本研究は，NICTが主催するCYDER1）の受講者アンケートに対して，多重対応分析(MCA2）)[2,3]とアスペクトベース感情分析(ABSA3）)[4]を組みあわせて，概ね「満足」の結果をあらわしているデータから改善すべき課題を抽出する方法の開発である．本研究では，MCAを用いて，受講生空間を生成しそこに満足度関係の変数を投影することで，満足，および不満の構造を可視化した4）．次に，自由記述回答に埋もれている両儀的な語をABSAによって抽出，それをタグ付けし，MCAによって生成された空間上の個体へのマッピングを行なった．こうした処理により全体的に「満足」の回答から課題を抽出することが可能になった．

受講生アンケートにかぎらず，満足度調査データによくみられるのが，全体的に「満足」という傾向である．5件法による選択肢では，殆どの回答が5と4に集中している．しかし，そのイベントは概ね成功であったですませるならともかく，受講者アンケートの目的は，そのイベントの改善にある．であれば，その中からいかに課題を抽出できるかということが重要になる．このような問題設定のもと，我々は，以下の方針で分析を進めた．•EDAアプローチ[5]によるデータ構造の想定1）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[1]2）MultipleCorrespondenceAnalysis3）AspectBasedSentimentAnalysis4）MCAのこうした使い方は，LeRouxたちによって幾何学的データ解析GDA[2]と呼ばれている．•自由記述回答への注目•アスペクトに基づく自由記述部分の分析•選択肢回答分析と自由記述分析の連結選択肢回答と自由記述分析を組み合わせるアプローチは今日，多く実践されているが，我々のアプローチは，以下の点に独自性を有する．•選択肢回答については，MCAを使うことで，個々の回答者の分布位置を幾何学的に確認しながら分析が可能になった．•自由回答については，両儀性を有する重要語句に，ABSAを用いpositive/negativeのタグを付与した．•各回答者の幾何学的位置と自由回答の関係が分析可能となった．分析に用いたのは，2020年度に開催されたCYDER，Aコース受講者の受講後アンケート・データ5）である．以下，CYDER2020Aとして参照する．なお，処理言語は，R[6]とPythonを用いた．