◆研究論文◆

テレビドラマの構造化と評価要因分析
自由回答文のテクスト解析による分析と解釈

Structuring and Evaluation of TV Dramas
Analysis and interpretation of free answers using text mining

妹尾 紗恵

慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科後期博士課程

Sae Seno
Doctoral Program, Graduate School of Media and Governance, Keio University

従来では考えられなかった規模のテクストをネットワークから獲得することが可能になった。
本稿では、テレビドラマに関する大量の自由回答文を、分析的、かつ解釈的に解析するための解析
フローを提案する。第一に tf・idf を用いて自由回答文を自動分類し、ドラマをクラスタリングすることにより、ドラマを分析的に構造化した。第二に TextImi とキーグラフを使ってドラマの構造を比較分析することにより、視聴者がドラマに求める要素を解釈的に抽出した。その結果から、視聴者のドラマに対する多様なニーズを明らかにした。

It becomes realistic to get an amount of information which could not be possible until recently.
This article presents a quantitative and interpretive analytical method for large amount of free answers
from the Internet about TV dramas. Firstly TV dramas are structured quantitatively by the automaticclassification of free answers and clustering of TV dramas. Secondly factors expected from audience
are picked out interpretively by comparative analysis of the structure of TV drama using TextImi and
Key Graph. From the above results, we evaluate TV dramas based on various needs of audiences.
Keywords: テレビ視聴質、テキストマイニング、自動分類、キーグラフ、構造分析

110テレビドラマの構造化と評価要因分析

１

由回答文のテクスト解析を行うことにより、それぞ目的

れの特性を明らかにする。この二つの分析を通して、ドラマ類型ごとにドラマの評価要因を明らかに

１日１世帯当たりのテレビ平均視聴時間に変化はする。

ないが、視聴率 30% 以上の大ヒット番組が 25 年前
1の 1% 以下に激減しているという現状がある 。つ２

まり、視聴率の分散化が起きており、その要因とし分析データてライフスタイルの多様化に伴う番組選択の多様化

対 象 と す る テ レ ビ ド ラ マ は、2003 年 4 月 か らが挙げられる。かつてのように視聴者がみな同様に2005 年 12 月までに放送された 121 の連続ドラマに大ヒット番組を見る時代であれば「どの番組がどれ限定した 3。自由回答文は、テレビ視聴質調査サイ

だけ（量）見られたか」という指標である 視聴率

ト『リサーチ Q』4 において各番組に寄せられた「このみでも十分であったが、近年の多様化した現状をの番組の良かった点・悪かった点をなるべく具体的捉えるためには「どの番組がどのように（質）見らにお書きください。」という設問に対するものを使れたか」という指標である 視聴質 からの評価が用した。対象番組への全回答者数は 9,030 名であり、必要とされている。通常、視聴率に対する視聴質の全自由回答数は 129,082 件だった。回答者の特性と2

しては、女性が全体の 85% を占め、平均年齢は男性

スコアとしては 満足度があるが、それらスコア

が 38.4 歳、女性が 35.2 歳となっている。

のみからでは、多様化した視聴者の具体的なニーズを捉えることができないのが実状である。

３

本稿の目的は、視聴率及び満足度を踏まえた上で、

解析フロー

意味内容を含んだ視聴質データである自由回答文に

本稿の解析フローは、次の 3 段階から構成される。

基づいて、視聴者が番組をどのような視点からどの

第 1 段階の「ドラマの構造化分析」では、自由回答

ように受け止めているのかを明らかにすることであ

文の自動分類と Kohonen ネットワークによるクラる。さらに、視聴率や満足度の決定要因、すなわちスタリングの結果からテレビドラマ相関図を作成す

ドラマの評価要因がどこにあるかを自由回答文からることで、ドラマを５つのドラマ類型に振り分けた。

抽出することである。制作者の想いに偏重しがちで

第 2 段階の「ドラマ類型間の比較分析」では、「基礎あった制作の現場に、視聴者の声である自由回答文

意味チャンクキーグラフ」を用いてテレビドラマ相を持ち込むことで、制作者及び視聴者の双方向から関図を自由回答文から掘り下げることにより、各ドのドラマ制作が可能となる。その結果もたらされる、

ラマ類型の特性を明らかにした。第 3 段階の「ドラ広告的価値の向上や、ターゲット層の特定化などをマ類型別の評価要因分析」では視聴率の高低を決定

通して、テレビ文化が活性化するような戦略的な番付ける要因、すなわち評価要因を明らかにするとと組制作を行うための第一歩として本研究は位置づけ

もに、視聴率と視聴質の双方の視点からドラマの再られる。

評価を行った。

以上の目的を達成するため、インターネット調査

４ ドラマの構造化分析

により、従来の質問紙調査では考えられなかった規模の自由回答文を獲得し、そこから有意味な知見を自由回答文をもとに 121 のテレビドラマの構造化導き出すための、解析フローの構築を行った。第一を行った。この構造化分析ではテクストの持つ意味に、自由回答文から、テレビドラマの構造化を分析

内容は考慮せず、定量化された形態素のみを解析対的に行う。自由回答文に基づいてドラマ間の類似性象とする。テキストマイニングを使ったコメントかを求めることにより、ドラマの相関図を描き出す。

らのドラマ（映画）の分類としては（阿部他、2002）

第二に、その相関図から得られた５つのドラマ類型の例がある。
構造化分析は二段階から構成される。第一段階と間の比較を解釈的に行う。各ドラマ類型に対する自KEIO SFC JOURNAL Vol.7 No.2 2007

111

して、全自由回答文を設定した分類軸に沿って振り語）を抽出する。

分けた。その際、約 13 万件の自由回答文を手作業

4. 各分類軸と一般語の連関度を求める。連関度ので分類することは困難であるため、自動分類の手法

算出には tf・idf 9 というスコアリング手法を利用を用いて機械的に分類を行った。第二段階として、した 10。

自由回答文の分類結果をもとに、テレビドラマの相関図を作成した。テレビドラマ相関図を水平方向に作成された形態素スコア表は、約 3600 語の形態

区切るものとして視聴率という量のデータ、垂直方

素と各分類軸との連関度が示されており、この連関向に区切るものとして自由回答文という質のデータ

度をもとに自由回答の自動分類を行う。

を用いた。
4.1.3
4.1

自由回答文の自動分類

4.1.1

形態素スコア表に基づく自動分類（自動分類の手法 2）

学習用データから作成された形態素スコア表をも

分類軸の決定分類には『キャスト』『ストーリー』『感情移入』とに、ある自由回答文を分類軸のいずれかに自動で5の分類軸 を設定した（表１）。「どのような評価が分類する方法を述べる。

