アンケートにおけるフリー回答の収集・分析

2011/03/01 現場のつぶやき

いきなりですが皆様は、アンケートで 

「その他、お気づきの点・ご要望等ございましたらお教え下さい」

といったフリー回答に答えられたことはありますでしょうか?

昨今、アンケートのフリー回答分析のお引き合いをよく頂くようになりました。
今回はその中でよくお聞する、フリー回答を分析するにあたっての一般的な課題等についてお話をしたいと思います。その前に、そもそもフリー回答は何のために収集されているのでしょうか?企業によって目的は様々ですが、以下のような目的で収集されているケースが多いようです。

想定外の回答(新たな発見)を得ること
選択式のアンケートではどうしても想定範囲内の回答しか得ることが出来ません。一方で、フリー回答では想定範囲外の回答を得られることがあります。

真意に近い回答を得ること
選択式の回答では、得てしてユーザーの回答傾向に偏った癖がみられることがあります。
(例:5段階の回答で極端な数値(1か5)を選択する/真ん中(3)を選択する等※回答数が多くなればその傾向が強くなるようです。)フリー回答では、こういった癖が比較的現れにくいため、ユーザーの真意を得られやすいようです。

では、実際にフリー回答を収集している企業はどのように活用しているのでしょうか?大きく以下の1~3のケースに分かれます。

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1.参考程度にいくつか見ている

 意外にこのケースが一番多いのではと思います。では、なぜ分析をしないのでしょうか?その理由は様々ですがよくお聞きするのは次の2つです。

 A) 分析作業をする・できる人がいない

 B)(人はいるが)作業にあてられる時間がない

こればかりはどうしようもないところはあります。いくつか見る程度ではどうしても局所的な意見のみしか抑えることが出来ません。そのため、ある特定の意見なりの印象に結果そのものの解釈も引きずられることもあり、結果的にフリー回答を収集したことが、逆効果になる危険性すらあります。

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2.人手で分類・分析している
 フリー回答を目視で分類・分析されているケースもよくお聞きします。ただ、この場合はどうしても次の課題があります。

 ア)人によって分類・分析の判断基準が異なる

 イ) 分類・分析に漏れが生じる

ア)例えば、「サービス自体微妙だけど、あの待ち時間はどうにかならないのか」という回答があったとします。目視で分類・分析する際、その回答を読んだとき、人によっては「苦情」と判断することもあれば、「質問」、もしくは「要望」と判断することもあるかと思います。また同じ人でもその日の気分によって判断が変わることもあります。

イ)人手で分析される場合にそれぞれの回答の種類を分類する場合によく見られるのがこの課題です。先の例では「待ち時間」に対する感想と分類されるかもしれませんが、実はその前に「サービス」に対する感想(不満)もあります。こういった一回答に複数の声に対して、人手を使う場合、どうしても分類漏れが生じてしまう恐れがあります。回答が長文になればなるほど、漏れが多くなる可能性は高くなります。

上記の課題を解決する手段としてテキストマイニングツールが多く活用されています。

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3.テキストマイニングツールを使って分類・分析している
テキストマイニングを使うことで、(ア)、及び(イ)といった課題は解決されます。しかしながらこちらも万能というわけではなく次のような課題をよくお聞きします。

 イ) 単語、単語の組み合わせに意味づけをするのに手間がかかる

 ロ) 意味づけした「言葉のゆれ」をそれぞれ登録するのに手間がかかる

 ハ) 上記のメンテナンスに手間がかかる

イ)例えば、ある”録画機”のアンケートにおいて、「待ち時間が長い」、「録画時間が長い」という回答があった場合、同じ「長い」という言葉でも、意味合いが異なってきます。それぞれの意味(評判)を判定するためには、「待ち時間-長い⇒不満」、「録画時間-長い⇒満足」と組み合わせパターンを登録する必要があります。

ロ)組み合わせのパターンを登録した後にやってくるのが「言葉のゆれ」です。例えば、上記の例で「待ち時間-長い」と登録していた場合でも、フリー回答の場合、「長い」という表記がそのまま登場しないことが多くあります。「長すぎ」、「ながい」、「長げー」等、言葉には「ゆれ」が生じることがあります。これらを吸収するには、それぞれ「言葉のゆれ」を登録していく必要があります。

ハ)言葉は日々変化します。先程、(ロ)で例示した「長げー」等はまさにその類ですが、言葉の変化以外にも新製品が発売された場合は(イ)で登録した組み合わせパターンも追加する必要が出てきます。

結局、これら課題がネックとなり、テキストマイニングツールを購入したものの上手く使えていないというケースもあるようです。

 

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・「なずき」を使った分析

そこで「なずき」の登場です。「なずき」を使うメリットは上記の(イ)、(ロ)、(ハ)の手間を極小化出来るという点です。

  • 「なずき」では、「待ち時間が長い」等の表現の組み合わせを標準の辞書に登録しているため、わざわざ登録する必要がありません。「品質が高い」、「品質が良い」、「品質が最高」、「品質が良い感じ」といったような表現等についても標準の辞書で「品質⇒満足」と判定することが出来ます。
  • 「言葉のゆれ」についても標準の辞書に幅広く登録されているため、登録の手間が殆どかかりません。(※特殊、固有の表現については登録する必要があります)
  • 新製品や新サービス等、固有の単語等については、やはりメンテナンスが必要になりますが、日々の新語については、定常的な辞書のメンテナンスを弊社で実施しているため、登録に係る作業負荷はある程度軽減されます。

今後、アンケートの収集に、従来のホームページやメール以外に、Twitterの利用を検討されている企業様もいらっしゃるかと思います。その中で

・収集したフリー回答をどうやって活用したらいいか分からない

・収集したフリー回答をテキストマイニングツールで分析しているが上手くいかない

といった課題等ございましたら、是非一度、お声がけ下さい。

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