共起ネットワーク分析とは、テキストデータにどのような単語が一緒に使用されているかを視覚的に表現する分析手法です。
これはテキストマイニングの手法の一つであり、単語間の関連性や文書全体の傾向を把握するのに役立ちます。
この記事では、共起ネットワーク分析の基本的な概念から、具体的な作成方法、様々な分野での活用事例、分析を行う上での注意点までをわかりやすく解説します。
共起ネットワーク分析の基本
共起ネットワーク分析を理解するためには、まず共起ネットワークがどのようなものかを知り、その分析の目的や使用される指標について理解する必要があります。
共起ネットワークとは何か
共起ネットワークとは、テキストデータ内の単語やフレーズが同時に出現する関係性を図として表現するものです。
この図では、単語をノード（点）で表し、単語同士が一緒に使われる頻度や関連性の強さをエッジ（線）で示します。
ノードの大きさは単語の出現頻度を、エッジの太さは共起関係の強さを表現することが多いです。
また、色分けにより意味的なグループ（クラスター）を示すこともあり、これによりテキストデータの全体像や単語間の関連性を分かりやすく視覚化できます。
共起ネットワーク分析の目的
共起ネットワーク分析は、テキストデータ内の単語間の関連性や、テキスト全体に潜む主要なテーマを明らかにするための手法です。
単語がどのような他の単語と同時に使われやすいかを可視化することで、大量のテキストデータから全体像や隠れたトピックを効率的に把握できます。
この分析は、アンケートの自由回答など、定性的なデータから回答者の真意や課題を深く理解し、具体的な改善策を検討する際に役立ちます。
単語間のつながりを視覚的に捉えることで、テキストデータに含まれる情報を効果的に抽出し、様々な意思決定に活用することが可能になります。
共起ネットワーク分析に用いる指標
共起ネットワーク分析では、単語間の関連性の強さを数値化するために、様々な指標が使用されます。
これらの指標を用いることで、どの単語ペアの結びつきが強いかを客観的に評価することが可能です。
代表的な指標として、Jaccard係数があります。これは、2つの単語が共起する文書数を基に関連性を測る指標です。
他にも、相互情報量（PMI）やCos類似度といった指標が、共起関係の算出に用いられます。
Jaccard係数について
Jaccard係数は、テキストデータにおける単語間の関連性の強さを示す指標の一つです。これは、2つの単語が同時に出現する文書数を、少なくともどちらか一方が含まれる文書数で割って計算されます。
値が1に近いほど、その2つの単語の共起性が高いと判断できます。
この係数は単語間の類似度を数値化するものですが、単語を空間に配置する多次元尺度構成法とは目的が異なります。
共起ネットワーク分析では、Jaccard係数などの類似度を用いて、単語を関連性の高いグループに分けるクラスター分析を行うことがあります。
クラスター分析と組み合わせることで、テキストデータの全体像や主要なテーマを把握しやすくなります。
Jaccard係数の算出例
Jaccard係数の具体的な計算例を挙げます。3つの文書があり、それぞれの文書で単語Aと単語Bの出現状況が異なる場合を考えます。
- 文書1：「単語Aと単語Bが出現」
- 文書2：「単語Aのみ出現」
- 文書3：「単語Bのみ出現」
この場合、単語Aは文書1と文書2で出現し、単語Bは文書1と文書3で出現します。
単語Aと単語Bが同時に出現するのは文書1のみです。
Jaccard係数の計算式に当てはめると、「単語Aと単語Bが同時に出現する文書数（1）」を「単語Aまたは単語Bが出現する文書数（文書1,2,3の3つ）」で割ります。
数式は1/(2+2-1) = 1/3となり、Jaccard係数は約0.33です。
別の例として、文書1：「単語Aと単語Bが出現」、文書2：「単語Aと単語Bが出現」、文書3：「単語Cのみ出現」の場合を考えます。
単語Aと単語Bが同時に出現する文書は文書1と文書2の2つです。単語Aまたは単語Bが出現する文書は文書1と文書2の2つです。
Jaccard係数は2/(2+2-2) = 2/2 = 1となり、この場合は単語Aと単語Bの共起性が非常に高いと判断できます。
形態素解析の重要性
共起ネットワーク分析では、テキストデータを単語に分解する形態素解析が前処理として不可欠です。
形態素解析とは、文章を意味を持つ最小単位に分け、品詞などを特定する技術です。
日本語は単語の区切りが曖昧なため、この処理が正確な共起関係の把握に重要となります。
例えば、「共起ネットワーク分析を行います」という文は、形態素解析により「共起」「ネットワーク」「分析」「を」「行い」「ます」のように分解されます。
