本論文は,計量テキスト分析の一手法として,テキストに対する探索的なカテゴリ抽出とラベル付与に関する手法を提案する.さらに,ケーススタディとしてオープンデータに対して提案手法を適用し,その有用性を確認した.報道や市場調査の現場におけるテキスト分析では,予測ではなく洞察を得ることが目的の,仮説構築のための探索的な解析が求められている.このような場合は内容分析による手法が有効であるが,既存の手法では単語の統計情報や辞書,分類モデルの活用が中心であり,意味空間を考慮した探索的なカテゴリ分類はあまり考慮されてこなかった.そこで,文埋め込みと独立成分分析（ICA)を用いて,意味空間を俯瞰してテキストを抽象化し,オープンドメインに対して教師なしでカテゴリを付与する手法を提案する.

アンケート調査の自由記述や発言の書き起こし,SNSの投稿等のテキストデータは,人間の社会的活動の一側面が表現されており,社会調査や消費者研究等において重要なデータの一つである[1,2,3].また,報道現場においても仮説構築のための探索的なデータ解析の重要性が増しており,公的統計に加えてテキストデータの活用が期待されている.このようなテキストの内容に注目して分析する手法は,特に社会科学の領域において「内容分析1）」と呼ばれてきた.内容分析は,テキストデータをカテゴリに分類することで計量可能にし,量的にテキストの特徴を把握・比較するアプローチで,主にメディア研究や社会調査において活用されてきた.なお,内容分析では,抽象化したラベルを用いてテキストを分類する作業を「コード化」と呼ぶ[4,5]が,本論文では便宜上「カテゴリ化」と呼ぶ.また,テキストマ1）内容分析のアプローチには,質的手法もあるが本論文では量的手法のみを扱う.イニングを通じた内容分析を樋口は「計量テキスト分析」と定義[4]しており,本論文もこの定義に従う.カテゴリ化による手法は,カテゴリ化されたテキストデータを,そのテキストの発信者の居住地や年齢層などの属性データと紐づけて集計することで,多角的に分析がしやすい点が有用である.図1は,景気に関するアンケート調査の結果を提案手法でカテゴリ化した上で地域ごとに集計し,それを対応分析した結果をプロットしたものである.4節にて,提案手法を用いたケーススタディとして,この対応分析の手法と結果について述べる.カテゴリ化の手法は,単語の統計情報や辞書によるアプローチや,感情分析などの分類モデルによる手法が一般的であるが、前者は辞書の構築や単語の選定で分析者の主観が強くなりやすく,後者は既存の教師データの枠組みを越えられないという課題がある.そこで,本論文では事前学習済みモデルを用いた文埋め込みからICAを用いて独立成分を抽出し,それぞれの独立成分が表現している意味をカテゴリと考える.そして,独立成分の中でスコアが高いテキ.ストをカテゴリとして自動的に設定できる手法を提案する.これによって,埋め込み表現に内在する様々な意味空間を考慮してカテゴリを探索的に整理することが可能となり,新たな質的な観点の発見に寄与できる可能性がある.