社会調査におけるテキスト型データの利用

まざまなデータが蓄積されつつある。一例として，ネット上でのやりとりの記録から，社会的ネットワークの動態とコミュニケーション内容とを組み経験を積んだ研究者であっても，質問紙調査を合わせて分析することが提案されている（Bohn

計画するときには，どのような質問文を盛り込むet al., 2011）。また KH Coder は日本語のほかいくべきかと頭を悩ませる場合が多いだろう。このとつかの西ヨーロッパ言語の分析を行える。社会調

きには，数値データとして入力される選択肢型の査の領域において計量テキスト分析を適用しうる設問だけでなく，回答者の考えをそのまま表現し対象は，種類・量ともに拡大しつつあると言えるてもらう自由回答型の設問にも魅力を感じるかもだろう。

しれない。限られた選択肢から選ぶことを強制せずに自由に答えてもらえば，調査を行う側が予想自由回答データ分析の目的と準備していなかった結果を得られることもあるだろう。
自由に書き込まれた内容からは，別の設問でなぜここからは「高校生とその母親の教育意識に関特定の選択肢を選んだのかという考え方の筋道がする全国調査」（川端，2002） に含まれる自由回見えるかもしれない。

答項目を用いて，分析の手順を紹介する。この調

ただし，多くの自由回答が得られても，単にそ査では母親に対して，もしも自分の子どもが特にれを目で読むだけでは分析が難しい。データ量が勉強したいこともなしに「なんとなく進学する」

多い場合には，全体にどんな回答が多かったといことになった場合，賛成できるかどうかをたずねうことすら，正確に把握できるとは限らない。まている。さらに，その賛否の理由を自由回答としして，学歴・性別・職業などの属性によって回答て記入するよう依頼している。なお，「なんとな内容がどう変化したかといったことは，ますますく進学」への賛否と母親自身の学歴とを見ると，判然としなくなる。こうした問題を解決するため学歴が高い方が賛成する傾向があった。に，筆者らは計量テキスト分析という方法を提案

それでは，高い学歴をもつ母親は，自身の経験してきた（川端，2009；樋口，2006）。これはテキからどのような理由づけを得て，「なんとなく進ストマイニングと総称される方法と似通ったもの学」に賛成するようになったのだろうか。賛否のであるが，内容分析（content analysis）の考え方根拠となる語彙や論理が，学歴の高低によってどに依拠している点に 1 つの特徴がある。本稿では， のように変化したために，賛否の違いが生じたの
拙作のフリーソフトウェア KH Coder を用いて，だろうか。もちろんこうした問題については，先自由回答項目の計量テキスト分析を行う手順を実行研究にもとづく理論的解釈や，利用できる意識

践的に紹介したい。

項目を用いた構造方程式モデリング等による探求

なお，本稿では自由回答項目の分析を例としてを行うべきである。それらを最大限に行ったうえ

取り上げているが，それ以外の種々のテキスト型で，さらに自由回答項目があれば可能な分析としデータに対しても同じ手順を適用できる。たとえて，以下の例をご覧いただきたい。