MeCabのようなツールを使うことで、この分解作業を自動化できます。
適切な形態素解析は分析精度を高め、意味のある共起ネットワーク構築に繋がります。
不要な単語の除去や単語の正規化も、形態素解析と同時に行われることが多い処理です。
共起ネットワークの作成方法
共起ネットワークを作成するためには、いくつかの段階を経る必要があります。
まず分析の対象となるテキストデータを準備し、適切なツールを用いて単語間の共起関係を算出し、最後にネットワークとして可視化します。
共起ネットワーク作成ツール
共起ネットワークを作成するためのツールには、無料のものから有料のものまで多様な選択肢があります。
手軽に始められるフリーソフトとしては、日本語テキスト分析に特化したKHCoderがよく知られています。
KHCoderには共起ネットワーク作成機能が搭載されています。
また、PythonのNetworkXのようなフリーのライブラリを利用して、プログラムを組む方法でも共起ネットワークを作成できます。
Microsoft Excel単体で直接作成することは難しいですが、Excelでデータを整理・整形し、他のツールやプログラムで読み込む連携は可能です。
無料トライアルがある有料ツールもあり、分析の目的やデータ量、スキルに合わせてツールを選ぶことが重要です。
KH Coderでの作成手順
KH Coderで共起ネットワークを作成するには、まず分析したいテキストデータをツールに読み込みます。対応しているファイル形式は多岐にわたります。
次に、形態素解析の詳細を設定し、分析の目的に合わせて単語の出現頻度や含める品詞などを調整します。
その後、メニューバーの「ツール」から「抽出語」、「共起ネットワーク」と選択を進めます。
表示される設定画面では、表示する単語数や共起関係の強さを測る指標、線の太さなどを詳細に設定できます。
これらの設定を終えて「OK」をクリックすると、共起ネットワーク図が自動的に生成されます。
生成された図を確認しながら設定を調整し、目的とする共起ネットワークを完成させることが可能です。
Pythonでの作成手順
Pythonで共起ネットワークを作成するには、まずMeCabのような形態素解析ライブラリを使用し、テキストデータを単語に分解します。
次に、Jaccard係数などの指標を使って単語間の共起関係を数値化し、共起行列を作成します。
そして、NetworkXライブラリを用いて単語をノード、共起関係をエッジとしたネットワーク構造を定義します。
最後に、MatplotlibやPyvisなどの可視化ライブラリを使ってネットワーク図を描画します。
Pythonを用いることで、形態素解析の詳細設定や、より複雑な共起関係の定義、インタラクティブなネットワーク図の作成など、分析の柔軟性が高まります。
また、データの前処理から可視化までをコード化できるため、分析プロセスの再現性が確保できます。
分析に使用するデータの準備
共起ネットワーク分析を始めるためには、分析の目的に合わせた質の高いテキストデータを準備することが不可欠です。
論文、Webサイト上の記事、SNSの投稿、アンケートの自由回答など、様々な種類のテキストデータが対象となり得ます。
収集した生データをそのまま分析に使うのではなく、不要な記号や絵文字の削除、表記の統一、誤字脱字の修正といった前処理が必要です。
このデータ準備を丁寧に行うことで、正確で信頼性の高い分析が可能になります。
データの質と量が分析結果を大きく左右するため、適切なデータ収集と前処理が分析の成否を分けます。
テキストデータの収集
共起ネットワーク分析のためのテキストデータ収集は、分析の目的に応じて様々な方法で行われます。
特定のトピックに関する世論やトレンドを把握したい場合は、X（旧Twitter）のようなSNSプラットフォームから関連する投稿を収集することが考えられます。
企業の評判や顧客の意見を分析したい場合は、商品レビューサイトや口コミサイトからデータを収集することができます。
また、Webサイト上の記事やブログ記事、ニュース記事なども、特定の分野の動向や関連性の高いキーワードを把握するために収集対象となります。
これらのWeb上のデータ収集には、スクレイピング技術が用いられることもあります。
研究目的であれば、論文データベースから関連論文の要旨や本文を収集することもあります。
収集するデータの量と質が分析結果に大きく影響するため、目的に合った網羅的かつ適切なデータ収集計画を立てることが重要です。
データの整形
収集したテキストデータは、そのまま分析に使用できないことがほとんどです。
共起ネットワーク分析の精度向上には、データの整形が不可欠です。
