和から株式会社で過去実施された無料セミナー「コロナのためのテキストデータ分析」講義抜粋です。SNSやニュースサイトから得られる声をテキストデータとして分析する方法を解説しています。

※講座開催は終了しております。
テキストマイニングに興味を持たれた方はこちらのセミナーにご参加下さい。
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▶テキストマイニング超入門-言葉を分析して把握する-

※動画でもご覧いただけます。

コロナ関連のテキストデータの重要性

新型コロナウイルスの流行以来、私たちの生活は大きく様変わりしました。そんな中、SNSやニュースサイトを通じて発信される情報は膨大です。この情報をどう分析し、理解するかは非常に重要です。

特にX(旧Twitter)のようなプラットフォームには、個々のユーザーの生活の変化や感情が率直に表れています。リツイート数やインプレッションといった数値データも重要ですが、それ以上にテキストそのものをどのように読み解くかが、より深い洞察を提供します。

例えば、「新しい感染者数が横ばい」というツイートが増えているとき、その背後にはどのような感情や意見が隠れているのかを解析することで、今後の動向を予測する手がかりを得ることができます。

テキストデータの分析方法とその鍵

テキストデータの分析においては、まずはキーワードの抽出が重要です。コロナ関連のツイートを例にとると、「感染者数」「PCR検査」といった言葉が使用される文脈に注目します。

この時、単にこれらの単語が含まれているかどうかを確認するだけでなく、その前後の文脈や頻出するパターンを解析することで、より深い意味を見出すことが可能です。

さらに、これらの情報を可視化し、どのような意見や感情がトレンドとなっているのかを視覚的に把握することで、世間の動向をより直感的に理解することができます。

データの抽出と可視化の手法

大量のツイートから有意義な情報を見つけ出すためには、効率的なデータの抽出と可視化が求められます。具体的には、特定のキーワードを中心にテキストを集め、それをグラフやヒートマップの形で表示するなどの方法があります。

このような視覚的手法を用いることで、数値だけでは把握しづらい情報の流れを一目で理解できます。また、手動で行うには膨大な時間がかかる作業も、プログラムを使った自動化により迅速に処理できるようになっています。

たとえば、R Studioなどのツールを使うと、簡単にビジュアル化ができ、効率的にデータを取り扱うことができます。

効率的なツールとプログラムの活用

コロナ関連のテキストデータを効率よく分析するため、多くの専門家がプログラム言語「R」を活用しています。Rは統計解析に特化した言語で、大量のテキストデータを迅速に処理するのに適しています。例えば、膨大な量のツイートを短時間で収集し分析することもRを用いると可能です。

そのため、多くのデータサイエンティストやリサーチャーが重用しており、Rを使うことでもっと多くのデータを解析し、瞬時に結果を得られるようになりました。