コラム

アフターコーディングの概要

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　自由回答（フリーアンサー/オープンアンサー）によって得られる定性的なテキストデータは、マーケティングリサーチをより有意義なものにすることができる貴重なデータです。テキストデータを読み込んで回答傾向や特徴をつかむこともできますが、そのテキストデータを定量化することでより充実した分析が可能になります。テキストデータを数量化する代表的な手法としてアフターコーディングとテキストマイニングが挙げられます。

　今回はアフターコーディングについて初心者でもわかりやすいように説明していきます。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とは

　アフターコーディングとは自由回答やインタビューから得られたテキストデータを、共通のテーマやカテゴリに分類する作業のことを指します。この作業を施すことにより、大量のテキストデータが整理されて数量データに変わり、集計やグラフ化といった可視化が可能になります。定性調査によって得られたテキストデータを数量として構造化し、より客観的な視点から分析ができるようにするための手法です。

　テキストデータを分析する手法としては、アフターコーディングのほかにもテキストマイニングという、文章中の単語の出現頻度や共起関係などから構造的な分析を行う手法もあります。テキストマイニングにご興味のある方はテキストマイニングProからお問い合わせください。


アフターコーディングのメリット

●客観的な数量データとして可視化

　アフターコーディングにより、定性的で主観的なテキストデータを客観的な数量データに変換することができます。このデータ変換により意見や感想、アイデアなどを数量として可視化することが可能になります。

●集計やグラフ化により複雑な分析が可能に

　アフターコーディングによって、数量データに変換されたテキストデータは集計やグラフ化が可能になります。このデータの可視化により、そのままのテキストデータからは読み取ることが難しい複雑なパターンや傾向を発見できるようになります。

●効果的な施策が構築可能に

　具体的な感想や意見などをテキストデータとして引き出し、そのデータをアフターコーディングすることにより、実情やニーズなどの把握難易度がぐっと下がります。これにより、得られた深い洞察をもとに具体的かつ効果的なマーケティングプランを立てることができる確率が高まります。


アフターコーディングのデメリット

●膨大な時間が必要

　テキストデータから深い洞察が得られるのは、そのデータが多種多様な意見や表現を含んでいるからです。そんなテキストデータを統一的にコーディングするには膨大な時間がかかります。事前にカテゴリやコード体系を十分に設計しておくなどの準備も必要です。準備時間も含めるとコーディングに数日かかってしまうことも少なくありません。

●コーディングのブレが生じる

　客観的な数量データに変換するアフターコーディングですが、作業の中で分類にブレが生じてしまうことは少なくありません。特にコーディングの前半と後半で、基準がブレてしまうことがあります。また一つのコーディングを複数の作業者で行う場合、このズレが生じる可能性はさらに増してしまいます。

●費用が高い

　アフターコーディングには専門性の高いリサーチャーが多くの時間をかける必要があり、必然的に費用が高くなる傾向があります。また納期が短い場合などは、複数のリサーチャーが手分けをしてコーディングを行う場合もあり、そのような場合はさらに費用が高くなってしまいます。

まとめ

　アフターコーディングはテキストデータから深い洞察を得る手法で、マーケティングリサーチを語るうえで欠かせない要素です。この作業を経ることで、テキストデータを数量化し集計・可視化することで、貴重な情報を発見できる可能性が高まります。

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