ネットリサーチ×テキストマイニング（TextVoice)

ネットリサーチはこの１５年ほどでかなり普及して、調査手法の中で１番高い比率を占めています。

しかし、ネットリサーチは定量分析が中心であり、調査設計にもとづいて回収されたデータからの理解や整理になります。

そして、ネットリサーチの後で、グループインタビューやデプスインタビューの定性調査を実施するクライアント様も沢山おられます。

マーケティングの施策には、定量で構造的に市場を把握することと、定性で新たな気付きを得ること、この２つが必要なのだと思います。

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ネットリサーチでもリッチなテキストデータが沢山回収できますし、ソーシャル上の書き込みや、企業サイトへの問合せでも、お客様のテキスト情報を沢山集めることができます。

そして、数年前には定性情報から新しい発見や真実を見つけたいというニーズが増えて、「定性重視」という流れありました。

しかし、最近はまた定量分析に戻って来たようにも感じています。

それは何故なのでしょう？

それは、定量では分からない貴重な情報があるのは分かっていて、そこに期待をしたのですが、その中身を適切に理解できるツールがなかったので、諦めて定量に戻って来た。ということではないかと思うんです。

従来の「テキストマイニング」は、単語のカウントと、２つの言葉の係り受けの関係から、テキスト全体の意味を理解しようとするものが多かったです。

２つの言葉の繋がりを蜘蛛の巣の様な図で見て、その背景も含めて分析者が内容を解釈する。

しかし、このアプローチでは分析者の主観的な解釈が強く、意見の内容が構造的に見えてこないため、なかなか社内のベクトル合わせができなくて、活用しにくいことがあったのだと思います。

私もお客様から「お客様のフリーアンサーが貴重なことは分かっているし、そこにとても重要なヒントが隠されていることも分かっています。しかし、沢山の生の意見を集めても、その内容を構造的に分析できないと施策に活かせないので、もうＦＡを取るのは止めました。」というご意見を伺ったことがあります。

そこに挑戦するために開発したのが、「テキストマイニング（TextVoice）」です。

「TextVoice」はネットリサーチなどで回収した、大量のテキストデータのＣＳＶファイルを読込ませるだけで、辞書も事前に作らずに、最大６つの言葉の組合せまで自動で分類できます。

すると５Ｗ２Ｈの多くが入るので、１つの文章として意味の理解がし易くなります。

そして、大量のテキストデータの構造的な理解も進みます。

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「テキストマイニング（TextVoice）」の操作を５分で説明する動画を作りました。

ネットリサーチ等で回収した大量のテキストデータを効果的に分析したいとお考えでしたら、このムービーをご覧ください。

〇「テキストマイニング（TextVoice）」の説明動画　（５分で操作の流れが分かります）

https://www.textvoice.jp/info/images/movie20160506.mp4

〇テキストマイニング（TextVoice）

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