樋口先生
お世話になります。

幼児教育について研究している村井と申します。

初歩的な質問になりますが、複数の共起ネットワークを比較するとき、
コミュニティの数の減少はデータの内容が似通っていることを表し、
コミュニティの数の増減はデータの内容が多様（特徴的な類型）になっているという解釈でいいのでしょうか？

読み聞かせに対する幼児の反応を年齢別に集計し共起ネットワークにすると、
年特徴的な共起語が異なることに加え、年齢が上がるにつれてコミュニティの数が減少しました。
これを年齢が上がるにつれて、反応の類型が典型化していると解釈しています。
なお、データ数は各年齢でほぼ同じで、自動的に設定された最小出現数も統一されています。

『社会調査のための計量テキスト分析』(2014)を拝読し、共起ネットワークや
クラスター分析の項をいくつか読んだのですが、疑問を解決するには至らず質問させていただきました。
また、このようなデータ分析の基礎的な知識について書かれている本などがあれば紹介していただければ幸いです。

よろしくお願い致します。

こんにちは、樋口です。書き込みありがとうございます。

個人的には、共起ネットワークのコミュニティ検出（グループ分け）は、どん
なトピック・テーマがあるのかを読み取るための、補助的なものと考えていま
す。それに加えて、コミュニティの数が減る理由としても、複数の理由があり
うるのではないかと思います。ですから「コミュニティ数が減ったから○○」
と解釈するよりも、ネットワークの様子・内容を見ながら解釈することがお勧
めです。

年齢が上がるごとにコミュニティの数が減るのはなぜでしょう？

a) 低年齢ではあれこれ見られるトピックが、高年齢では見られなくなるのでし
ょうか？

この場合は、トピックごとにコードを作成すれば、「コーディング」「クロス
集計」コマンドで年齢によるトピックの変化を読み取れるでしょう。（全年齢
の発言・回答を含むファイルの分析）

b) 年齢が上がると、皆が、小数のトピックについてしか発言・回答しなくなる
のでしょうか?

この場合は「コーディング」「単純集計」画面で、年齢が上がると、小数のコー
ドでも「#コード無し」の割合が低くなる様子を示せば良いかもしれません。
（年齢ごとにデータファイルを作成しての分析）

c) あれこれのトピックが高年齢になっても存在するけれど、各トピックがお互い
に共起する（つながる）ようになるから、複数コミュニティに分かれないのでしょ
うか？

こうした場合は、コードの共起ネットワークを年齢ごとに作成すれば、データの
様子を掴めるでしょう。
（年齢ごとにデータファイルを作成しての分析）

川端先生の「真如園における霊位向上」では、c)のような様子が綺麗に描かれて
います。
http://keisya.hus.osaka-u.ac.jp/kawabata/2/HiTei213.pdf

なお、今回の問題について役立つかどうか確信を持てませんが、コミュニティ
検出のようなネットワーク分析については、鈴木努先生のネットワーク分析
第2版が日本語では一番詳しいのではないかと思います。
https://amzn.to/2tAOIXU

樋口先生
早速のご返答ありがとうございます


共起ネットワークを質的な分析への手がかりとして用いることを大切にしたいと思います。

分析の目的は年齢による反応の異なりを捉えることで、先生のa案のように特に最も年齢の低いデータで特に特徴的なコミュニティが見られました。
まるでコミュニティ数の増減が過渡期から安定した反応への経過のようにみえたのですが、コミュニティ数自体が意味を内包していると捉えないほうがいいのですね。

年齢による反応の変化については扱いたいので、b案の方法を示していただきとても嬉しいです。
具体的な論文や著書についてもご紹介いただき、本当にありがとうございました。