樋口様の『インターネットに対する人々の意識−自由解答の分析から−』の一連の分析方法を参考にさせて頂き、研究を進めている者です。
このような質問をするのは大変憚るのですが、一つ質問をさせてください。

論文中にあるように、私どもの方でもコーディングの作業の前段階としての自己組織化マップを作成する際に、「各単語が出現するという条件での期待値」にデータを変換しましたが、その後の作業に行き詰っています。

　　　　　　　単語Aが出現するという条件　単語B　〃　　　・・・
単語Aの期待値　　　　　×　　　　　　　　　　　×　　　・・・
単語B　〃　　　　　　　　×　　　　　　　　　　　×　　　・・・
　　　・・・・・・・・・・・・・・

というファイルのままVioscovery SOMine Plusにかけると、「単語Aが出現するという条件」「単語Bが出現するという条件」・・・というマップがそれぞれに作成されてしまい、樋口様が作成されていたような一つのマップ上に頻出語がマッピングされているようなマップを作成できません。

この場合、行・列に新たな名前を付ける、または転置するなどの作業が必要なのでしょうか？
それとも、Vioscovery SOMine Plusの機能を使えていないのでしょうか？

質問の内容がKH Corderの機能をこえたものであるかも知れません。
失礼を承知の上でこの様な質問をさせて頂いております。差し支えのある場合はご解答頂かなくても構いません。宜しくお願いします。

こんにちは、樋口です。書き込みありがとうございます。

お書きいただいた表の形もしくは当該論文の表7Bですと、列と列の相関
を見ることで、語が使われている文脈が似通っていたかどうかを見るこ
とができます。（ここで言う文脈とは、他にどんな語と一緒に使われて
いるのかということです）

それに対して、Viscovery SOMineが似通っているかどうかを判断しつつ
布置してくれるのは、列ではなく行ですね（阪大から転出したので今SOM
ineは手元にないのですが…）。よってSOMineで語のマッピングを行うた
めには、転置（行と列の入れ替え）を行う必要があります。転置して、
「単語Aが出現するという条件」というケース名から、単に「単語A」と
いうケース名にすれば布置できるかと思います。

なお、当該論文の表7Bでは説明のしやすさを優先しようとして、あのよ
うな形にしたものと思います。ちなみに現在では、上述のように転置し
た状態の表を作る機能として、「『抽出語ｘ文脈ベクトル』の出力」コ
マンドをKH Coderに備えています。

それではよろしくお願いいたします。

p.s.
蛇足ながら、ご質問内容に、礼を失しているような点は何ら見あたらな
いかと存じます。

ご丁寧にご回答くださり、ありがとうございます。
まずは、再試行してみたいと思います。
また不明点がありましたら、こちらで質問させて頂きます。
宜しくお願いします。