されているか」という評価の意味内容を一度放棄し、「何が評価されているか」という評価の対象のみを

1. 自由回答文を形態素解析する。

分類軸とすることで、テクストを定量的に扱うこと

2. 1 で得られた形態素全てにおいて、形態素スコアが可能となる（鈴木、2006）。

表のキャスト・ストーリー・感情移入との連関度（tf・idf）を参照する。

形態素スコア表の作成（自動分類の手法 1）

3. 形態素と分類軸の連関度を分類軸ごとに合計す

自由回答文の自動分類を行うために、その前提とることにより、自由回答文と分類軸の連関度を求4.1.2なる形態素スコア表を作成した。形態素スコア表はめる。

6

学習用データである約 1 万件 の自由回答文に基づ

4. 自由回答文を、連関度が最も大きい分類軸へ分類

く。作成の流れを以下に述べる。

する。

1. 学習用データを手作業で『キャスト』『ストーリー』

1 〜 4 の作業を全自由回答文に対して行うことに

7『感情移入』『その他 』の 4 つに分類する。複数

よって、いずれかの分類軸に分類した。その結果、の分類軸に分類される場合もある。

キャストに関する自由回答文が 30,863 件、ストー

2.『キャスト』『ストーリー』『感情移入』に分類さリーに関する自由回答文が 64,707 件、感情移入した

8

れた自由回答文を形態素解析 する。

自由回答文が 33,471 件、分類不可能が 41 件となり、

3. 各ドラマ固有の形態素を除去するために、二番組

キャスト・ストーリー・感情移入の割合は、それぞれ以上の自由回答文で利用されている形態素（一般24%・50%・26% となった。また、分類精度は 80.0%

表１
分類

説明

キャスト

キャストに関する評価

自由回答の分類軸
例（「anego・アネゴ」より）「篠原さんの演技がとても良い」「黒澤くんかっこいい！」

ストーリー ストーリーに関する評価 「これからの展開が楽しみです」「ドキドキするくらい面白かった」
感情移入

感情移入した感想「自分のことをみているようで怖かった」「アネゴと黒澤くんにくっついて欲しい。」

112

テレビドラマの構造化と評価要因分析であった 11。これをドラマごとに集計するとドラマの特色が見えてくる（表 2）。
表２

ドラマごとの自動分類結果

番組名キャスト ストーリー 感情移入

鬼嫁日記

24.6%

49.1%

26.3%

オレンジデイズ

24.2%

50.3%

25.5%

ａｎｅｇｏ・アネゴ

23.7%

49.0%

27.3%

大奥

23.0%

51.5%

25.5%

元カレ

22.6%

50.6%

26.8%

花より男子

29.2%

55.7%

15.1%

女王の教室

14.8%

49.7%

35.5%

ビギナー

25.5%

54.4%

20.1%

砂の器

25.1%

53.4%

21.6%

ウォーターボーイズ２

25.0%

53.2%

21.7%

ウォーターボーイズ

23.7%

54.2%

22.1%

恋におちたら

22.5%

54.6%

22.9%

：

：

：

第一章

：

図１

クラスタリング結果（レイヤー２）性の数値化には一致度というスコアを設定した。一
4.2
4.2.1

致度は、クラスタごとにキャスト・ストーリー・感テレビドラマ相関図の作成

情移入率の平均値を求め、分類軸ごとに割合の値をレイヤー分割テレビドラマを評価する量の指標であり、テレビ

標準化した、その標準化得点の２クラスタ間での差での総和である 15。この値は 3 つの分類軸からみた時

ドラマを 4 分割した。レイヤー 1 を平均視聴率 20%の、2 クラスタ間の差異の大きさを表しており、一以上、レイヤー 2 を 15 〜 19.9%、レイヤー 3 を 12 〜

致度が小さい値であるほどクラスタ同士は類似して14.9％、レイヤー 4 を 12% 未満と定めた。

いる。あるクラスタから上位レイヤーのクラスタ群

局にとって最も重要な数値である平均視聴率

12を見たときに、その中で一致度が最も小さいクラス
4.2.2

タと線で結んだ。

レイヤー内でのクラスタリング

テレビドラマを評価する質の指標である自由回答
文から、レイヤーごとにクラスタを作成した 13（図 1）。

4.3

テレビドラマ相関図とドラマ 5 類型

自由回答文の自動分類から得られたドラマごとのドラマの構造化分析によって得られるのがテレビ

キャスト・ストーリー・感情移入率（表 2）を変数とドラマ相関図である（図 2）。テレビドラマ相関図のし、Kohonen ネットワーク（Kohonen、1989）を用上部から順に視聴率の高いレイヤーが並んでおり、

14

いてクラスタリングを行うことにより 、視聴者の各レイヤー内は自由回答文の分類結果をもとにクラ視点（評価の対象）が類似したドラマがクラスタをスタ化されている。また、クラスタ同士をつなぐ実形成し、121 の番組が 46 のクラスタに縮約された。

