テキストマイニングツールは今では一般にも普及し、無料のツールも多く存在します。
その中でも最も身近なのが「ワードクラウド」と呼ばれる機能です。

今回はワードクラウドとVextMinerの単語／話題マップを比較して、それぞれのメリット・デメリットについてご説明します。

ワードクラウドとは

そもそも、ワードクラウドとはどのようなものでしょうか？
ワードクラウドとは対象となるデータから使用されている単語を抜き出し、一覧で表示することができる機能です。
頻出する単語は大きく表示されるため、どのようなキーワードが話題に上がっているのかを分かりやすく確認することができます。

例えばメディアに関するアンケート調査結果をワードクラウドに投入すると、以下のような図が生成されます。

これにより、分析者は手を動かすことなく、「多くの人が話題にしていること」を素早く把握することができます。
しかし、「暇つぶし」に閲覧しているメディアの種類は何か、何が「速い」のかといった詳細は読み取れません。

ワードクラウドのメリットは単語マップで「素早く概要を把握できること」であり、デメリットは「詳細な分析を行う事が出来ない」点となります。

VextMinerによる話題マップ

前述の単語マップと比較して、話題マップとはどのようなものでしょうか。
同じデータを使用して、弊社が提供しているテキストマイニングツールVextMinerで自動分類した結果が以下となります。

単語ではなく話題単位でグルーピングができるため、ぱっと見で具体的な状況を把握することができます。
また、話題を体系化することで、「どのような観点の意見が多いのか」を整理することも可能です。
ただし、話題の体系化は人手で行う必要があります。

属性情報とクロスをすれば、例えばどのメディアに対しての意見が多い話題なのか、分布を確認することもできるため、より詳細な情報を得る事ができるのも利点です。

VextMinerのメリットは話題マップで「全体像を俯瞰して把握できること」であり、デメリットは「人間の判断（分類体系の作成）」が必要となる点となります。

分析は「話題を把握した後」から始まる

主要な話題を把握するだけであればワードクラウドでも可能ですが、テキスト分析は「話題を把握した後」からスタートします。
発見した話題がどのような価値を持つ情報かを判断するために、詳細や背景を明らかにして重要度の根拠を示し、他に因果関係を持つ話題がないかを洗い出した後に、「企業としてどのような対応をすべき課題なのか」を判断する必要があります。
これらの作業はワードクラウドで行うことはできず、分析機能を有するテキストマイニングツールを活用することで実現するものとなります。

ワードクラウドは概要把握に役立つツールと理解し、課題発見には適切な分析機能を有したテキストマイニングツールをご利用いただくことをお勧めします。

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