樋口様、皆様

はじめまして、島田と申します。
この度、時系列を組み合わせたSOMをKHcoderで作成したく、使用させていただいております。

時間とそのとき何をしているかを一分おきに書き込んだテキストファイルがあります。
例：
9:50 eat breakfast
9:51 eat breakfast
9:52 open computer

一分おきに、10時間分ほど書き込んだテキストファイルをSOMにかけると、
おおよそ一日していたことがクラスタ化され視覚的にわかるようになりました。
しかし、時系列を組み合わせ、9:50はこのクラスタ、9:52はこのクラスタ…とSOM上に矢印をマッピングしたいと考えています。

この場合SOMを使うのは不適切でしょうか？
初学者ですので、理解が浅いと思いますがどうか、なにとぞご教授いただければ幸いです。

こんにちは、樋口です。書き込みありがとうございます。

「時間」のような外部変数との対応を見たい場合には、こちらのページにある
「テキストの部分ごとの特徴を探る」方法が使えるかと思います。
http://khc.sourceforge.net/diagram.html

対応分析やクロス集計では、「9:50」のような1分刻みの変数では、刻みが細
かすぎて読み取りにくくなるかもしれません。この場合は「9時台」のような
1時間刻みに直した方が良いかもしれません。


自己組織化マップに「時間」のような外部変数を持ち込むこと、KH Coderでは
対応していません。「文書×抽出語」表の出力を行なって、他の統計ソフトウ
ェアで出力データを分析することで、実現できるかもしれません。

樋口様

ご回答ありがとうございます。
やはりKhcoderでは自己組織化マップに時間という概念を組み合わせるのは難しいですよね、対応分析など行ってみようとおもいます。

追加の質問となり申し訳ないのですが、Khcoderではなく自己組織化マップとお話となってしまいますが、樋口様はライフログ解析にSOMを使うということについてどう思われますでしょうか？
他の解析方法のほうが時系列を追ってライフログを解析できるでしょうか…？
お考えをお聞かせいただけますと幸いです。

こんにちは、樋口です。書き込みありがとうございます。

繰り返しになってしまうのですが、KH Coder上で「時系列」という外部変数を
使いたいならば、対応分析・関連語検索・（コーディング＋）クロス集計など
の方法が適しています。

時系列に関係なく、語と語との結びつきを探る段階では自己組織マップも利用
できるでしょう。

今の時点では、これ以上に思いつくことはないのですが、自己組織化マップに
特別な思い入れがおありですか？　あるいは自己組織化マップで特に「良い」
結果が出るという状況でしょうか。