具体的な整形作業としては、全角・半角や大文字・小文字の統一、数値や記号の適切な扱い、HTMLタグや絵文字などの特殊文字の除去、誤字脱字の修正が挙げられます。
定型的な挨拶や署名など、分析のノイズとなる要素も除去します。
これらの整形は手作業でも可能ですが、データ量が多い場合は非効率的です。
そのため、Pythonなどのプログラミング言語による自動化や、テキストエディタの置換機能を活用することが一般的です。
整形後のデータは、Excelなどの表形式に整理されることがあり、これにより単語の頻度や共起関係の計算が容易になります。
データ整形によって、ノイズが少なくクリーンなデータでの分析が可能となります。
共起ネットワークの解釈と活用
共起ネットワーク図を作成したら、次にその図をどのように読み解き、どのような情報を引き出すかを理解することが重要です。
ネットワーク図の視覚的な要素から単語間の関係性を把握し、分析結果を考察することで、様々な分野での活用へとつなげることができます。
共起ネットワークの視覚的な見方
共起ネットワークの見方では、ネットワーク図を構成するノード（単語）とエッジ（線）の視覚的な特徴に注目します。
ノードの大きさは、その単語がテキストデータ中にどれだけ頻繁に出現するかを示しており、一般的に出現頻度が高い単語ほど大きく表示されます。
エッジは単語間の共起関係、つまり一緒に使われる頻度や関連性の強さを表し、関連性が強いほど線が太く描かれることが多いです。
また、ネットワーク図が色分けされている場合、同じ色のノードは意味的に関連性の高い単語の集まり（クラスターやグループ、サブグラフ）を示していると考えられます。
これらのクラスターを観察することで、テキストデータ中に存在する主要な話題やテーマを把握できます。
ノード間の距離も、単語間の関連性の強弱を示唆することがあり、距離が近いほど関連性が高いと解釈できます。
共起ネットワークの見方を理解することで、複雑なテキストデータに含まれる単語間の関係性や構造を直感的に把握することが可能になります。
分析結果の解釈方法
共起ネットワーク分析の解釈は、ネットワーク図から単語間のつながりやクラスターが持つ意味を深く考察する重要なプロセスです。
単に図を眺めるだけでなく、出現頻度の高い大きなノードがどのような単語と強い線（エッジ）で結ばれているかを確認することで、その単語がどのような文脈で使用されているかを推測できます。
例えば、顧客アンケートの分析において、「価格」という単語が「高い」「不満」といった単語と強く共起していれば、価格に対する不満が多いという考察ができます。
また、同じ色でグループ化された単語群（クラスター）に注目することも重要です。
これらのクラスターは意味的に関連性の高い単語の集まりであり、特定のテーマや概念がどのような言葉で構成されているのかを把握する手がかりとなります。
複数の単語が密接に連結している部分は、テキストデータ内で特に重要なトピックや議論の中心となっている可能性が高いです。
分析結果の解釈においては、分析対象のテキストデータが属する分野や背景知識を活用することが非常に役立ちます。
例えば、製品レビューの分析であれば、対象製品に関する知識があれば、ネットワーク図から読み取れる顧客の意見や要望をより正確に理解し、具体的な改善策の考察につなげることが可能です。
このように、共起ネットワーク分析の解釈には、視覚的な情報とドメイン知識に基づいた深い考察が不可欠と言えます。
共起ネットワーク分析の応用例
共起ネットワーク分析は、テキストデータから有用な洞察を得るための強力な活用例が多くあります。
学術研究では、論文データから研究テーマ間の関連性やトレンドを把握するために用いられます。
ビジネス分野では、顧客フィードバックやレビュー、SNS上の評判を分析し、顧客ニーズの把握や製品・サービスの改善に役立てられています。
Webサイトのコンテンツ分析では、ユーザーの関心キーワードやサイト内情報の関連性を理解するために活用できます。
また、X（旧Twitter）のようなSNSデータ分析では、特定の話題に対する人々の意見や感情、関連トピックをリアルタイムに把握することが可能です。
これらの例からもわかるように、共起ネットワーク分析は様々な場面でテキスト内容の深い理解に有効な手段です
アンケートの自由回答の分析
アンケートの自由回答は、回答者の率直な意見が含まれる貴重な定性データです。
共起ネットワーク分析は、この自由記述を分析するのに適しています。
大量の回答から、特定の単語がどのような文脈で、どのような意見や要望と一緒に出現しやすいかを視覚的に把握できます。