線上にあるスコアは一致度である。
テレビドラマ相関図、すなわち 3 分類軸それぞれの割合に基づくドラマ分類の結果から、5 つのドラ

4.2.3 レイヤー間のクラスタ連結
視聴率は異なるが視聴者の視点は似ているクラ

マ類型を取り出した。ドラマ類型ごとにキャスト

スタのつながりを明らかにするために、異なるレイ率・ストーリー率・感情移入率の平均を求め、そのヤーにあるクラスタ同士の類似性を算出した。類似

値をもとに、感情移入 1、感情移入 2、複合的、キャ

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113

114
図2

テレビドラマ相関図

テレビドラマの構造化と評価要因分析

表３
ドラマ類型
キャスト率
ストーリー率
感情移入率
類型名
ドラマ数
回答総数
平均視聴率の平均
男性
性別
女性
平均年齢

類型１
18.0%
41.8%
40.1%
感情移入１
17
17,97513.62526(14.1%)
15449(85.9%)
37.2

ドラマ５類型の特性

類型２
26.7%
42.4%
30.9%
感情移入２
19
17,77213.6
2861(16.1%)
14911(83.9%)
37.2

類型３
22.8%
52.9%
24.3%
複合的
39
42,38613.7
5969(14.1%)
36417(85.9%)
36.4

類型４
29.5%
50.1%
20.4%
キャスト
35
36,35412.8
6373(17.5%)
29981(82.5%)
37.3

類型５
18.6%
61.6%
19.8%
ストーリー
11
14,54913.02260(15.5%)
12289(84.5%)
36.7

スト、ストーリー、という類型名を設定した（表３）。

礎意味チャンク」（深谷、2003）を単位としたキーグ

ドラマ類型と視聴者属性には強い関連は見られな

ラフ（大澤、1999）である「基礎意味チャンクキー

かった。

グラフ」という独自の手法を用いた。さらに、その５

結果を補完するという位置づけで、特化係数を用いドラマ類型間の比較分析て、形態素の特徴語を抽出した。また、解釈者の手

ドラマの構造化分析では、テクストの持つ意味内によって意味的に同一であると判断された言葉をま

容を放棄し、定量化された形態素のデータからドラとめるために、同義語辞書 16 を作成・反映した上でマ５類型を求めたのに対し、本章では再びテクスト分析を行った。

に戻り、その意味内容からの５類型間の比較分析を行う。テレビドラマ制作者側の視点からのドラマ

5.1

ドラマ類型ごとの特徴語抽出の内容分析はこれまでにも行われてきたが（村松、

形態素解析の結果から、特化係数 17 を用いて求め1978 ; 岩男、1998 ; Hicks、1999）、我々は自由回答文

た各類型の特徴語（各ドラマ類型における出現確率という視聴者側の視点からドラマの内容に踏み込むが 0.5% 以上で特化係数の上位 10 語）を表４に示す。

ことで、その視聴質（どのように見たか）を明らか

基礎意味チャンクキーグラフだけでなく、この分析にする。

を行った理由は、形態素単位で集計した時に高頻度比較分析には、基本的な意味のまとまりである「基
表４
感情移入１

ドラマ類型ごとの特徴語

感情移入２
特徴語

であった言葉が、基礎意味チャンク単位でも高頻度

複合的

頻度 特化

特徴語

キャスト

頻度 特化

特徴語

ストーリー

特徴語

頻度 特化

病気

608 4.72 暖かい

232

3.23 ハッピーエンド

478

1.70 アニメ

頻度 特化
258

3.23 犯人

特徴語

生きる

243 3.43 癒す

98

3.10 男742

1.59 マンガ597

涙

515 3.30 ほのぼのする95

2.94 恋267

1.43 かっこいい

710

辛い

185 3.24 親子

174

2.80 女1057

1.40 イメージ403

命

99 3.07 優しい

148

2.54 仕事257

1.28 原作

802

学校

132 2.97 生徒

115

2.36 映画

432

1.24 犯人

夫婦

132 2.95 家族

364

2.24 いよいよ

254

考える

837 2.93 息子

103

2.15 二人

泣く

913 2.84 母親

541

2.12 先生重い

162 2.79 父親

393

2.06 つまらない

頻度 特化
224

3.54

2.56 ハラハラする

91

2.89

1.76 ドキドキする

203

2.77

1.73 まだまだ

90

2.62

1.72 ますます

202

2.62

255

1.60 医者96

2.46

1.23 キャラ315

1.53 １時間

77

2.31

384

1.22 違和感191

1.47 怖い

530

2.00

396

1.22 テンポ519

1.47 目

270

1.98

473

1.20 前回

357

1.42 いよいよ

137

1.93

-

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115

に出現するとは限らないため、形態素単位での傾向

度、特徴語には下線を引く。

18

も合わせて確認しておく必要があったためである 。
(1)

感情移入ドラマ 1

5.2 ドラマ類型ごとの「基礎意味チャンクキーグラフ」

キーグラフ（図３）の中央 21 には、[ 気持ちが痛テキストマイニングでテクストを比較する試み

い (13)] という基礎意味チャンクが位置づけられて（鈴木、2006）はこれまでにも行われてきたが、本稿いる。そこから派生するノードを見ると、[ 子供をでは基礎意味チャンクを単位としたキーグラフを描持つ (26)] 家庭が、[ 病気がある (13)・病気になる画するという全く新しい方法で、各ドラマ類型を他(11)] などの不幸に見舞われ、[ 子供がかわいそう類型との比較の中で特徴付けた。

(10)] と [ 毎回泣く (30)] ドラマである。特徴語で見基礎意味チャンクとは、一つの受け語とそこに係ても、病気などの辛く、重い出来事を通して生きる

19

る全ての係り語のひとまとまりであり 、テクストのことに向き合うという特性が抽出できる。視聴者は持つ意味内容を妥当に解釈しうる基本的な単位であ

主人公の気持ちの痛みを共有する 同一化 というる。従来型のテクスト分析の基本単位である単語や視聴スタイルをとるこのジャンル名を イタい系ド単純な係り受け関係ではなく基礎意味チャンクを単ラマ とする。

位とすることで、書き手が意図した意味内容を分析者側でも的確に把握することが可能となり、テクス
トからの意味解釈の揺れ・恣意性が大幅に縮減されることが期待できる。また、本稿で使用したテクス
ト解析ツール「TextImi」（中野 2006）は、
基礎意味チャ
ンクを抽出すると同時に、同義語・類語をまとめる作
業を支援することで、文字列は異なっても分析者が同様の意味内容を語っていると判断した表現の集合を作成し、意味内容レベルでの集計を可能とする。
キーグラフとは、要素と要素の共起関係をネット
ワーク状に出力することにより、チャンス発見を試みるためのツールである 20。このキーグラフをテクストに対して使う場合、言葉と言葉の関係性を描画することで対象テクストの全体像を把握しやすくする一方、ノードの単位が形態素であるためにその解

図３

イタい系ドラマのキーグラフ

釈が妥当であるかの判断が難しい。これはこのツールがもともとマイニングを目的として開発されたものであることに起因する。

(2)

感情移入ドラマ 2

本稿ではキーグラフの持つ特性を利用してテクス

感情移入ドラマ１と同様、感情移入ドラマ２のトを構造化しつつも、その意味内容の妥当な解釈をキーグラフ（図 4）でも、[ 気持ちになる (89)] とい行うために、キーグラフのノードを基礎意味チャン

う深い感情移入の基礎意味チャンクが中央に据えらクに置き換えた「基礎意味チャンクキーグラフ」とれているが、感情移入のきっかけが異なる。前者がいう新たな手法を用いた。それにより、チャンス発

辛い出来事による 痛み で涙する物語であったの見ではなく、意味内容の視点から各ドラマ類型の特に対して、このジャンルは [ 心が暖かい (35) ・心に性を明らかにした。
（図 3 〜 5）。以下の解釈では、[]残る (14)・心が洗われる (13)・気持ちが良い (13)]内にキーグラフの基礎意味チャンク、（）内にその頻というように 感動 して [ 毎回泣く (18)] 物語で116

テレビドラマの構造化と評価要因分析

ある。家族を中心とし、[ 景色がきれい (12)・景色が良い (6)]、[ 子供がかわいい (60)・女の子がかわ
いい (14)] ということも含めて、暖かくほのぼのと癒されるドラマの世界を 感受 するという視聴ス
タイルがとられる。このジャンル名を、 癒し系ドラマ とする。

図５

トレンディ系ドラマのキーグラフ

が、いずれにせよ、アニメやまんがを原作とする傾向があることからもわかるように、主人公の漫画的なほどの強い個性によって物語が展開する。このジャンルはかっこいい俳優を見て 充足 するとい図４

う視聴スタイルがとられ、その後には何も残らない

癒し系ドラマのキーグラフという意味で、ジャンル名を 消費系ドラマ とする。
(3)

複合的ドラマキーグラフ（図５）の中心には [ ハッピーエンドが良い (141)] があり、このジャンルは 仕事と恋に揺れる男と女のハッピーエンドストーリー である。
結末があらかじめ定められているため、[ 先の読める (46)] ものではあるが、その過程で [ 勉強になる(52)][ 元気になる (30)][ 女は怖い (33)] というように、幸福物語のドタバタを [ 結構面白い (175)] と 共
感 するという視聴スタイルをとる。このジャンル
名を トレンディ系ドラマ とする。
(4)