ば新聞記事から社会意識を探索することも考えら

まず分析を始めるための準備として，自由回答れるし（樋口，2011），インターネット上にもさデータを整理したうえで KH Coder に登録する。

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社会と調査（2012 年 3 月）

表1

図 1 データファイル 2 種類の準備

頻出語リスト（頻出 30 語）

抽出語

頻度

抽出語

頻度

抽出語

頻度

進学

345

思う

278

賛成

57

見つかる

36

今53

道

自分

36

161

生活

53

学ぶ

34

目的

115

行く

52

人生

31

大学

102

就職

51

仕事

30

勉強

100

時間

50

進む

30

考える

95

持つ

49

人

30

目標

94

お金

47

良い

28

将来

83

決める

45

社会

27

見つける

76

学校

38

必要

26

そのための手順として，図 1 に示すように「分析対象ファイル」と「外部変数ファイル」の 2 種

自由回答に多く出現した主題類を作成する必要がある。この際には，自由回答が記入されていないケース（行）はあらかじめす

次に，どの語とどの語が一緒に使われていたのべて削除しておくとよい。ファイルの準備ができかという共起に注目することで，データ中にどのたら KH Coder を起動し，メニューから「プロような主題が多く出現していたのかを探る。共起ジェクト」「新規」とたどって，分析対象ファイする語を線で結んだネットワークを描き（Os-ルを指定する。次に「前処理の実行」をしてから， good, 1959），ネットワーク分析の手法を用いるこ外部変数ファイルの「読み込み」を行う。以上のとで（Danowski, 1993），データ中の主題を効率的操作によって，文章中から自動的に語を取り出すに探索することができる。

処理が行われ，分析の準備が完了する。

そのための手順として，KH Coder の「共起ネ

ここまでの操作の結果を確認するとともに，本ットワーク」コマンドを利用する。オプション画

格的な分析に入る前の準備として，「抽出語リス

面にはさまざまな選択肢が並んでいるが，単にト」（表 1） を確認しておくとよいだろう。表 1「OK」をクリックすれば図 2 が得られる。ただしに示したのはわずか上位 30 語だが，それでもデフォルトの設定では，もっとも強い共起関係か「進学」する「目的」「目標」について，また「将ら順に 60 が辺（edges）として描画されるが，来」の「就職」「仕事」「人生」について，また図 2 ではこの描画数を 80 に増やしている。また，「時間」「お金」といったコストについての言及がお互いに強く結びついている部分を取り出してグ多かったことをうかがえる。その他にも，子どもループ分けした結果が，KH Coder の画面上ではへの期待をあらわす語であろう「見つける」や色分けによって示されているので，図 2 では色分「見つかる」が見られる。

けの代わりに点線で区分している。

以上の手順の留意点として，もしも前処理やデ得られた結果である図 2 の右上部分を見ると，ータの読み込み時にエラーが表示される場合は，前節で確認した「お金」と「時間」がどちらも「分析対象ファイルのチェック」を行うと原因に「無駄」と一緒に用いられていたことが分かる。

ついて手がかりが得られるかもしれない。また，他にも比較的大きなグループを見ていくと，中央Excel を使ってデータ入力・作成を行った場合は，上部には「進学」「大学」「生活」など，賛否の理セル内に改行文字が含まれていないかどうか確認

由を述べるのに一般的に用いられた語が集まってしておくとよいだろう。Excel では Clean 関数をいる。その下には「人」との「出会い」や「いろ使うと改行文字を一括して取り除くことができる。

いろ」「学ぶ」「経験」など，「なんとなく進学」に賛成する理由を表現したと見られる語が集まっている。次に左上の部分からは，総じて「進路」
社会と調査（2012 年 3 月） 93

図 3 「人」という語の使われ方

このように，自由回答の内容が他の変数といかに関連しているかを見る方法の 1 つとして，対応分
図 2 頻出語の共起ネットワーク

析がある。
対応分析を行うための手順として，もし節で読み込んだ外部変数ファイルに欠損値が含まれる「就職」に関わる記述の様子がうかがえる。具体場合には，あらかじめ欠損値の設定が必要である。

的な回答としては「高卒では，就職も期待できな

KH Coder のメニューから「ツール」「外部変数い」や「仕事をして自立してもらったほうが経済と見出し」「リスト」をクリックする。そして，的にも助かります」などがあった。「仕事」やたとえば「9」や「99」が欠損値を表している場「就職」については，賛成の理由の中でも，反対合には，それらの値のラベルとして半角ピリオドの理由の中でも言及されていたことが分かる。

