献調査・ソーシャルメディア分析などに共起分析が利用されている
- 共起ネットワークを作成するためにテキストの前処理や共起行列の作成が必要となる
- 共起分析を行なう際はテキストの量や質に注意が必要
共起分析とは、テキストやデータの中で特定の単語やフレーズが一緒に現れる頻度やパターンを分析する手法です。この手法は、マーケティング・文献調査・ソーシャルメディア分析などで活用されています。
共起ネットワークを構築するためには、対象となるテキストの前処理や共起行列の作成が必要となります。また、共起分析を行なう際は、テキストの量や質に注意が必要です。
共起分析は、多くの分野で活用できる手法ですが、実際にどのように活用すればよいかわからないこともあるでしょう。共起分析に関して、不明点やわからないことがあれば、これらに多くの知見を持つ、株式会社Jiteraへご相談ください。
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