DA-B15｜情報Ⅰ 対策問題

正答

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この問題のポイント

テキストマイニングの深掘り（量的→質的の往復） を問う問題です。

解説

テキストマイニングとは、感想文のような文章データを単語に分解し、出現回数(頻度)などを集計して傾向をつかむ分析手法です。頻出語ランキングや、頻度を文字の大きさで表すワードクラウドが代表的な見せ方です。

ただし、頻出語から分かるのは「何が話題になっているか」までです。「トイレ」が上位でも、「トイレがきれいだった」のか「トイレが大行列だった」のかは、数えただけでは分かりません。そこで手順は、(1)頻出語ランキングで話題の当たりをつける(量的分析) → (2)気になる語(混雑・トイレ)を含む感想の原文に戻って読む(質的分析) → (3)「どの時間帯の・どの場所が・どう不満か」という改善につながる具体情報を取り出す、となります。

「楽しい」が1位だから改善不要、と結論するのは早計です。肯定的な語が多くても、上位に不満の芽(混雑・トイレ)がはっきり出ています。また、ネガティブな語を集計から外すのは、都合の悪いデータを消す歪曲であり、改善の機会も失います。

共通テストでは、頻出語の表やワードクラウドを見せて「次に行う分析として最も適当なもの」を選ばせる形が想定されます。「数えて終わり」ではなく「数えてから原文に戻る」— 量と質の往復を正解の型として覚えておきましょう。

選択肢の確認

1．○ 頻出語で当たりをつけ、原文に戻って具体的な改善点を特定する正しい深掘り。
2．× 1位が肯定語でも、上位に不満の候補(混雑・トイレ)が出ている以上、改善点はあり得る。
3．× 都合の悪い語の削除は分析の歪曲で、改善の手がかりも失う。
4．× 頻度のランキングだけでは「何をどう直すか」まで落とし込めない。

ここだけは覚えよう

頻出語で分かるのは話題まで、意味は原文で確かめる — 量的分析→質的分析の往復が改善につながる。