多重対応分析とアスペクトベース感情分析を組み合わせた受講者満足度調査データの分析手法の開発

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．