キャストドラマ

キーグラフ（図 6）の中心には [ 俳優がかっこい
い (61)] が据えられ、ほとんどのノードがそこにつながることから、キャストのかっこよさを軸として物語が展開するジャンルである。かっこいいのが図６

消費系ドラマのキーグラフ[ 俳優 ] なのかキャラなのかは次章で明らかになる

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117

(5)

また、複雑性・緊張感・継続性で表せるこのドラマストーリードラマ

キーグラフ（図 7）の中心には [ 見応えがある (19)]

ジャンルを 濃密系ドラマ とする。

と、[ 来週が待ち遠しい (51)] の２つがある。見応

６

えとは、[ 誰が犯人 (26)・犯人がわかる (10)]、[ 謎ドラマ類型別の評価要因分析

だらけ (25)・謎が解ける (22)・謎がある (9)] といっ

前章まででドラマ類型の比較分析を通して 5 つのた複雑性や、ハラハラ・ドキドキ、[ スリルがある

ドラマジャンルを解釈的に浮かび上がらせた。ドラ(13)] といった緊張感からもたらされる。次回につマジャンルごとに視聴者の視点は異なるため、当然、ながる [ 謎 ] が [ 来週が待ち遠しい ] という強い継ドラマの評価要因も異なる。本章では、ドラマジャ

続性を生む、という繰り返しで物語が展開していく

ンルごとに、その内部での定量的な評価の差異が引のがこのジャンルの特性である。ストーリーに引きき起こされた要因を、自由回答文から明らかにする。

込まれる一方で感情移入する対象としての登場人物は存在せず、ドラマと視聴者の距離が保たれるこの6.1

ドラマジャンルの視聴スタイルは 鑑賞 である。

視聴率と視聴質の連関分析

定量的な評価の指標として、視聴率と満足度を用いた。視聴されない限りドラマ制作は無意味である
し視聴者がその内容を評価することも不可能である
ことから、テレビドラマを評価する第一の指標を視聴率とする。一方で、視聴率が高いからと言って視聴者が満足しているとは限らないし、逆に視聴率が低くても特定のターゲットに高い満足を提供している場合もある。そこでドラマ評価の第二の指標として満足度のスコアを加味した。
ドラマ類型別に平均視聴率 15% 以上の高視聴率ドラマと 15% 未満の低視聴率ドラマの 2 つに分け、それぞれのグループごとに満足度の平均値を求めた。
そして、ドラマを視聴率の高低で分けたとき、それに相関して満足度にも有意な差 22 が見られるジャンルを 量質連動型 、逆に視聴率と満足度に有意な

図７差がない、もしくは比較的差が小さいジャンルを 量

濃密系ドラマのキーグラフ

表５

ドラマ類型と視聴率からみた満足度

ドラマ類型

感情移入１

感情移入２

複合的

キャスト

ストーリー

ドラマジャンル

イタい系

アットホーム系

トレンディ系

消費系

濃密系

4.57

4.56

4.42

4.26

4.56

(n=10019)(n=4647)(n=23880)(n=11280)(n=6721)

4.36

4.37

4.24

4.27

4.44

(n=8633)(n=13925)(n=20388)(n=26904)(n=8421)

0.21

0.19

0.18

- 0.01

0.12

上限

0.24

0.22

0.2

0.01

0.15

下限

0.19

0.17

0.16

- 0.03

0.1

満足度
平均値

高視聴率
15% 以上
低視聴率
15% 未満

視聴率高低間の
満足度の差
信頼区間
95%

量質連動型

118

量質非連動型テレビドラマの構造化と評価要因分析

質非連動型 とした（表 5）。ここでの 量 とは視高視聴質を獲得し得なかった要因を視聴質から明ら聴率を、 質 とは満足度を指す。量質連動型に属すかにする。

低視聴率のドラマは満足度も低いことを意味し、視(1) イタい系ドラマ

聴率と満足度のスコアを上昇させるべく改善を行う必要がある。一方、量質非連動型に属す低視聴率の高視聴率ドラマと低視聴率ドラマの対比から見えドラマは、満足度においては高視聴率ドラマと遜色てくるものは、第一に、高視聴率ドラマが「病気」（克なく、低視聴率であることをドラマの内容の持つ特服できること）であるのに対して、低視聴率ドラマ性として許容することができる可能性がある。

が「命・死ぬ」（克服できないこと）である。第二に、高視聴率ドラマは「夫婦・父親・母親・親子・親・娘」

6.2というように家族に関する言及が多く、それらが「考自由回答文からの評価要因分析

ドラマの視聴率および満足度の差異が生じた要因

える」に係っているのに対して、低視聴率ドラマにを探るために、各ドラマ類型内において、高視聴率

はそれがない。ここから読み取れることは、視聴者

ドラマ（平均視聴率 15% 以上）と低視聴率ドラマ（同はただ主人公と 痛み を共有したいのではなく、そ15% 未満）の自由回答文の比較分析を行った。5.1

れを克服する過程を通して考えるきっかけを求めてで抽出したドラマ類型ごとの特徴語（特化係数 1.1いるのだということである。家族との絆のないとこ

以上）に限定し、その中で視聴率高低それぞれに特ろで孤独に「命を考える」ことは、「怖い・暗い・重化した形態素のリストを作成し、視聴率高低の決定

い・悲しい」ことでしかない。

要因とした（表 6 〜 10）。加えて、形態素を説明す

視聴者はただ不幸な話に涙したいのではない。不るものとして、その形態素を含む基礎意味チャンク

幸な出来事に直面した主人公と現実世界での自分との頻度の高い上位３チャンクを添えた。本章では、重ね合わせ、考えさせることが出来るかどうかが、視聴率高低で分けて基礎意味チャンクキーグラフを

