本ブログ全記事270万語を使って計量テキスト分析をしてみた(2) text mining on my entire weblog 

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■1に続き、抽出されたテキストの関係性を深く観ていく

本ブログ全記事270万語を使って計量テキスト分析をしてみた(1)からの続きです。次は、抽出された語から多変量解析を行なって、目でみてなんとなくわかる各抽出後の関連性についてご紹介したいと思います。

多次元尺度構成法

多次元尺度構成法というのは、各抽出された語の距離感を測っているもので、この場合関連性が高いとお互い近くに付置されます。まずは、ブログ全体で多次元尺度構成法をしてみます。

20111126141126

結果です。(1)の前処理で見えた抽出語の集中が見られる700回から9000回の語を設定して取り上げました。
そ して、プロットする語の数をある程度制限しましたが、それでもすごいことになっておりますね。これじゃあ、ごちゃごちゃでよく分からないですよね。一応2 次元のマップになっていますが、3次元もできるんです。ところが、3次元にしても、統計学的に有意ではないという結果だったため2次元のまま載せておきま す。

わかりづらいのを解消したい。ということで、(1)で行いました抽出後を8つのクラスターに分類してコーディングしたもの。これを付置してみようと言うわけです。それなら8つしか記事情報のクラスターがないので、視覚的にすっきりするはず。

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今度はうまくいったようです。また高低差も出てきたので3次元まで必要となりましたので3次元になっております。

ショッ プ、商品情報、ファッショントレンド、ドラマの衣装協力が近い。売上ランキング、イベントはそれぞれ単独で別の場所に付置されていますね。商品イメージと 海外ファッション動向は次元1(X)と次元2(Y)では近いのですが、次元3(Z)はだいぶ離れていることがわかります。

共起ネットワーク分析

共起ネットワークとは、(1)で行ったような抽出語またはコードを用いて、出現パターンの似通ったものを線で結んだ図、すなわち共起関係を線で表したネットワークを描く機能です。これによって、視覚的に分かりやすく解釈ができるようになります。大きな円(ノード)ほど、出現数の多い語。強い共起関係なほど太い線で描画。ブルーから濃いピンクになるほど中心的な特徴語となるように設定しました。結果が以下です。

20111126144223

【本ブログ全体の抽出後共起関係】

こ の共起ネットワークは、先程の多次元尺度構成法とは異なり、それぞれの円がどの円とつながっているかということが大切なだけで、どこに付置されているかと いう場所は関係ないのが特徴。そして色がブルーよりもピンク、紫と暖かめのカラーになるということはサイト全体に影響力を持つ抽出語です。円の大きさは、 出現数の多い語ほど大きな円で描写されるように設定しました。分かりやすいでしょう?

■とにもかくにも「ファッション」という円が強い。

1 つ濃いめの「ファッション」から「見る」「デザイン」「紹介」とつながっています。「見る」と「紹介」はお互い共起関係にあり、「アイテム」とつながって います。そして、「アイテム」は「ショップ」につながっていますね。あとは見たまま視覚的に直感的に解釈してみてください。

■共起ネットワークを分類してみる

共起ネットワーク
【共起ネットワークを分類してみる】

(1)のクラスター分析ではありませんが、共起ネットワークもグループ形成として分類することができます。色違いでプロットしてくれるのが助かる。

終わりに

い かがだったでしょうか?なるべく難しい言葉や計算に使う専門用語を省き、視覚的に本ブログの2,748,587語を使って、擬似的にインターネットの ファッションブログの傾向性をテキストマイニングという解析を通して見てみました。大変でしたが、今年中にできてよかったです。

今 回のテキストマイニングを行うにあたり、専門ソフトであるKH Coderを無償で提供してくださっている立命館大学 産業社会学部 准教授 樋口耕一先生にこの場をお借りして感謝申し上げます。KH Coderでなければ270万語ものテキストファイルを解析できませんでした。また、ベイズ推定が備わっているのもKH Coderの魅力ではないかと。
まだまだソフトの能力をMAXに発揮できていないと思いますが、テキストマイニングやるならKH Coderが一番だと思います。

リンク:KH Coder

参考文献

言語研究のための統計入門 言語研究のための統計入門
石川 慎一郎
くろしお出版 2010-12-10
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