アフターコーディングの注意点

　マーケティングリサーチは、市場や消費者のニーズを把握し戦略的な意思決定を行うためのビジネスプロセスです。リサーチによって得られるテキストデータは非常に貴重なデータではありますが、読み込む以上の分析が難しいデータでもあります。そんなテキストデータを数量データに変換することで、分析を容易にする作業がアフターコーディングです。

　この記事ではアフターコーディングの注意点について詳しく解説します。

自由回答とアフターコーディング

　アンケートを行う際は通常選択肢での設問が多くを占めますが、深い意見や感想を聞きたいタイミングなどで自由回答（フリーアンサー/オープンアンサー）を設けることがあります。この設問から得られるテキストデータは貴重な定性データで、多くの場合読み込むという分析手法が用いられます。

　しかしそのデータをより効果的に分析したい場合は、アフターコーディングというテキストデータから共通項目や共通文脈を抽出して分類する作業を施します。この作業を経ることにより定性的なテキストデータを数量データとして扱うことができるようになり、集計やグラフ化といった可視化ができるようになります。

　自由回答の分析にはテキストマイニングという単語の頻出頻度や共起関係を分析する手法もあります。テキストマイニングについては、当サイトの別記事「テキストマイニングについて」をご覧ください。またテキストマイニングについてのお問い合わせはテキストマイニングProからお願いいたします。

アフターコーディングの注意点①　時間がかかる

　自由回答によって得られるテキストデータは主観性に富んだ定性データです。そのデータを明確な基準に用いて、それぞれの分類に分けていく作業は決して楽な作業ではありません。数十語で構成されたテキストを数百個扱うということもあり、ボリュームが大きくなればなるほど作業に時間もかかってしまう作業です。調査にもよりますが、「外部の調査会社に見積もりをもらったら、納品が3日後で最速と言われた、、、」といったことも少なくありません。

アフターコーディングの注意点②　高い費用が掛かる

　時間も労力もかかるということは、必然的に費用も高額になってくるということになります。すべてのプロジェクトで時間や予算が潤沢に用意されているわけではありません。プロジェクトによっては少ないリソースでやりくりしなければならないこともあり、そのようなときはアフターコーディングの優先度が低くなってしまいます。

アフターコーディングの注意点③　分類基準の均質化が難しい

　自由回答で回収できるデータは意見や感想、理由といった新しい発見のヒントになる可能性が高いデータです。それらを明確な基準でフラグごとに分類していく作業がアフターコーディングですが、この作業は決して難易度が低いものではありません。コーディングの前半と後半で基準がブレてしまったり、複数人で作業している場合は各々で基準が違っていたりしてしまいます。これらに気を配りながら膨大なテキストデータで行うため、統一的なコーディングを行うことは非常に高度な専門技術なのです。

まとめ

　アフターコーディングは、自由回答などから得られるテキストデータを有効活用するために非常に有効な作業ですが、その注意点や課題点も明確に存在します。「時間」「費用」「均質化」の問題点を考慮したうえで、アフターコーディングを適切に実施することが重要です。

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