ネットリサーチの世界

2012年の漢字とヒット番付調査

日本はまだ不況が続き、社会の閉塞感に悩まされていますが、皆さんにとって2012年はどんな１年でしたか？

マイボイスコムでは2010年から毎年12月に「ヒット番付調査」を実施しています。この中で2012年を漢字１文字に表してもらったところ、１位は「忍」で、次いで「苦」、「耐」、「忙」、「楽」という結果になりました。

2011年の調査では「災」「震」「絆」「悲」等が上位でしたが、昨年に比べると「楽」「新」「幸」「穏」等のポジティブな意味合いの漢字も上位にあがって来ています。そして、今年が「良い年だった」という意見も、2011年の44％から53％に上昇して、2010年の水準まで戻りました。

まだ厳しい状況に変わりはありませんが、やっと日本人の気持ちも大震災の影響から抜け出してきているのかもしれません。来年こそは良い年になるように、皆で頑張って行きましょうね！

「２０１２年ヒット番付調査」では、今年の漢字印象の質問以外にも、以下の様な項目があります。何れも自由記述（ＦＡ）で聞いた回答を、当社のリサーチャーがカウントしたものです。サイトには性別や年齢階層別にも集計した結果がありますので、参考になさって下さい。

〇２０１２年ヒット番付調査

https://myel.myvoice.jp/products/detail.php?product_id=17317

 

１）２０１２年で最も印象に残った出来事

　　１位：ロンドンオリンピック

　　２位：衆議院解散・選挙

　　３位：韓国・中国との領土問題

　　４位：野田政権・民主党政権の崩壊

　　５位：政治の迷走、混乱

２）２０１２年に最も流行したと思う言葉

　　１位：ワイルドだぜぇ

　　２位：〇〇だぜぇ

　　３位：ワイルド

　　４位：近いうちに

　　５位：ｉＰＳ細胞

３）２０１２年で最も印象に残った著名人

　　１位：スギちゃん

　　２位：野田佳彦（首相）

　　３位：橋下徹

　　４位：吉田沙保里（レスリング）

　　５位：石原慎太郎

４）２０１２年に最もヒットしたと思う商品・サービス

　　１位：スマートフォン　　　　６位：東京スカイツリー

　　２位：iPhone５　　　　　　　７位：マルちゃん生麺

　　３位：iPhone　　　　　　　　８位：iＰａｄ

　　４位：塩麹　　　　　　　　　 ９位：タブレット端末

　　５位：ＬＩＮＥ　　　　　　　　 10位：お掃除ロボット

５）２０１３年にヒットすると思う商品・サービス

　　１位：スマートフォン　　　　６位：Windows８

　　２位：タブレット端末　　　　７位：電子書籍

　　３位：Ｗｉｉ　Ｕ　　　　　　　　 ８位：ＬＴＥ

　　４位：電気自動車　　　　　 ９位：iＰａｄ　mini

　　５位：太陽光発電　　　　　10位：iＰａｄ

 

如何でしょうか。皆さんの感覚とは合っていますか？

２０１０年と２０１１年の調査結果もありますので、興味がありましたらご覧ください。

〇２０１１年ヒット番付調査

https://myel.myvoice.jp/products/detail.php?product_id=16117

〇２０１０年ヒット番付調査

https://myel.myvoice.jp/products/detail.php?product_id=14917

 

今年もお世話になりました。

それでは、皆さん、良い新年をお迎え下さい。

マイボイスコム　　　　　　　http://www.myvoice.co.jp/

 アンケートモニター　　　　http://www.myvoice.co.jp/voice/

アンケートデータベース　http://myel.myvoice.jp/

コンビニエンスストアのレジ横購買調査

マイボイスコムの「アンケートデータベース（ＭｙＥ）」は1テーマが１万件超の大規模データですので、２テーマの両方に回答した人でも約2,000～3000件のデータを抽出することができます。