「.」を入力しておく。

ここでの留意点として，分析結果の解釈を行う

次に KH Coder の「対応分析」画面で，「分析際には，もとのテキストにあたっての確認を欠かに使用するデータ表の種類」として「抽出語 xさずに行う必要がある。分析結果の中に，もとの外部変数」を選ぶ。そして，分析に用いる外部変文章中でどのように使われていたのか分かりにく数を選んで「OK」をクリックすれば図 4 が得らい語や，気になる語があれば「KWIC コンコーれる。図 4 では「なんとなく進学」への賛否と，ダンス」コマンド（図 3）で 1 つずつ確認してい母親学歴を組み合わせた変数を分析に用いた。こくとよいだろう。その他，共起ネットワーク作成

れは「賛成 ─高校まで」「賛成 ─短大・大学」「反時に語の配置を決める方法や，グループ分けの方

対 ─ 高校まで」「反対 ─ 短大・大学」という 4 種法について詳しくは KH Coder のマニュアルを類の値を持つ変数である。なお図 4 の点線につい参照されたい。また，語の共起関係を探索する方ては，筆者が解釈の際に注目した語を「手作業」

法としては，共起ネットワークに限らず，クラスで強調したものである。

ター分析や多次元尺度構成法の機能も KH Coder

得られた結果である図 4 を見ると，長方形で囲に備えている。こうした，より広く用いられ，素んである外部変数の布置から，成分 1（x 軸） に性がよく知られている方法を用いるのも 1 つの選

賛否の違いがあらわれ，成分 2（y 軸） に学歴の択であろう。

違いがあらわれたことが分かる。各成分の寄与率から，学歴よりも，賛否による回答内容の違いの自由回答と他の変数の関連方が顕著であったようだ。そして，「なんとなく進学」に反対した人については，学歴間のプロッいよいよ，「なんとなく進学」への賛否によっトの位置が比較的近いのに対して，賛成した人でて，また学歴の違いによって，自由回答項目に記は「高校まで」と「短大・大学」とが比較的大き入された理由がいかに異なっているかを探索する。

く上下に離れている。ここから，賛成した人の場

94

社会と調査（2012 年 3 月）

図4

賛否と学歴による自由回答の変化

合には学歴による理由の違いが比較的大きかったな経験を得る過程の中で，何か 1 つでも強く触発のに対して，反対した人ではそれほど学歴によるされるものがあれば，進路を選ぶ手がかりになる違いが見られなかったことが分かる。

かもしれない。大学生活の経験をもつ人の場合，それでは賛成した人の場合，学歴によるどのよこの過程への評価や期待から「なんとなく進学」うな理由の違いがあったのだろうか。まず高校まに賛成する傾向があったことがうかがえる。以上での学歴をもつ人については，特徴的な語としてが本稿の分析例における主な分析結果である。

「高卒」と「学歴」があり，低い学歴で社会に出分析全体を通じての留意点として，本稿では図ることへの危惧がうかがえる。また最上部に布置2・図 4 などの分析結果について部分的にしか解されていることから「友達」も非常に特徴的な語釈していないが，これは必ずしも紙幅の都合だけであり，実際の回答には「友達との出会いがあるが理由ではない。これらの分析では，自動抽出さので」といった表現があった。

れた語の中で出現回数の多いものを機械的に選んそれに対して大卒学歴をもつ母親，すなわち自で分析している。この方法には，恣意的になり得らも大学生活を経験した母親の賛成理由には，る作業を含まないという利点があるのだが，一方「いろいろ」「経験」「出会う」などの語が特徴的で，分析結果として意味がない語，あるいは分析である。実際の回答には「色々な経験をする中で者の問題意識と直接関係ない語も分析に含まれて自分の道を見つけてくれれば」「色々な人と出会しまう。たとえば，因子分析に耐えるよう設計・い，新しい目標が生まれる」といった表現があっ確立された選択肢型質問項目のセットであれば，た。必ずしも同世代の「友達」作りに限定されな分析モデルに含めたすべての項目について結果をい，多様な経験を通じて，自分の道を見出してい確認・解釈することに意味があるだろう。しかし，く過程への評価ないしは期待を読み取れる。多様

