LS講習会

だれでもできる！

【1回目】 2022/12/14(水) 16:50-17:20【2回目】 2022/12/22(木) 12:40-13:10

担当 ： 理工学図書館ラーニング・サポーター

登壇LS紹介

自己紹介

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講習会の流れ

1. 趣旨説明
2. テキストマイニングとは？
3. KH Coder のデモンストレーション
4. 質疑応答3

講習会の流れ1.趣旨説明2. テキストマイニングとは？
3. KH Coder のデモンストレーション
4. 質疑応答4

趣旨説明

1. テキストマイニングの基礎を知ろう！
2. フリーソフト 「KH Coder」 の基礎を知ろう！
難しい話は一切しません！ 数式やプログラムコードは一切出てきません！
テキストマイニングソフト「KH Coder」のイメージをなんとなく、つかめるようになることが今日の目標です。

※登壇者自身も難しい話はよく理解していません。（例えば、 KH Coder 内部のアルゴリズムなどはさっぱりです ） あしからず……
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趣旨説明
KH Coder のことを細部まで知りたい人は、下記文献を参考にしてください。
KH Coder 開発者自らが、相当詳しく（かつ難しく）解説しています。

書誌ID=2004538143

社会調査のための計量テキスト分析【第２版】
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講習会の流れ

1. 趣旨説明
2.テキストマイニングとは？
3. KH Coder のデモンストレーション
4. 質疑応答7

テキストマイニングとは？

あらゆる文章を客観的に分析する統計手法！
主観的な分析（ただのフィーリング）

客観的な分析（テキストマイニング）

こんなに気持ちを込「好き」等の好意を表めてラブレターを書いす単語が文章全体のたのに、思いが伝わら1%未満だから、もっなかった…気持ちがとこれらの単語を増足りなかったのか？

やすべきだったかも！

8テキストマイニングで分かること
顧客アンケート•

自由記述欄に共SNS・Webサイト•

通する意見は？
•問合せが多いクレームの傾向は？

•××関連の投稿

論文・特許•

最近研究が盛んの頻度と傾向は？

なキーワードは？

△△のWebサイト •この分野の特許にに多い意見は？

共通する技術は？

小説・歌詞•作家Bがよく使う表現の特徴は？
•歌手Aと歌手Bの歌詞の違いは？

テキストマイニングによって、文章中の単語の頻度や傾向、単語間の関連性などが分かる！
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テキストマイニングの流れ
1. 「形態素解析」 によって自動的に、文章を単語単位に分割し、それらの品詞を特定する。
2. 分割しすぎた単語を結合したり、ノイズとなる単語を除去する。

3. 様々な分析手法によって、文章中の特定の単語の重要度や、単語同士の関連度などを調べる。
形態素解析の例
すもももももももものうち↓
すもも / も / もも / も / もも / の / うち↓
すもも（名詞） / も（助詞） / もも（名詞） / も（助詞）/ もも（名詞） / の（助詞） / うち（名詞）10無料テキストマイニングソフトの比較

AIテキストマイニング

KH Coder••プログラミング無しで詳細な解析まで可能。
ソフトのインストールが必要。Mac版は有料。

Rby ユーザーローカル••

Webサイト上で手軽に解析できる。
語句の取捨選択など詳細な設定ができない。

••

テキストマイニング以外についても、あらゆる統計解析が可能。
プログラミングが必要。

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無料テキストマイニングソフトの比較
同じテキストデータをそれぞれのソフトで「共起ネットワーク分析」 した結果

KH CoderAIテキストマイニング
by ユーザーローカル

12無料テキストマイニングソフトの比較

あらかじめ準備しておいた 「テキストマイニングを説明する文章」 を 「AIテキストマ
イニング by ユーザーローカル」 の「ワードクラウド」 によって分析した結果。

【ワードクラウド】
スコアが高い単語を複数選び出し、その値に応じた大きさで図示する。 単語の色は品詞の種類で異なっており、青色が名詞、赤色が動詞、緑色が形容詞、灰色が感動詞を表す。
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KH Coder について•

テキストマイニングのためのフリーソフトウェア。

•KH Coder を用いた研究事例は5000件を超える。
さらに、官公庁や企業でも使われている。

•Windows 版は無料。

•Mac版は有料だが、無料で使う方法もある。

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〈参考〉 Mac で KH Coder を使う方法
Mac OS 上で動かす方法
1.

Mac 向け自動設定ソフトウェア（3,980円）を使ってインストール。

2.

無料公開されたソースコードを使ってインストールする。 無料だが、 必要なソフトウェアを入れるために、UNIX システムについての十分な知識と経験が必要らしい。 インストールするだけで相当手間がかかる。

Windows OS 上で動かす方法
1.

Boot Camp や Parallels などによって Mac に Windows OS をインストールし、そこで KH Coder を動かす。

2.