今回は、慶應義塾大学商学部の清水ゼミの学生が、演習の一貫で「コンビニエンスストアでの商品購入について」(調査期間：2009 年10 月)と、「レジ横の商品について」(調査期間：2010 年06 月)をマッチングさせた2,247 件のデータを使って分析した事例を紹介します。

コンビニエンスストアのレジ横にある商品を思わず衝動的に買ってしまった経験は誰しもあることだと思います。この衝動的に買ってしまうレジ横購買行動が生活地域の特性によって異なるのではないか、という仮説にもとづいて検証し、その地域特性に応じた販売戦略を考えるというものです。

そして、分析の結果として地域ごとに購買されやすい商品とその衝動パターンには差があることが明らかになり、検証結果をもとに新規提案まで出してくれました。地域によって衝動買いの特性に違いがあり、レジ横の使い方も異なるという事実は面白いですね。

優秀な学生さんが自由な雰囲気の中で、好きなデータを使って考えると、面白いアイディア生まれるものものですね。とても感心しました。

大学３年生の４人の方が分析した結果ですが、皆さんも是非、読んでみてください。

【分析実施者】　慶應義塾大学　商学部　清水聰ゼミ:　安仲様・斎藤様・佐久間様・成田様

【分析レポート】　http://myel.myvoice.jp/user_data/pdf/case8.pdf

【ＭｙＥＬ分析事例】　http://myel.myvoice.jp/user_data/case2.php

 

ＰＳ；マイボイスコムでは大学の先生方の学術調査も沢山お手伝いしています。大学のゼミの演習などへのデータ提供はできるだけ協力したいと考えていますので、ご関心のある方はご連絡下さい。

〇マイボイスコム　http://www.myvoice.co.jp/

〇アカデミック調査　http://myel.myvoice.jp/products/list_time.php

〇アンケートデータベース（MyEL)　http://myel.myvoice.jp/

 

 

スターバックスコーヒーのブランド拡張調査

当社が作成しているアンケートデータベース（ＭｙＥ）は１万件超の大規模データですので、２テーマに回答した人のデータでも、約2,000～3000件のデータを抽出して分析することができます。

今回は、慶應義塾大学商学部の清水ゼミの学生が、演習の一貫でＭｙＥＬの「コーヒーチェーン店の利用調査（第２回）」と「チルドコーヒーの引用調査（第４回）」のマッチングデータを使って「ブランド拡張からみるスターバックス×チルドコーヒー」について分析した事例を紹介します。

こちらは、コーヒーチェーンの「スターバックス」が、スターバックスブランドの「チルドコーヒー」を販売したことに注目して、そのブランド拡張について分析をして、ブランド拡張の成功度や今後の可能性について検証し、今後のプロモーションについての新規提案まで考えてくれました。

まだ大学３年のゼミ生の演習成果ですが、とても面白い分析結果でしたのでご紹介いたします。優秀な学生さんが自由な雰囲気の中で、好きなデータを使って考えると、良いアウトプットができるのですね。

レポートを読ませていただいてとても感心しました。

皆さんも、学生さんの力作を読んでみてください。

 

【分析実施者】　慶應義塾大学　商学部　清水聰ゼミ:　小島様・鈴木様・野上様・山崎様　　

【分析レポート】　http://myel.myvoice.jp/user_data/pdf/case7.pdf

【ＭｙＥＬ分析事例】　http://myel.myvoice.jp/user_data/case2.php

〇マイボイスコム　http://www.myvoice.co.jp/

〇アカデミック調査（学術調査）　http://www.myvoice.co.jp/academic/index.html

 

 

 

テキストマイニング・サービス（Text-Voice）

アンケートの自由記述などのテキストデータは、生活者の生の声として重視されてきました。そして、ネットリサーチは自由記述のデータが取りやすく、リッチなテキストデータを集めるのに適した調査手法です。

