Re: 抽出語リストと共起ネットワークを用いた整理 (HIGUCHI Koichi) KH Coder 旧掲示板

こんにちは、樋口です。書き込みありがとうございます。

統計分析の結果を見て、結果が意味するところを考える解釈の段階では、必ず
分析者の主観が入ってまいります。これはテキスト分析に限らず、どんな統計
分析でも避けられないものと思います。そして、この主観的な解釈の良し悪し
が、研究の良し悪しを左右する場合が多いようです。たとえば、共起ネットワ
ークの中で、重要な部分はどこかを判断する力量が求められます。

とはいえ、お書きいただいたケースに関しては、もう少し統計手法の力を借り
ることができるかもしれません。第一に、全データを1つのファイルにまとめ
た上で、対応分析や関連語検索を行なうことが考えられます。これによって、
各年代に特に多くあらわれる語（特徴語）を見ることができるでしょう。特徴
語がわかれば、それらの語が共起ネットワーク内でどんな語とつながっている
かを見ていくのが一手です。

第二に、全データを1つのファイルにまとめた上で、共起の位置をカラー表示
する機能を使うのも良いでしょう。
https://twitter.com/khcoder/status/870657651536838656
https://twitter.com/khcoder/status/887563080225275904
特徴的な「語」に加えて、特徴的な「共起」を探すことで、各年代の特徴をよ
り明瞭に掴める可能性があります。

> 中心性（媒介）を選択したときにFrequencyが小さいにも関わらず、
> Centralityが一番高い点が見つかりました。この場合の解釈

その語は、出現回数は少なくとも、グループとグループの橋渡しをするような
ネットワーク上の位置にあったということでしょう。