Windows マシンを用意し、Mac からリモートデスクトップ接続して動かす。
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KH Coder でできる分析の例（1/2）
抽出語リストKWICコンコーダンス【目的】 多く出現していた単語とその品【目的】 単語の本文中での使われ方を詞を確認したい！

確認したい！
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KH Coder でできる分析の例（2/2）
共起ネットワーク

階層的クラスター分析【目的】 単語同士の結びつき（関連度）を【目的】単語同士の結びつき（関連度）をネットワーク図で表したい。

樹形図で表したい。
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テキストマイニングの必要性（1/2）
数字で表される量的（定量）データに対し製品Xの顧客満足度調査
株式会社XXては、グラフや統計検定（平均値の検定など）を使えば客観的な分析が簡単。
250
200
150
10050
0

問1 製品Xの満足度を1つ選んでください。
1.
2.
3.
4.
5.

とても満足
やや満足
どちらでもない
やや不満足
とても不満足問2 問1の理由を自由にお書きください。

数字で表されない質的（定性）データに対しては、客観的な分析は難しい。

ディスプレイが広くて操作しやすいのが良いです。
また、初心者にも分かりやすいシンプルなユーザーインターフェイスも気に入っています。
ただし、バッテリー持ちが悪いのが玉に瑕です。

•

調査対象680人に多かった意見は？

•機能と装飾のどちらにより満足してる？

•

機器の操作性の課題は？
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テキストマイニングの必要性（2/2）
テキストマイニングがないとき

テキストマイニングがあるとき680人の自由記述欄

自由記述欄の共起を読むと、インターネットワーク分析より、フェイスに不満を「不満」を表す語句と持った顧客が多いよ「遅い」「反応」などのうに感じました語句が共起しています。そのため、インターフェイスのうち、それってあなたの感想レスポンスに課題がですよね？ 多いっていあると考えられます

うのは、全体の何パーセントですか？ あと、どんな不満が多いんで確かにそれはデータに基すか？

づく客観的な意見ですね19

講習会の流れ

1. 趣旨説明
2. テキストマイニングとは？
3.KH Coder のデモンストレーション
4. 質疑応答20

KH Coder の使い方
1. テキストファイル（txt, word, Excelなど）の準備
2. プロジェクトの新規作成
3. 前処理の実行
4. 抽出語リストの確認
5. 語の取捨選択
6. 再度前処理の実行
7. 各種分析の実行（抽出語リスト，共起ネットワーク，階層的クラスター分析など）
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KH Coder の使い方
1. テキストファイル（txt, word, Excelなど）の準備2. プロジェクトの新規作成
3. 前処理の実行

とにかくやってみよう！

4. 抽出語リストの確認
5. 語の取捨選択
6. 再度前処理の実行

7. 各種分析の実行（抽出語リスト，共起ネットワーク，階層的クラスター分析など）
22デモンストレーション開始•

既にコンピュータに KH Coder がダウンロード&インストールされた状態からスタートします。
•

ダウンロードは KH Coder の公式サイトから可能です。

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KH Coder の参考サイト

KH Coder の公式サイト。 KH Coder のダウンロードはここからできる。 基本的な使い方も解説。
<https://khcoder.net/diagram.html>
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KH Coder のおすすめ参考書 （理工学図書館に収蔵）
動かして学ぶ!

社会調査のためのはじめてのテキストマイニング

計量テキスト分析【第２版】

書誌ID=2004546008

書誌ID=2004538143

開発者が自ら執筆した KH Coder の入門書。

開発者が自ら執筆した KH Coder の解説書。

押さえておくべき機能を厳選して紹介。

応用まで詳しく述べた上級者向きの一冊。
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KH Coder のおすすめ参考書 （理工学図書館に収蔵）
やってみようテキストマイニング

テキストマイニング入門 : Excel: 自由回答アンケートの分析に挑戦!とKH Coderでわかるデータ分析

書誌ID=2004465422

書誌ID=2004489689

KH Coder の使い方を学ぶ上で、実際のアンKH Coder の基礎と事例について、マンガやケートデータを使った分析が体験できる。

イラスト、図解を用いて分かりやすく解説。
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講習会の流れ

1. 趣旨説明
2. テキストマイニングとは？
3. KH Coder のデモンストレーション
4.質疑応答27

質疑応答• 質問・相談がある方は、挙手をお願いします！
• オンライン参加の方はマイクのミュートを解除して発言いただくか、質問をチャットにお書きください！

• アンケートの回答にもご協力ください。（対面の方は紙に記入、オンラインの方はチャット欄に送信したフォームに記入）
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講習会の流れ

1. 趣旨説明
2. テキストマイニングとは？
3. KH Coder のデモンストレーション
4. 質疑応答29

LSデスクのご紹介
大学院のスタッフが駐在し、学生の皆さんの学習をサポートします。
困りごとがあれば、気軽にお越しください！
時間 ： 平日11:00-17:00（金曜日は14:00-17:00 ）場所 ： 東館1階LSデスク
相談方法 ： 対面、Zoom、Webフォーム(メール回答）
発表LSの従事時間 ： 毎週水曜日・金曜日 14:00‐17:00
ホームページ ： https://www.library.osaka-u.ac.jp/research/ta/※LSデスクがお休みになることもあるため、Twitter(https://twitter.com/LS_Ourikolib)を確認してください！
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