視聴率の決定要因となる。

作成するには元データの分量が不足したため、キー(2) 癒し系ドラマ

グラフは使用しなかった。以下の解釈では、「」内は癒し系ドラマにおける視聴率高低による差異は、

特徴語やそれに関連する基礎意味チャンクを示す。

暖かくほのぼのとした心洗われる感動 の舞台が、量質連動型のドラマジャンルにおける評価
要因

高視聴率ドラマは「島」や「学校（先生・生徒）」で視聴者の期待に応え満足度を上昇させることが高母親）」である点である。後者の家族を舞台とした

視聴率獲得に直結するのが量質連動型のドラマジャ

癒し系ドラマとは、いわゆるホームドラマと呼ばれンルである。ここでは低視聴率ドラマが高視聴率とてきたものであるが、既に飽きられたのか、家族の

6.2.1

表6
特徴語
夫婦
病気
父親
母親
感動
親子
親
伝わる
娘

頻度
121
487
398
315
204
104
191
111
120
かわいそう
79

あるのに対して、低視聴率ドラマは「家族・（親子・イタい系ドラマ視聴率決定要因

高視聴率
低視聴率
特化
上位意味チャンク ( 数字は頻度 )特徴語 頻度 特化
上位意味チャンク（数字は頻度）
1.70 *- 考える (4)元 -*- 戻る (2)* 役 - 合う (2)
怖い696 1.88 話 -*(15) 心霊写真 -*(13)結構 -*(10)1.49 *- いう (23)*- ある (14)*- なる (12)命
64 1.40 *-考える(3) *-大切さ-実感する(3) *-尊さ-考える(2)1.42 *- なる (9)*- 変わる (9)*- いく (8)死ぬ
132 1.31 子供 -*(4) 私 -*(4)母親 -*(3)1.35 *- 気持ち - わかる (7) *- 良い (5)*- 暮らす (5)時間
91 1.28 *- 遅い (7) *- ずれる (4)*- 欲しい (2)1.32 姿 -*(3)場面 -*(2)
演技 -*(2)暗い
73 1.28 内容 -*(4) 画面 -*(2)話 -*(2)*-関係-良くなる(3) *- 良い (3)1.32 *- 考える (5)みんな 153 1.26 *- 揃う (2) * が - 集まってくる(2)*-気持ち-伝わる(3) *- 気持ち - わかる(2) 重い
1.30 *- 考える (4)87 1.17 内容 -*(3)1.29 気持ち -*(6)思い -*(4)親 - 気持ち -*(3) 学校
70 1.15 *- いく (2)1.29 *-父親-絆-強くなる(2) *- 良い (2)*- 対する (2)
悲しい 187 1.15 姿 -*(2)1.28 子供 -*(8)俳優 -*(5)父親 -*(3)
暖かい 60 1.14 心 -*(7)最後 -*(3)KEIO SFC JOURNAL Vol.7 No.2 2007

119

あり方が変わりつつあるのか、「家族愛を感じる」だを獲得できるのは「頑張る男」物語であり、「怖い・

けでは、今や「感動」を呼べず視聴率は獲得できない。

戦う女」物語は、基本的に「つまらない」ようである。

家族の関係性を超えたコミュニティを舞台とする新しい ホーム を提示し、「感動」させることができ

6.2.2

るかが、視聴率獲得のための重要な要素となる。

量質非連動型のドラマジャンルにおける評価要因

量質非連動型のドラマジャンルにおいては満足度に差異が見られないことから、低視聴率ドラマが高(3) トレンディ系ドラマ
トレンディ系ドラマで視聴率高低の比較を行う

視聴率ドラマを見習うべきであるという単純な図式と 仕事と恋に揺れる男と女 における男女の対比は成立しない。視聴率の高低を特性としてのみ捉えが見えてくる。高視聴率ドラマに特徴語として「頑て、その差異が生じた要因を探る。

張る男」が出てくるのに対して、低視聴率ドラマの特徴語には「怖い・戦う女」が出現する。従来のト(1) 消費系ドラマ

レンディドラマは 優しい・戦う男 と 頑張る女

かっこいい俳優 を中心に構成される消費系ドの物語であったはずが、それが捩れた形で逆転せざラマは、俳優がいかに かっこいい かによって視るをえなかったときトレンディドラマは終焉を迎聴率が決定することは容易に想像できるし、実際にえ、次に表れたのがこのジャンルである。
「頑張る男」

高視聴率ドラマでは、特徴語として「（良い・かっこと「怖い・戦う女」のラブストーリーは成立しない

いい・かわいい）俳優」が抽出された。しかしそのため、「頑張る男」物語と「怖い・戦う女」物語が別々

他は「悪い・飽きる・いまいち・つまらない」といっに作られる。そして、マスに受け入れられて視聴率た否定的な言葉がならんでおり、 かっこいい俳優

表7

癒し系ドラマ視聴率決定要因

高視聴率
特徴語 頻度 特化
上位基礎意味チャンク ( 数字は頻度 )生徒
84 2.92 *- かっこいい (5) *- 良い (3) *- 信ずる (2)島134 2.16 *- 戻ってくる (5) *- くる (4) *- 出て行く (3)病気
63 1.76 *- 怖い (3)*- ある (2) *- ない (2)続編
65 1.71 *- 楽しみ (9)*- ある (5) *- 欲しい (5)先生
114 1.67 *- 居る (4)*- 良い (2) *- 憧れる (2)涙
81 1.51 *- 出る (9)*- 止まる (6) *- 流す (2)久しぶり
44 1.51 *- 泣く (3)*- する (2) *- ドラマ (2)言葉
41 1.49 *- 良い (3)
泣く223 1.45 今回 -*(12)毎回 -*(8) 久しぶり -*(3)感動
76 1.29 最終回 -* する (4) *- ある (3) 今 -* する (2)

表8

低視聴率
特徴語 頻度 特化
上位基礎意味チャンク（数字は頻度）
女の子
106 1.26 *- かわいい (20) *- 出る (2)演技 -*- うまい (2)かわいい 686 1.24 子供 -*(76)
俳優 -*(64)
女の子 -*(20)家族
337 1.23 * 愛 - 感じる (10) * 愛 - 良い (6) *- 暖かさ - 感じる (4)死ぬ
205 1.23 母親 -*(20)お兄ちゃん -*(6) 父親 -*(6)描く
106 1.23 三年間 -*(3)丁寧 -*(2)母親
498 1.23 *- 死ぬ (29)*- なる (9)*- いう (6)優しい
136 1.22 俳優 -*(4)人 -*(3)みんな -*(3)映画
324 1.22 *- 違う (14)*- 面白い (8) *- 良い (7)親子
158 1.21 *- いう (3)*- 楽しい (3) *- なる (2)時間
157 1.20 *- 流れる (10) *- ずれる (5) *- 過ぎる (3)トレンディ系ドラマ視聴率決定要因

高視聴率
頻度 特化
上位基礎意味チャンク ( 数字は頻度 )360 1.54 *- 面白い (32) *- 違う (13)*- 良い (13)553 1.38 *- なる (6)*- 良い (5)*- 頑張る (5)*- いて欲しい (3)282 1.32 *- 怖い (9)*- 居る (7)いよいよ
170 1.24 来週 -*(5)頑張る
185 1.18 男 -*(5)私 -*(3)みんな -*(3)テンポ
279 1.11 *- 良い (57)*- 面白い (23)*- 悪い (11)楽しみ 2214 1.11 来週 -*(141)
今後 - 展開 -*(75) 展開 -*(47)主人公
526 1.07 *- ない (7)*- する (7)*- 良い (6)
面白い 4102 1.06 ストーリー -*(106) 結構 -*(72)
ドラマ -*(60)
特徴語
映画
男
先生

展開

低視聴率
頻度 特化
上位基礎意味チャンク（数字は頻度）
つまらない
261 1.20 話 -*(7)内容 -*(5)段々 -*(4)
結構
332 1.20 *- 面白い (103) *- 良い (18) *- 楽しい (8)恋141 1.15 *-行方-気になる(7) * 愛 - する (4) *- する (4)初回
130 1.12 *- 面白い (10) *- 見逃す (3) *-見逃してしまう(3)
二人
198 1.12 *- 良い (5)*- なる (3) *- かわいい (2)女540 1.11 *- 怖い (20)*- 戦う (6) *- いく (6)魅力
143 1.10 *- ある (8)*- ない (5) *- 感じる (5)
面白くなる
244 1.10 展開 -*(9)段々 -*(8)ドラマ -*(3)はまる
284 1.07 結構 -*(8)役 -*(7)
俳優 -*(5)
特徴語1417 1.06 *- 楽しみ (168) 今後-*-楽しみ(75) *- 面白い (52) ハッピーエンド

