DA-K20｜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（文章データの分析） を問う問題です。処理の流れと可視化の方法まで押さえましょう。

解説

テキストマイニングとは、アンケートの自由記述・口コミ・SNS投稿のような「文章データ」から、単語の出現傾向や単語どうしの結びつきを分析して、傾向や知見を掘り出す(マイニング=採掘する)手法です。数値になっていないデータを分析できるのが特徴です。

処理の流れは次のとおりです。まず文章を単語に分割します。日本語は英語と違って単語の切れ目に空白がないため、形態素解析という処理で「今日/は/楽しかっ/た」のように分割します。次に、単語ごとの出現回数を数えたり、一緒に使われやすい単語の組を調べたりします。結果は、頻出語ほど大きな文字で表示するワードクラウドなどで可視化します。

用途のイメージも持っておきましょう。文化祭のアンケート自由記述から「何が好評で何が不満だったか」をつかむ、商品レビューから改善点を見つける、といった場面で使われます。選択式の設問では拾えない生の声を分析できるのが強みです。

共通テストでは、「自由記述の分析にはどの手法が適切か」という形で問われます。「文章データの分析=テキストマイニング、その下ごしらえ=形態素解析」という対応を覚えておきましょう。

選択肢の確認

1．○ 文章データから単語の出現傾向を分析するのはテキストマイニング。
2．× データクレンジングは誤入力や表記ゆれを修正してデータをきれいにする前処理。分析そのものではない。
3．× スクリーニングは条件によるふるい分け・選別のこと。
4．× レンダリングは画像や映像を計算して描画する処理のこと。

ここだけは覚えよう

文章データの分析=テキストマイニング — 形態素解析で単語に分割し、ワードクラウドなどで可視化。