2020/01/24 情報福祉マネジメント学科

教員の声:データ分析の研究 最終回 岩田一樹講師

教員の声<不定期更新>
学科の教育や活動について学科教員の視点でまとめて報告します。教員の声 第2回、岩田講師によるデータ分析の最終回です。

最終回にとなる今回は共起ネットワークについてみていきましょう。

共起ネットワークとは、「共に起きる」とあるように、どの単語とどの単語が一緒に登場しやすいかを分析したもので、それによって、単語間の関連を検討するものです。共起ネットに興味のある方は、共起ネットを使った研究の卒業論文があるので、そちらを参照してみてください[14]。
図6 共起ネットワーク図
図6 共起ネットワーク図
図6が共起ネットワーク分析の結果です。紙面の関係で、詳しいパラメータについては割愛させていただきますが、登場回数が30,000回以上の単語のみで分析しました。ちょっと見にくいですが、太い線ほど共起性が高いことになります。

コミケらしく、「新作」-「入荷」-「情報」、「えなこ」-「COS」や「品切れ」-「注文」-「好評」-「取り寄せる」などの単語群が互いに高い共起性を有しているのがわかります。また、目立つところでは、「缶バッチ」-「交換」-「譲渡」-「手渡し」の共起性が高いことから、数種類の缶バッチの発売があったようです。

私の知る範囲では「鬼滅の刃」[15]「ラブライブ」[16]の缶バッチ販売くらいですが、関係あるのでしょうか。その他では、「代行」-「対策」あたりは近年の傾向かな、という気がしますし、「電車」-「乗る」-「でる」あたりからはりんかい線やゆりかもめで来場している方が多いことがわかりそうです。

以上で、簡単ですが、コミックマーケット97に関するデータ分析の結果となります。

いかがだったでしょう、各分析で最適化をしていないので、特に、テキスト分析においては意味不明な結果も多々ありますが、結構いろいろ情報が得られることがおわかりいただけたでしょうか。また、トピック間の共起ネットワークも面白いかもしれません。

これを読んでデータ分析に興味を持たれた方は、書籍やネットに参考になる記事がたくさんありますので、それらを参考にご自身でも分析してみてはいかがでしょうか。

それでは、今年が良い一年になりますように。そして、冒頭に述べましたが、今年は前厄です。みなさん、私には、優しくしてくださいね。

14. 2017年度 東北福祉大学 卒業論文, 吉田竜登.
15. 『鬼滅の刃』, 吾峠呼世晴, 集英社.
16. 『ラブライブ』, 公野櫻子, KADOKAWA.

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