テキスト解析の視点 アンケート編~その②~

2011/03/30 企画・営業リーダーのコラム

前回に引き続いて、アンケート分析の方法に触れていきます。 
今回は比較的オープンな質問について分析してみたいと思います。

『現在お住まいの住宅について「満足な点」または「不満足な点」をお聞かせください』

このような設問の回答は、前回のような設問よりも、比較的長い回答が多くなります。

例えば、

「賃貸なので、壁紙などが自由に出来ない。部屋の広さには満足している。」

「全面道路の交通量の多さが不満だが、駅から近い点は満足」

など、単語のみの回答ではなく、「文」の回答が多くなります。
このような場合、単語ランキングを作ってみると、

 

単語

件数

1

443

2

満足

433

3

狭い

338

4

301

5

ある

296

6

不満

273

7

広い

232

8

ない

212

9

不満足

194

10

近い

192

11

古い

188

12

良い

148

13

部屋

132

14

遠い

131

15

よい

120

16

悪い

116

17

環境

114

18

少ない

113

19

特に

107

20

日当り

107

このようになります。さらに名詞だけに絞ってみてみると、

 

単語

件数

1

443

2

301

3

不満

171

4

満足

144

5

部屋

132

6

環境

114

7

日当り

107

8

間取り

106

9

95

10

家賃

84

となります。ここで問題になるのが、結局「満足な点」がどれで、「不満足な点」がどれなのかこのランキングで判断することができません。ここで、このようなことをいうと、意地悪なお客さんからは、最初から「満足な点」「不満足な点」を分けて聞けばよいのでは?

と言われるかもしれません。そんなときは、こちらを見てください。

アンケートでの選択式回答とフリーコメント回答の違いは?

ここでは、選択式の時と比較しかしていませんが、選択式や、問いを分割すると、どうしても質問がクローズになってしまい回答者から広く言葉を聞きだせないことが多くなってしまいます。いい例が、

「部屋としては、一人暮らし用の住居に関わらず、風呂の追い炊きができるのがよい反面、洗濯機が室外設置なのが不満。周囲の環境としては、駅間での距離はそこそこあるが、繁華街へでやすくどこに行くのにも不便しないのが良い。反面電車の混雑具合にはげんなりするが。」

のような回答です。このように合わせて聞くと、紐づいて書かれたりすることで回答者から多くの情報を得られる傾向があります。このような時こそ、「なずき」の強みである「評判分析」の登場が必要です。評判分析は、簡単にいうと好評or不評の判定を自動的に行ってくれる技術です。

【TP!】文が長いときは評判分析を中心に!

まず、好評のランキングを見てみますと(今回は「言葉の揺れ」はやらずに出します)、

 

好評

件数

1

(なし)

200

2

126

3

家賃

46

4

間取り

40

5

日当り

40

6

環境

36

7

広さ

29

8

住環境

26

9

買い物

25

10

部屋

17

次に不評のランキングを見てみますと、

 

不評

件数

1

(なし)

347

2

98

3

部屋

56

4

収納

51

5

日当り

43

6

家賃

32

7

間取り

30

8

25

9

25

10

騒音

23

となります。これをみると駅からの距離に関する点が多いことが分かります。この結果、好評or不評に対して「駅からの距離」は大きな影響を及ぼすといえます。あと面白いのが、「音」は不評の8位、10位に見られるのに好評には見られません(一部住環境に含まれるのでしょうが)。このように、その要因が悪化すると不評に大きな影響を及ぼすのですが、

好評にはあまり影響を与えないような要因もあります。(近くにあって、すばらしくても気づかないような要因~長年連れ添った夫婦みたいな?)

【TP!】対象が「なし」も再分類することで、高精度の解析を実現できる!

みなさんお気づきだとおもいますが。評判の対象となっている言葉が「なし」とはなんでしょうか?

先に述べたようにアンケートで特にあるのですが、「狭い」などの単語で答えられた回答です。

「狭い」と不評なのですが、「何が」狭いか書いていないケースです。

このようなものも、

「狭い」⇒「部屋が狭い」

「うるさい」⇒「音がうるさい」

と補正してあげることで、かなり精度の高い集計ができるようになります。

次回は、もう少し統計的な技術を使って、分析の仕方を工夫していきたいと思います。

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