本研究では，非階層型クラスタリングによって自由記述回答を「要約」，それを構造化データ解析（MCA/SDA）の手法で生成された選択肢回答空間に射影し，この二つの回答群の連関を幾何学的に可視化する手法を開発した.本研究では，自由記述回答を非階層型クラスタリングによって分類し，そのクラスタ番号を，選択肢回答のデータフレームに接続し，多重対応分析における追加変数として処理した.この処理によって，選択肢回答によって生成された変数/個体空間上にクラスタ番号として「要約」された自由記述回答をプロットすることが可能になる.こうして，自由記述部分の分析条件が拡大することを示した.

多くの調査票調査には,設問は選択肢が用意された設問（構造化された設問）と自由記述のような非構造化設問が用意されている.構造化された設問は,回答する側を質問する側の枠にはめることであり,分析基準は明確ではある.しかし,その反面,実際に回答者に生じている変化を捕捉できないという「硬直」した側面も有している.そうした場合,回答選択肢に「その他」が設けられ,「その他」の内容を自由記述で回答するように促されるが,そこでは「自由」ゆえの分析上の困難が生じる.そのため,ある時期（テキストマイニングの普及）までは「分析できない自由記述はとるな」という方針も存在していた.今日では,KH-Coder1）[1]のようなテキスト・マイニングツールの普及,またRやPythonでのテキスト・マイングのパッケージ,モジュールの普及により利1）https://khcoder.net/用するハードルは低くはなっている.しかし,これらのツールを用いることで自由記述部分自体の分析は容易になったとはいえ,その分析内容と他の選択肢回答との連携は非常に限定されたものになっている2）.こうした状況に鑑み,本研究では,テキストマイニング,クラスタリングと多重対応分析を組み合わせ,以下のような分析方法を実現した(図1).•自由記述回答を,機械学習を用いてクラスタリングする.•クラスタリングによって「要約」された自由記述回答を回答者ごとに選択肢回答のデータフレームに追記する.これを,多重対応分析をもちいた構造化データ解析の手法をもちいて,回答空間にプロットする.こうすることによって,選択肢回答と自由記述回答の連関が幾何学的に可視化できた.分析対象としたデータは,筆者たちが在籍するNICTが主催するCYDER3）の受講者アンケートの集2）KH-coderの共起ネットワーク図,対応分析図で投入可能な外部変数は１変数である.3）CYDER（CyberDefenseExercisewithRecurrence：実践的サイバー防御演習）とは，サイバー攻撃を受けた際の一連の対応（インシデント対応）をパソコンを操作しながらロールプレイ形式で体験できる演習[2].スキル向上度数理解度数講師説明度数サポート適切度数対応適切度数非常に向上したと思う367よく理解できた559とてもわかりやすかった755とてもそう思う647とてもそう思う695向上したと思う1553理解できた1032わかりやすかった1019そう思う1276そう思う1188変わらない33理解できない内容があった352ふつう192あまりそう思わない57あまりそう思わない32わからない36理解できない内容が多かった53わかりづらかった18まったくそう思わない3まったくそう思わない3NA12NA5とてもわかりづらかった5NA18質問はしなかった72合計2001NA12NA11計データを使用した.