独立成分分析とFisherの線形判別による内閣府景気ウォッチャー調査データの分析

景気ウォッチャー調査は，内閣府が公表している市場調査であり，その目的，調査対象，および調査事項は以下のとおりである：目的：「地域の景気に関連の深い動きを観察できる立場にある人々の協力を得て，地域ごとの景気動向を的確かつ迅速に把握し，景気動向判断の基礎資料とすることを目的とする」ことである．調査対象：「家計動向，企業動向，雇用等，代表的な経済活動項目の動向を敏感に反映する現象を観察できる業種の適当な職種の中から選定した2050人を調査客体とする」ことである．調査事項：「景気の現状に対する判断（方向性）とその理由」および「景気の先行きに対する判断とその理由（先行き：調査時点から三ヶ月後）」である．回答者は，現状の景気および将来の景気について，以下の5段階で評価を行う：現状：良くなっている・やや良くなっている・変わらない・やや悪くなっている・悪くなっている．先行き：良くなる・やや良くなる・変わらない・やや悪くなる・悪くなる．本研究では，簡単化のため，この5段階評価を，「好景気」（4と3）「中立」（2）「不景気」（2と1）として扱う．加えて，回答者は景気判断の根拠を1～2文の短文で述べる．例を表1に示す．1.1貢献本研究では，景気ウォッチャー調査データに対してテキスト埋め込みと次元削減の方法を用いることで，人々の景気判断に影響を及ぼしている要素を調査する．本研究の定式化は，判断文を特徴量とし，好景気・中立・不景気という景気判断をラベルとする3クラス分類問題に基づいている．提案手法では，景気判断の根拠文をOpenAIのテキスト埋め込みモデル「text-embedding-3-small」を用いて埋め込み表現に変換する．テキスト埋め込みは，自然言語の文をベクトル表現で表すことで，定量的な分析を可能にする手法である[1]．ただし，埋め込み表現で得られるベクトルそのものを解釈することは難しいとされている．本研究では，独立成分分析（IndependentComponentAnalysis,ICA）とFisherの線形判別分析（LinearDiscriminantAnalysis,LDA）を適用し，テキスト埋め込みをそれぞれ異なる二つのベクトルに変換することでテキスト埋め込みの解釈を行う．独立成分分析で得られるベクトルはテキスト埋め込み中の特徴的な要素を強調し，線形判別分析で得られるベクトルは景気判断に基づく分類に寄与する要因を表している．両者の相関を計測することで，分類に寄与する特徴的な要素を特定する．