アフターコーディングとテキストマイニングの違い

　マーケティングリサーチは消費者の声を回収して理解し、意思決定に役立つ情報を提供するための重要なツールです。特に自由回答やインタビューから得られる定性的なデータは、効果的な分析を行う上で欠かせない大事なデータです。しかし文章の分量が多かった場合など、一見しただけで「そのデータが持つ意味」や「全体におけるその意見の割合」などは分かりません。そんな時はアフターコーディングやテキストマイニングなどの手法を用いてテキストデータを数量データとして扱うことで分析を効果的かつ容易にします。

　今回はアフターコーディングやテキストマイニングの違いについて解説していきます。

アフターコーディングとテキストマイニング

　アフターコーディングはテキストデータを分類することで、集計やグラフ化を可能にする作業です。テキストマイニングはテキストデータの中の語に注目して、その頻出頻度やつながりを分析する手法になります。

　どちらもテキストデータを読み込むだけではわからない隠されたパターンや発見を与えてくれる手法であり、効果的な分析には欠かせないプロセスです。

アフターコーディングとは

　アフターコーディングは自由回答などから回収したテキストデータを分類し体系化するプロセスです。テキストデータにアフターコーディングを施すことにより、大量のテキストデータを特定のテーマやカテゴリに分類することができます。数量化されたテキストデータはクロス集計やグラフ化が可能になり比較などができるようになります。

　例えば、アンケートで得られた「そのサービスを使う理由」をアフターコーディングすることで、回収した大量のテキストデータを「機能」「使いやすさ」「ユーザーインターフェース」などに分類ができます。これにより「どんな意見がどれくらいの数なのか」といったことを一目で視認できるようになります。

テキストマイニングとは

　テキストマイニングはテキストデータから単語周りの情報を抽出する手法です。テキストデータ中の単語の出現率や共起関係を算出し、市場トレンドや顧客感情の理解を促進します。

　テキストマイニングの魅力は、大規模なテキストデータから意味ある情報を抽出できることです。単語同士の関係に焦点を当てる方法のため、単語のパターンやトレンドだけではなく文脈を基にした事象の理解に役立ちます。

　テキストマイニングについてさらに知りたい方は、こちらの記事をご覧ください。またテキストマイニングのお問い合わせは、テキストマイニングProからお願いいたします。

まとめ

　アフターコーディングとテキストマイニングはマーケティングリサーチの調査結果の分析において重要な役割を果たします。アフターコーディングはテキストデータを分類しデータを体系化し可視化します。テキストマイニングは単語に焦点を絞り、頻出頻度や共起関係の観点から市場のトレンドや消費者の感情を探求します。

　どちらのアプローチも重要であり状況に応じて適切な方法を選択することがマーケティングリサーチの成功につながります。

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