自由回答から機械的に取り出した語の集まりでは社会と調査（2012 年 3 月） 95

そうはいかない。よって，解釈できる箇所をなる発展していくものと考えるからである。

べく多く見つけたうえで，分析結果として得られた図表全体の中で，どの部分に注目し，いかに解釈したのかを明確に記述するのが穏当な手順であろう。これによって，分析者による解釈の妥当性や，分析者とは異なる解釈の可能性について，第三者の判断が可能な状態にしておくことが，現在の技術的状況では最善の方法と考えられる。
さらに分析を進めるために［付記］「高校生とその母親の教育意識に関する全国調査」（川端，2002）のデータ利用にあたっては，調査代表者ならびに大阪大学大学院人間科学研究科社会環境学講座経験社会学研究室の許可を得ました。記して感謝いたします。

文献
Bohn, A., I. Feinerer, K. Hornik and P. Mair, 2011,“Content-Based Social Network Analysis of Mailing Lists,” The R Journal, 3（1）: 11─18.

以上のような，自動抽出した語による分析は手Danowski, J. A., 1993, “Network Analysis of Message

軽に行える一方で，限界があることも否めない。

Content,” in W. D. Richards Jr. and G. A. Barnett

たとえば「経験」という概念は，1 つの語「経験」だけであらわされるわけではない。「体験」や「自分の目で見る」についても，同じ「経験」という概念として数えるべきかもしれない。あるいは「経験」という同じ語であっても，本稿の分析の場合には，「社会に出て経験を積む」は除外すべきかもしれない。こうした操作をコーディン
グと呼ぶ。自動抽出された語による分析を行った
うえで，必要に応じて KH Coder によるコーディングを行うという 2 段階での分析を筆者は提案
また KH Coder による分析はすべてマウス操作で行えるが，本誌の読者には手慣れた方も多いであろうから，マウス操作では融通がきかないという不満が生じるかもしれない。その場合には図2・図 4 を「R Source」形式で保存すれば，これらのプロットを作成するための R のコマンドが得られる。KH Coder による多変量解析やプロット作成はすべて R を用いて行っているので，Rコマンドを編集すればいかなるカスタマイズも可能である。あるいは解析用のデータを CSV 形式で取り出して，R 以外の任意の統計ソフトウェアを使うこともできる。また KH Coder はすべてのデータを MySQL データベースに保存しているので，直接 MySQL にアクセスすれば任意の検索やデータ抽出を行える。
KH Coder ではこうした柔軟性を重視しており，お仕着せの分析しかできない既製品ではなく，利用者による創意工夫を発揮できる分析環境の製作を，目標の 1 つとしている。利用して下さる方の必要に迫られての工夫があってこそ，分析方法も社会と調査

wood, NJ : Ablex, 197─221.
樋口耕一，2006，「内容分析から計量テキスト分析へ継承と発展を目指して」『大阪大学大学院人間科学研究科紀要』32：1─27。
，2011，「現代における全国紙の内容分析の有効性社会意識の探索はどこまで可能か」『行動計量学』38（1）：1─12。
川端亮，2002，「高校生とその母親の教育意識に関する全国調査」SRDQ 事務局編『SRDQ質問紙法にもとづく社会調査データベース』（http://srdq.
hus.osaka ─ u.ac.jp/2011 年 11 月 18 日アクセス）。

，2009，「質的データのコンピュータ・コーしている。

96

eds., Progress in Communication Sciences, Ⅻ , Nor-（2012 年 3 月）

ディング」谷富夫・芦田徹郎編『よくわかる質的社会調査 技法編』ミネルヴァ書房，134─47。
Osgood, C. E., 1959, “The Representational Modeland Relevant Research Methods,” I. de S. Pool ed.,Trends in Content Analysis, Urbana, IL : University of Illinois Press, 33─88.