120

226 1.03 *- 良い (78)*- 終わる (6)

最終回 -*(6)テレビドラマの構造化と評価要因分析

表9

消費系ドラマ視聴率決定要因

高視聴率
低視聴率
特徴語 頻度 特化
上位意味チャンク ( 数字は頻度 )特徴語 頻度 特化
上位基礎意味チャンク（数字は頻度）
登場人物-*-ない(2) アニメ
魅力
130 1.60 *- ある (10)*- 出る (3)241 1.33 *- 違う (13)*- 良い (4)*- 好き (3)*-わかってしまう(6) *- わかる (6)悪い204 1.47 カッコ -*(4)イメージ -*(3) 俳優 -*(3)犯人
231 1.29 人 -*(6)飽きる
79 1.41 俳優 -*(3)最後 -*(2)
内容 -*(2)続編
273 1.23 *- 楽しみ (42) *- ある (36)*- 欲しい (17)
いまいち 204 1.40 演技 -*(8)内容 -*(7)*- 面白い (6)前回
304 1.21 *- 面白い (12) *- 違う (7)*- する (5)セリフ
91 1.36 *- ある (4)*- 良い (3)*- ちょっと (2) 昔
253 1.19 *- 読む (5)*- 思い出す (5) *- ある (4)ストーリー 485 1.33 *- 面白い (67) *- 良い (30)*- つまらない (8)イメージ 338 1.19 *- 強い (28)*- 違う (18)*- 良い (6)シーン
269 1.26 *- 良い (24)*- ある (13)*- 多い (9)原作
670 1.19 *- 違う (46)*- 忠実 (40)*- 知る (36)俳優
3643 1.25 *- 良い (137) *- かっこいい (80) *- かわいい (35) 配役
168 1.16 *- 良い (21)*- 面白い (5)*- 合う (3)演じる
106 1.25 俳優 -*(30)俳優 - ドラマ -*(2) 役 -*(2)残念
710 1.14 最終回 -*(28) 非常 -*(7)終わり -*(6)つまらない 152 1.22 ストーリー -*(8) 内容 -*(5)最終回 -*(3)笑う415 1.13 今回 -*(10)姿 -*(4)
結構 -*(4)

表 10

濃密系ドラマ視聴率決定要因

高視聴率
特徴語 頻度 特化
上位基礎意味チャンク ( 数字は頻度 )１時間
49 1.43 * いう (14)*- 短い (3)*- 早い (3)*- ドラマ - 思い出す (2)昔
91 1.42 *- ある (2)

特徴語
犯人
怖い

低視聴率
頻度 特化
上位基礎意味チャンク（数字は頻度）
212 1.70 誰 -*(26)*- 誰 (16)*- わかる (12)444 1.51 俳優 -*(9)今回 -*(5)シーン -*(3)脚本
意外

104 1.44 *- 面白い (17) *- 良い (13)80 1.41 *- 面白い (8) * 性 - 狙う (2)*- すごい (2)*- 面白い (9)*- ある (3)
犯人 -*(12)

期待
続く

73
113

1.19 *- ずれ (11)1.14 半年 -*(2)*- 裏切る (10)話 -*(2)

来週 -*(9)

現実
印象

40
43

1.13 *- ある (5)1.11 *- 強い (6)*- 離れる (3)*- 受ける (3)*- 有る (2)テンポ
言葉 -* 的 (3) ハラハラする

122 1.40 *- 良い (22)69 1.36

毎週

138

1.10 *- 欠かす (11) *- 楽しい (7)*- 見逃す (3)わかる

509 1.34 わけ -*(41)意味 -*(14)死ぬ

59

1.05 俳優 -*(6)ガン -*(5)人 -*(2)

最初

120 1.28 *- 楽しみ (6)*- 怖い (3)

残念
楽しみ

152
428

1.05 最終回 -*(6)1.04 来週 -*(59)非常 -*(4)展開 -*(40)ないの -*(2)*- する (26)

何笑う

190 1.27 *- わかる (6)156 1.23 今回 -*(6)*- 起こる (3)毎回 -*(4)*- 面白い (3)俳優 -*(2)に依存しきったドラマであることが明らかである。

聴率ドラマは、「誰が犯人」という 謎 が存在しな

一方、低視聴率ドラマでは「アニメ」などを「原作」

いにも関わらず、「１時間が短い」「来週が楽しみ」としたもので、そのキャラクターと俳優との比較にというように継続性を維持できている。 謎 に変おいてキャストの「イメージが違う」「配役が良い」

わってそれをもたらす要素が何なのかは、残念なが「原作と違う」という言及が多くなることから、役柄

らこの分析からは明らかにすることができなかっとしての キャラ が重視されていることがわかる。

た。ただ、この領域には非常に話題性の高いドラマ

よって、高視聴率ドラマと低視聴率ドラマの差異は、が集まっており、高視聴率の決定要因があったとい

俳優重視であるかキャラ重視であるかで説明できる

うよりは、ひとつの作品としての評価を獲得した名が、このようにキャストにばかりコメントが付くよ

作ドラマであり、ドラマ制作者が目指すべき到達点

うなドラマは総じて満足度が低く、俳優やキャラク

はここにあるのではないかとすら思える。いずれにターに頼ったドラマ制作の限界を示唆している。

しても他のジャンルと比較した時に濃密系ドラマの満足度は非常に高く、脚本を重視した作りこまれたドラマは視聴者を強く引き込む魅力を持っている。

(2) 濃密系ドラマ
見応えと継続性 で表される濃密系ドラマにお７いて、低視聴率のドラマとは、「誰が犯人」、
「テンポ

結論

が良い」、
「ハラハラする」、「怖い」というように、典自由回答文を解析対象に据える場合、一方では、型的な推理ドラマである。見えない「犯人」を追い自由回答文をある一定レベルまで計量化することでかけることで、わけがわからない状態から、少しず「分析と実証」としての正当性を確保することが可

