検証報告書(PDF)この内容についてニュースになっていますし、文科相が辞任という流れになっていますが、少し気になったので、この検証報告書をテキストマイニングしました。新国立競技場に関する検証報告書をテキストマイニングするその結果が以下です。ちなみに、報告書の核心である三章と四章を分析対象にしています。特徴がない感じですね。だいたい聞き慣れた単語が並んでるようです。今度は共起ネットワークでも見てみたいと思います。多すぎるとネットワーク図としてわかりづらくなるので、単語数は絞っています。それっぽく関係ある単語で固まっていますが、あまりここから意味を見出すことは難しいですね。「意思決定」が重要視された内容である、ということは言えるかもしれません。含むツイッターをテキストマイニングする今度は、ツイッターで「新国立競技場」を含むつぶやきをテキストマイニングしてみました。9/24時点のものです。いうのがフォーカスされていますね。「文科」というキーワードも多くなっています。「毎日新聞」や「産経新聞」も登場しており、ニュースメディアが取り上げた情報が出ていることもみてとれます。いうわけで、実際の報告書とツイッターの情報を、テキストマイニングで比較してみました。やってみても、メディアがある程度要約し、論点がフォーカスされた情報が流通されるんだな、と感じました。報告書は60ページもありますし、なかなか直接目を通す人は少ないでしょう。その分、要点を伝えるニュースメディアの存在も必要だと思いますが、少しは報告書がどういう文章で構成されているかは、わかったでしょうか。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。*サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。大手新聞社のツイッターアカウントをテキストマイニングしてみたクレジット決済や電子マネー決済の導入メリットはあるか?RECOMMENDこちらの記事も人気です。2015.2.9総務省「アプリDE統計」とOECDのデータアプリを使ってみたこのサイトについて岐阜在住のITコンサルタント。MBA(経営学修士)、中小企業診断士が書いてるブログです。BIで時系列データを分析するなら、カレンダーテーブルを作るのは必須パワポ資料の作成スピードを上げる方法まとめWindows環境でBIダッシュボードを構築できるOSS「Metabase」が手軽すぎて良い勾配ブースティングのXGBoostやLightGBMを理解しつつ動かしてみるsecurity@facebookmail.comからメールが来た。BIで時系列データを分析するなら、カレンダーテーブルを作るのは必須パワポ資料の作成スピードを上げる方法まとめWindows環境でBIダッシュボードを構築できるOSS「Metabase」が手軽すぎて良い勾配ブースティングのXGBoostやLightGBMを理解しつつ動かしてみるsecurity@facebookmail.comからメールが来た。miniOrange。