例えば、「価格」という単語が「高い」「不満」と強く共起していれば、価格への不満が多いと推測できます。
逆に「妥当」「満足」と共起していれば、肯定的に捉えられていると解釈できます。
これにより、具体的な課題や改善点を見つけ出し、顧客満足度向上に役立てることが可能です。
SNSコンテンツの分析
X（旧Twitter）などのSNSプラットフォームには、日々大量のテキストデータが投稿されており、人々の関心事やトレンド、特定のトピックに対する意見などが反映されています。
共起ネットワーク分析は、これらのSNSコンテンツを分析する上で非常に有効な手法です。
特定のキーワードを含む投稿を収集し、共起ネットワークを作成することで、そのキーワードがどのような文脈で語られているのか、関連性の高いハッシュタグやユーザーは誰かなどを把握できます。
例えば、新製品の発売に関するSNSの投稿を分析することで、製品に対する第一印象、話題となっている機能、ユーザー間の口コミなどを把握し、マーケティング戦略や製品改善に活かすことができます。
また、特定の社会的な出来事に関する投稿を分析することで、世間の反応や議論の構造を理解することも可能です。
Web上の公開されているSNSデータを収集・分析することで、市場の動向や消費者心理をリアルタイムに近い形で把握し、迅速な意思決定につなげることが期待できます。
口コミデータの分析
商品やサービスの口コミデータは、顧客の生の声が集まった貴重な情報源です。
これらの口コミを共起ネットワーク分析にかけることで、顧客がどのような点に満足または不満を感じているのか、どのような要素が評価に影響を与えているのかを詳細に把握することができます。
例えば、あるレストランの口コミを分析し、「料理」という単語が「美味しい」「満足」といった肯定的な単語だけでなく、「高い」「量が少ない」といった否定的な単語とも共起している場合、料理自体は評価されているものの、価格や量に課題がある可能性が考えられます。
共起ネットワークによって、料理の味、店の雰囲気、店員の対応、価格といった様々な評価の側面に関連する単語のつながりを視覚的に捉えることができ、顧客がどのような要素を重視しているのか、それぞれの要素がどのように関連しているのかを理解するのに役立ちます。
この分析結果を基に、具体的な改善策を検討したり、顧客満足度向上に向けたサービス改善に繋げることが可能です。
共起ネットワーク分析の留意点
共起ネットワーク分析は有用な手法ですが、分析を行う上でいくつか注意すべき点があります。
これらの留意点を理解しておくことで、より適切で信頼性の高い分析を行い、誤った考察や結論を導くことを避けることができます。
データの質と量の考慮
共起ネットワーク分析を行う上で、分析対象となるテキストデータの質と量は分析結果に大きな影響を与えます。
データの質が低い場合、例えば誤字脱字が多い、ノイズとなる不要な情報が含まれている、あるいは分析目的にそぐわないデータである場合、生成される共起ネットワークはノイズが多く、意味のある情報を読み取ることが難しくなります。
適切な前処理によってデータの質を高めることが重要です。
また、データの量が少なすぎる場合、単語間の共起関係が十分に現れず、信頼性の高いネットワークを構築できない可能性があります。
一方、データ量が膨大すぎる場合は、計算に時間がかかったり、ネットワーク図が複雑になりすぎて解釈が困難になることもあります。
分析の目的や使用するツール、計算リソースなどを考慮し、適切な量と質のデータを準備することが分析成功の鍵となります。
分析結果の適切な考察
共起ネットワーク分析によって可視化された結果は、あくまで単語間の共起関係を示したものであり、それ自体が結論を示すものではありません。
ネットワーク図から得られる単語のつながりやクラスターを手がかりに、なぜそのような共起関係が見られるのか、それがテキストデータ全体の中でどのような意味を持つのかを深く考察する必要があります。
特定の単語が強く共起しているからといって、必ずしも因果関係があるわけではありません。
分析対象の背景知識や文脈を考慮せずに表面的なつながりだけで判断すると、誤った解釈を招く可能性があります。
複数の分析手法を組み合わせたり、定量的な分析結果と照らし合わせたりすることで、より多角的で深い考察を行うことができます。
分析結果を解釈するプロセスでは、客観的な視点を持ち、先入観にとらわれずにデータが示すパターンを丁寧に読み解く姿勢が重要です。
まとめ
共起ネットワーク分析は、テキストデータに隠された単語間の関連性や構造を明らかにし、新たな知見を引き出すための有効な手法です。
適切に活用することで、顧客理解の深化やトレンドの把握など、様々な目的に役立てることができます。