つ「わけわかる」状態に展開していく。一方、高視能になり、他方では、自由回答文のもつ意味内容を

KEIO SFC JOURNAL Vol.7 No.2 2007

121

柔軟に取り入れることで「解釈と政策（制作）」とし

視聴率
高

視聴率
高

ての間主観的妥当性を実現することが可能になる。
しかしながら、計量化するとその意味内容が失われ、①③⑤

また意味内容を確保すると計量的に扱うことができ

低ないというジレンマが、長年分析者を悩ませてきた。

②④⑥

本稿では、ややもすると対立関係にある「分析と解的に活用することで、両者の統合の可能性を具体的

図８に示したという点で、1 つの方法論上の貢献を果た

⑨
視聴質
高

低

⑧
低

釈」あるいは「実証と政策（制作）」を相補的・同時

⑦
視聴質
高

⑩
低

量質連動型（左）と量質非連動型（右）における位置関係している。本論文がもつ、上記のようなメタレベルでの学術的な価値を前提として、以下、テレビドラ

第二に、ドラマジャンルごとに視聴率の決定要因

マの構造化と類型別の評価要因分析というテーマにを表 11 にまとめた。量質連動型のドラマジャンル

沿った個別具体的な結論を明確にする。

は、高視聴率ドラマの特性を制作に反映させれば視第一に、ドラマ類型は量質連動型と量質非連動型

聴質も上昇する。つまり、視聴率及び視聴質の評価に分けられた。量質連動型は視聴質（満足度）が視要因は同一である。他方、量質非連動型のドラマジャ

聴率に直結し両者の関係性は 2 パターンに限られるンルでは、視聴率と視聴質は独立した評価基準であため、視聴率という量の指標のみで評価可能である

る。したがって、表 11 にあるのは視聴率の決定要（図 8 左。番号は表 11 参照）。視聴率が高いことは、因であり、視聴質の決定要因とは異なる。

視聴質も高いことを意味しており、そのようなドラ

第三に、量質非連動型ドラマにおける視聴質の決マが成功と評価される。一方、量質非連動型におい定要因は、視聴者の視点が「キャスト」にあるか「スては視聴率と視聴質の間に対応関係はなく、両者のトーリー」にあるかの違いである。⑦は人気キャ

関係性には⑦〜⑩の 4 パターンが考えられる。このストの出演による広い認知により視聴率が高いが、ジャンルのドラマは視聴率だけでなく、視聴質といキャスト依存の単純なストーリーであるため視聴質

う視点からの再評価が必要だと言える（図 8 右。番は低い。だからこそ、マスを対象とした消費的なド号は表 11 参照）。両方とも高ければ、成功ドラマでラマであるかぎり、量的には成功ドラマと評価できあるが、視聴率だけ高い場合には、マスに受けるとる。逆に、⑩はストーリーの複雑さゆえにターゲッいう意味での量的な成功ドラマであり、視聴質だけ

ト層は限られ視聴率は低いが、そのターゲット層にが高い場合には、ターゲットが絞られたという意味

対しては高い視聴質を提供することに成功していでの質的な成功ドラマといえる。

る。まさに、質的には成功しているドラマである。
表 11

ドラマ類型
ドラマジャンル
番号
要因
高視聴率
視聴質
評価
番号
要因
低視聴率
満足度
評価
ドラマタイプ

感情移入１
イタい系
①
考えさせる
満足 (4.57)
成功
②
イタいだけ
不満 (4.36)
失敗

視聴率と視聴質の連関とその要因

感情移入２
癒し系
③
非家族ホームドラマ
満足 (4.56)
成功④
ホームドラマ不満 (4.37)
失敗
量質連動型

122

複合的
トレンディ系⑤
頑張る男
満足 (4.42)
成功⑥
怖い・戦う女不満 (4.24)
失敗

キャスト
ストーリー
消費系
濃密系
⑦
⑨
俳優中心
（名作）
不満 (4.26)
満足 (4.56)
量的成功
成功
⑧
⑩
キャラ中心
推理（謎）
不満 (4.27)
満足 (4.44)
失敗
質的成功
量質非連動型テレビドラマの構造化と評価要因分析

かつてのように、視聴者がみな同様に大ヒット番
組を見るという時代が過ぎ去って久しい今、視聴者のニーズの多様化を踏まえ、それに合ったドラマを制作することが求められている。ドラマジャンルごとにドラマ制作の手法はまったく異なる。さらに、視聴率と視聴質が連動しない場合には、ターゲットをどこに設定するかによって、視聴率を優先させる
か、それとも視聴質を優先させるのか、の判断が求められる。ドラマは、制作者の想いだけではなく視聴者の多様なニーズを把握する視点を導入しないか
ぎり成功ドラマにはなりえない、というのが現在のドラマ制作の現場である。だからこそ、今回のようなインターネットを介した大量の自由回答文の分析と解釈から、ドラマを再評価していくことが意義をもつのである。

８

今後の課題

第一に視聴率と自由回答文をもとに、キャスト・
ストーリー・感情移入の分類軸からドラマの構造化を行い、ドラマを 5 類型に分類した。自動分類の手法の精査による精度の向上を行うと同時に、今後も継続して構造の安定性を検証していく。第二に基礎意味チャンクでキーグラフを描くという新しい手法でドラマ類型の比較上の特性を明らかにし、そこからドラマジャンルを作成した。形態素ではなく基礎意味チャンク単位で分析を行うことで妥当な意味内容を把握することが可能となった。一方で、より深く掘り下げていくためには膨大な量のテクストが必要であることが明らかになり、データ取得に関しても改善策を練らなければならない。第三にドラマの視聴率と視聴質の連関分析とその高低を弁別する
要因を明らかにした。今後は本研究で構築した解析
フローをベースとして、自由回答文からの個別のドラマの評価や、視聴者の属性に基づく具体的なター
ゲットの絞り込みを行うことで、実際のドラマ制作
現場に役立つ解析を行っていきたい。

KEIO SFC JOURNAL Vol.7 No.2 2007

123

注
１
２
３
４

５

６

７
８
9

17
朝日新聞（2004 年 5 月 2 日付）
テレビ番組に対する質の評価の指標。リサーチ Q では「この番組を見て、よかったですか？」という問いへの５段階評価。
3 クール以上放送されたドラマ、回答数 400 以下のドラマ、海外ドラマは除外した。
登録ユーザが前日の 19 時から 26 時 ( 翌日の午前 2 時 ) までに放送された NHK 関東圏および民放キー局 5 チャンネルの地上波放送テレビ番組表の中から、視聴した番組について、期待度・満足度・集中度および自由回答文を回答するものである。
ドラマは「誰が（キャスト）何をしたか（ストーリー）」から構成されている。そして、そのドラマを見る視聴者がいる限り、そのドラマに対して「何を感じたか（感情移入）」という要素がさらに追加される。この３要素がドラマ制作における最も基本となる要素であり、テレビ朝日との話し合いの結果、分類軸とした。
2005 年 4 月クールに放送された８ドラマに関する自由回答文を対象とした。分類者の主観の影響が強くなりすぎることを防ぐために８名で作業を分担して行った。
野球中継延長に関する自由回答などの、ドラマの内容とは関係のない自由回答文。
本稿での形態素解析は、すべて Text Mining for Clementine を使用した。

tfidfik=tfjk×idfi
tfik= wik / Σ j wjk KM
idfi= log ̶ + 1 ∧ (2)
vi

18

19

20

(1)

