アンケートのセンチメント分析 (文系博士課程の遊び)

好きなサービスのアンケートなどは「とっても良かった！」を伝えるために割と協力していたりします。とあるピザ屋さんが大好きなのですが、毎回オンラインで注文するときに、カジュアルに「I love XXX pizza!」とか「XXX is the best!」とかコメントで表現していたら、とある日にめちゃくちゃ丁寧なお礼のメールが来たことがあり、嬉しかったです。あと、Googleレビューで、コメントが役に立った！と評価されたりするのも嬉しいですね。

また、自分と同じサービスを受けている他のユーザーのコメントも見る機会もあると思います。例えば、スーパーなどで「お客さまの声」に、いつもありがとう的なポジティブなコメントがある一方で、ギョッとするようなネガティブなコメントも含めて、掲示板に貼られていたりします。日本はあらゆる商品やサービスに対して、気配りやおもてなしが素晴らしいと思うのですが割と手厳しい人もいるんだなぁと驚いたりします。（Amazonのレビュー、SNS、YouTubeのコメント欄とかも賛否両論あったりしますよね）

自分がサービスを提供する側だった時、コメントを一つ一つ見てしまうと一喜一憂してしまいがちなのですが、ざっくり冷静に全体のユーザー満足度の傾向を把握したい時があります。そんな時、「センチメント分析（感情分析）」が一つの手法なのですが、何かの商品・サービスに対して、そのユーザーが抱いている感情を分析する手法です。ユーザーからのレビューやアンケートなどから抽出されたテキストのデータなどに適用することができます。センチメント分析は、客観的な指標を用いて、データから大まかな傾向を掴むことができるので便利です。例えば、新商品を出した後のアンケートでどのくらいの評判だったとか、サービスを改良する前後のアンケートを比較して、ポジティブな割合が増えたか等を知りたい時とか、便利ですよね。

週末だったので、Speak Ai社が出している「Speak」というセンチメント分析を使って遊んでみました。とある自由回答形式のアンケートなのですが、こんな感じで文章毎の感情スコアを出してくれて、ポジティブ、ニュートラル、ネガティブの割合も出してくれます。（円グラフは7段階で割合を出してくれます。）これは文章毎なので、ユーザ毎に確認したいときは「目視！」しかないですが、自分の主観に基づいて手作業で分類してみた割合とそんなに大きく違わず、ざっくり視覚的に傾向を掴むのにとっても便利で効率的だなと思いました。（一方で、ユーザー毎に見ていると、その感情をもたらした理由となるヒントも見つけられるので、人間による手作業は手間はかかるものですが、その分価値は高いと思います）

この他に、Speakではワードクラウド（wordcloud）という機能もあって、テキストから単語の出現する頻度にあわせて文字の大きさを変えて見せてくれるグラフの機能もあり、録音した音声（ライブ録音あり）・動画からの文字起こししてセンチメント分析もしてくれる機能もありました。楽しい。

それでは、また。

文章ごとの感情スコア

全体的な感情