しかし、自由記述は＜自由に書かれた文章＞であるため、定型的な分析に馴染まず、分析者が読み込み、分類するなどの大変な作業が必要でした。

また、いわゆる「テキストマイニング」ソフトは、文章を単語や２単語の組合せで自動で分解するものの、その２単語の組合せを＜解釈＞して有用な知見を得るには、かなりのノウハウが要求されます。

そして、お客様からは分析者の主観でどうにでも解釈できるので、分析者の考え方を裏づける情報として利用されることが多いとも聞いています。

これらの課題を解決するため、マイボイスコムでは、テキスト分析で独自の技術を持つ組織活性化研究所と業務提携をして、新たな「テキストマイニング・サービス（Text-Voice）」を始めます。

「テキストマイニング・サービス（Text-Voice）」の特長は・・

　１）最大６つの文章の組合せで分類するため客観的な解釈ができる

　２）発言の頻度だけではなく、発言の重要性や影響度も見ることができる

　３）性別や年齢等の基本属性と関連性の強い発言も抽出できる

　４）文章全体でどの様な発言があるのか、グループ化して整理できる

になります。

下記は、当社の自主調査で実施した「牛乳に関するアンケート調査（第５回）」で回収した「牛乳を飲みたくなるメニュー」の約7,000件のテキストデータを、当社の「テキストマイニング・サービス（Text-Voice）」で分析した結果（発言集計）です。

２単語の組合せと係り受けでなく、６つの言葉の組合せで、発言量（頻度）も発言の重要度も出るので、これまでのテキストマイニングのアウトプットと比べて、客観的な解釈がしやすいと思いませんか？

重要度　発言量　　 ターム1 　　ターム2 　　ターム3 　　ターム4 　　ターム5　 　ターム6

1.99　　　 910 　　　　コーヒー　　紅茶　　　入れて　　　 　混ぜて　　　飲む　　　牛乳
1.32 　　　617 　　　　牛乳　　　　好き　　　　カフェオレ　　 飲む　　　 　必ず　　　多い
1.41 　　　538 　　　　甘い　　　　菓子　　　　アンパン　　　食べる
1.41 　　　447 　　　　牛乳　　　　単独　　　　飲まない　　　混ぜて　　　飲む
1.34 　　　438 　　　 リラックス　　飲みたくなる　　飲む　　　便秘
1.37 　　　217 　　　　朝食　　 　　一緒　　　　サラダ　　　　朝の　　　　バナナ　　習慣
1.24 　　　156 　　　　クッキー　　ケーキ　　　クリーム　　ホットケーキ
1.90 　　　143 　　　　風呂　　　　のどが　　　渇いた
1.10 　　　108 　　　　洋食　　　　パサパサ　　おやつ　　　餃子　　　　クッキー
1.29 　　　104　　 　　昼食　　　　食後　　　　　習慣　　　　飲む
1.12 　　　　96 　　　　寝る前　　　お酒　　　　　お茶　　　　必ず　　　　牛乳
1.70 　　　　89 　　　  パサパサ　　フレークコーン
1.19 　　　　87 　　　　カフェオレ　　インスタントコーヒー　　全般　　　グラタン

1.11 　　　　85　　 　　主食　　　　　パン　　　　ごはん　　　　混ぜて
1.18　　　 　79 　　　　ホットケーキ　　洋風トース　ごはん　　作る　　　　ヨーグルト 

この他に、発言構造や属性での分類などの「分析結果のサンプル」もダウンロードできますので、ご興味があれば下記のページをご覧下さい。

〇テキストマイニング・サービス（Text-Voice）

http://www.myvoice.co.jp/menu/txt-voice.html 

マイボイスコムでは、ネットリサーチで回収したテキストデータや、クライアントが保有している大量のテキストデータなどを有効に分析するサービスを提供いたします。

 

マイボイスコム　　　　　　http://www.myvoice.co.jp/

アンケートモニター　　　　http://www.myvoice.co.jp/voice/

アンケートデータベース　http://myel.myvoice.jp/