式 (1) について、wik は分類軸 k（キャスト / ストーリー / 感情移入）における単語 i の総出現回数、Σ jwjk は分野 k における総特徴語数であり、tfik とは分野 k における単語 i の出現頻度となる。また式 (2) については、M は記事総数、vi は単語 iを含む記事数であり、idfi とは全記事から見た単語 i の重要度となる（緒方他 、2005）。
10 自動分類のための特徴素抽出手法の比較研究（石田他、2002）の精度評価を参考に、分析後半のキーグラフのとの対応か
ら、形態素を単位とし全ての品詞を特徴素とすることを定めた。さらに、様々な自動分類手法（Joachims 1997; Mccallum
1998; Rivest 1987）の中でも、日本語テクストを形態素単位として扱い、分類後の解析が簡単に行えるスコアリング手法は、
Naive Bayes を使った研究（阿部他、2002）と tf・idf を使った研究（緒方他、2005）があり、その中でも比較的文字数の少ないコメント単位での同分類を行っていた tf・idf による手法を採用した。
11 ランダムに抽出した 1000 件の自由回答文を目視で分類した結果と自動分類で得られた結果の合致率は 80.0% だった。
12 その番組の放送時間内の毎分視聴率を足し上げて、放送分数
で割ったもの。ビデオリサーチ社による関東地区の世帯視聴率を利用した。
13 レイヤー 1 は番組数が少ないためクラスタリングを行わなかった。
14 データマイニングのクラスタリング手法のうち、情報損失量を抑えながら多次元情報を二次元平面に視覚的に再現できる
Kohonen ネットワークが最も適していると判断した。使用ソフトウェアは Viscovery SOMine で、いずれの試行もノード数
2000、張力 0.5、正確 - イグゼクト・モードで行った。
k
15 一致度は Σ｜f1i - f2i ｜で表せる。f1ij はあるクラスタの分類i =0
軸 i における割合の標準化得点、f2ij はそれとは異なるクラス
タの同じ分類軸 i における割合の標準化得点、k は分類軸数（ここでは３）を指す。
16 「かなしい」は「悲しい」と同一の意味の言葉であるとして、「かなしい」を「悲しい」に変換するための変換表。特徴語に表れるような重要な単語を中心に、1965 語を 72 語に集約した。

21

22

また、全ての人名は「俳優」という文字列と置換した。
あるドラマ類型に対する自由回答文において形態素 A が全単語中に占める割合を、全自由回答文において形態素 A が全単語中に占める割合で割った値。その値が 1 より大きければ、
形態素 A はそのドラマ類型に特化している。
係り受け関係の自由度が高い言葉ほど、組み合わせが多様化することにより、基礎意味チャンクにしたときの頻度が低くなる傾向があるため。
本稿では助詞が異なる、または省略されていても、同一の意味として扱った。本稿で分析対象となり得るだけの頻度がある
基礎意味チャンクはほとんどが 1 個の名詞と述語の 2 者の係
り受け関係であり、それらは助詞によって意味が変わることがほとんどないと判断した。一方、キーグラフ及び解釈の文
中では、わかりやすくするために、最も多かった助詞を含めて記載している。
キーグラフとは、チャンス発見の情報技術で、意思決定支援に活用されるテキストマイニングのツールである。東京大学大澤幸生助教授が開発したものを使用した。通常のキーグラフの計算方法は使用頻度の高い形態素が黒ノードとして設定され、複数の黒ノードと共起する形態素が赤ノードとして表示される（本稿では黒ノードを大きな黒丸、赤ノードを小さな黒丸で示した）。今回の分析ではドラマ類型を比較しその特徴的な要素を抽出することにあるので、使用頻度ではなく特化係数の高い基礎意味チャンクを強制的に黒ノードに設定してグラフ化を行った。各ドラマ類型において特徴的な基礎意味チャンクを取り出し、その形態素をつなぐ弱い紐帯を赤ノードとして発見することにより、各ドラマ類型の持つ特性を抽出した。
キーグラフの中央付近にあり多くのリンクがある黒ノードは、
そのテクストにおいて単独で重要なだけでなく、その他の重要ノードとも共起しているという意味で、そのテクストを象徴する言葉だと言える。
表 5 の 95% 信頼区間とは、この区間の中に真の差がある確率
が 95% であることを意味し、この区間に 0 が含まれる場合は視聴率に基づく 2 グループの満足度の平均値の差は有意では
ない。

参考文献
阿 部 倫 子・田 中 久 美 子・中 川 裕 志「 コ メ ン ト を 用 い た 映 画 の分類」、『情報処理学会研究報告』、2002 巻 66 号、2002 年、pp.105-110 。
石田 栄美・辻 慶太「日本語テキストの自動分類のための特徴素抽出手法の比較」、『情報処理学会研究報告』、2002 巻 87 号、2002 年、pp.81-86。
岩男 寿美子「テレビドラマの内容分析̶̶1977 〜 1994」、『メディア・
コミュニケ - ション』、48 巻、1998 年、pp.1-56。
大澤 幸生・Benson E・谷内田 正彦「Key Graph：単語共起グラフの分割統合によるキーワード抽出」、『電子情報通信学会論文誌』、
J82-D1 巻 2 号、1999 年、pp.391-400。
大隅 昇・保田 明夫「テキスト型データのマイニング」、『理論と方法』、19 巻 2 号、2004 年、pp.135-159。
緒方 進・池田 真司・牟田 高信・木本 勝敏「Web 上のテキスト情報を用いた人物評価手法」、『情報処理学会研究報告』、2005 巻 1号、2005 年、pp.9-14 。
鈴木 努「二〇〇五年衆議院選挙における三大紙の社説比較−概念
ネットワーク分析の適用」、『マス・コミュニケーション研究』、69 巻、2006 年、pp.2-20。
中野 智仁「日本語テクスト解析ツール TextImi の概要』、日本認知言語学会第 7 回全国大会予稿集。
深谷 昌弘 ｢ 意味づけ論からソシオセマンティクスへの歩み ｣、『KEIO SFC JOURNAL』、2 巻、2003 年、pp.28-61。

124

テレビドラマの構造化と評価要因分析

村松 泰子「女性のテレビドラマ受容過程̶受け手および番組内容の総合的分析 」、『NHK 放送文化研究年報』、23 巻、1978 年、
pp.59 - 109。

Hicks N, Screenwriting 101: The Essential Craft of Feature Film
Writing, Michael Wiese Productions, 1999.
Kohonen T, Self-organization and associative memory, SpringerVerlag New York, Inc. ,1989.
Joachims T, “Text Categorization with Support Vector Machines:
Learning with Many Relevant Features”, In Tenth European
Conference on Machine Learning, 1997, pp.137-142.
Mccallum A, Nigam, K, “comparison of event models for naive
bayes text classification”, In AAAI - 98 Workshop on Learning
for Text Categorization, 1998, pp.41-48.
Rivest RL, “Learning decision lists”, In Machine Learning, 2(3),1987, pp.229-246.
Salton G, Buckley C, “Term-weighting approaches in automatic text
retrieval”, In Information Processing & Management, 24(5),1988, pp.513-52.

KEIO SFC JOURNAL Vol.7 No.2 2007125