評価分析システム　TRUSTIA /R.2

アンケート収集

アンケートは携帯電話やパソコンのメールを使って簡単に収集することができます。メールで収集したデータは、自動的にCSVファイルとして保存され、そのまま分析を行うことができます。またWeb上での掲示版やアンケートフォームで収集した意見も同様にCSVファイルとして保存を行うことで、TRUSTIAでの分析が可能です。

データ加工

CSVファイルとして自動的に保存されたデータを分析の目的に合わせ、データの抽出、置換、集約などを行えます。関数やマクロを使わずに整理できるので、簡単にデータベースの作成を行うことができます。

辞書登録

データの内容や分析の目的に合わせた語句の辞書登録を行うことで、分析の精度を一層向上させることが可能です。

「同義語の登録」では同じ意味を持つ語句の登録を行います。分散しがちな意見を、設定した代表語句の一つの主題としてまとめることができるので、意見の把握が行いやすくなります。

【同義語の例】
●「授業」と｢講義｣
●「オートバイ」と「バイク」

「アフェクト度の登録」では語句に対して好評/不評といった言葉の重み付けを行います。主に「傾向把握」の評価分布図を作成する際の指標となります。調査の対象によって意味合いが変わる語句に対して好評/不評を設定することで、評価の制度を向上させることができます。

【アフェクト度登録の例】
●「大きい」

建物や公園について	→　好評
携帯電話やカメラについて	→　不評

ストップワードの登録は、分析に直接関係のない語句（絵文字や記号など）を処理上から除外することで、分析の精度の向上を行うことができます。

用語の登録は、分析前でも分析の途中でも簡単に行えます。

アンケートの入力作業や解析を効率的に行うと同時に、自由記述の回答をすぐに自動分析してグラフ化

統計情報

読み込んだデータを解析して、データ全体の大まかな傾向をつかむことができます。データ総数、語句数、品詞ごとの出現比率などの基本情報から、名詞句、形容詞句、動詞句それぞれのトップ10、係り受け関係などの統計的データを一覧表示することができます。

主題分析

主題分析では、内容が似ている文章を抽出し、グルーピングを行います。何についてどの程度の意見や要望があるかを把握し、関心が集まっている話題を素早く理解できます。
主題となる語句は、各グループの中からもっとも特徴的な言葉を自動的に拾い出します。主題の関係性は樹形図で表示され、枝分かれした節目を手がかりに、重要と思われる主題や、それぞれの主題がどのような関係でグループ化されているかを把握することができます。各主題は近くに並んでいるほど内容の関連性が高く、遠く離れているほど低くなります。

傾向把握

回答者の印象・評価・要望を把握することができます。

(1)「評価分析」：
文章から好評・不評の表現を見つけ出し、グラフとして表示します。
対象語句の好評・不評の度合いをマッピングで表示。
縦軸はアフェクト度を表し、上にゆくほど好評で、下にゆくほど不評であることを示します。
また、横軸は出現頻度を表し、右にゆくほど出現頻度が高いことを示します。

(2)「感性分析」：
どのような属性がどう感じているのか、属性特有の感性を把握することができます。
形容詞句と名詞との係り受けの関係に注目して分析を行います。
感性を示す形容詞句と属性をグラフ上にマッピングで表示し、関連の強さを距離で把握することができます。

(3)「行動分析」：
動詞句と属性を同時にマッピング表示することで、動詞句と属性との関連性の強さを距離で把握することできます。どのような属性が「～した」「～したい」と思っているかを知ることができます。

(4)「現象分析」：
名詞句と属性を同時にマッピング表示することで、名詞句と属性との関連性の強さを距離で把握することできます。
あるテーマについて「どうしたいか」を知ることができます。

表現抽出

本文に対して名詞句、形容詞句、動詞句を選択し、内容を絞り込んで分析を行います。文章表現の偏りから、その属性の特徴を把握することができます。

属性比較

分析結果を年代や性別、出身地といった属性によって比較し、属性ごとの傾向や分布などを把握することができます。また語句の表現や主題と、属性のクロス集計を行う事もできます。

語彙分布

分析軸を決めて、その軸に適した言葉群を登録すると、分析対象から言葉をカウントし、レーダーチャートに表示できます。それを属性ごとに重ねて表示すると、その差異を簡単に発見できます。

授業支援システム　Teaching Assistant

授業の準備から学生の評価までサポート。教務にかかっていた負担を軽減します。

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