これらの作業は、プログラミング言語の1つであるPerlで行った。coderを使用して前処理を行う。く、読む、自分、言う、出る、1つ、思う、考える」を省きました。返した結果、これらのテキストが私の自分の思い、考えがほかのテキストとつながってしまうことが分かったので省きました。coderを用いて文章の単純集計を行いました。coderから抽出語リストを出しました。それを頻出150語(出てきたテキストランキングベスト150)が以下の通りです。101位~150位1位は「ブランド」で9753回です。2位に「思う」なんですよね。一応使わないように設定したのですが、抽出するにあたり僕の考えとは別の意味で何か意味があるのか、ないのか・・・この辺難しい。3位に「円」、4位に「ファッション」、5位に「セール」と続きます。ブランドでは「ユニクロ」が41位で登場。91位にマルタンマルジェラです。763回から9753回に150語が集中。これは出現回数(横軸)と文章数(縦軸)でグラフをプロットしたものです。「○」は、抽出語です。確かに、出現回数1000近くから9000くらいに集中していることが分かるかと思います。■階層型クラスター分析からテキストを分類するこのように、抽出された語を、いくつかの塊(群)にしていくことをクラスター分析といいます。それで、本分析では8つにわかれました。いっても、もうどこの家系図だよ!と突っ込みたいくらいの量ですよね(笑)。クラスター分析の結果8つに分類することができました。ここからが、試行錯誤です。この8つのクラスターに質的な名前をつけてあげます。装協力」「ファッショントレンド」という8つのクラスターに名前をつけました。この8つにどのくらい全記事の中に登場しているかを測ります。コーディングといいます。売上ランキングが11.96%と低いですが、あとはかなり高い%となっていますので、今回は8つにしておきます。レンドに関する記事で、構成されていることがわかりました。次では、さらに複雑な分析を行なっていきたいと思います。いますから、視覚的に楽しめる結果発表です。ここまででわかったこと。イメージ」「ショップ」「海外のファッション動向」「売上ランキング」「ドラマの衣装協力」「ファッショントレンド」の8つクラスターにわかれたでは次では、さらに複雑な多変量解析というもので、抽出された語の重み付けの関係性を観ていきます。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。