お手軽！テキストマイニングを使ったアイデア連想【Webツール】
アイデア出しの時って、まずどうしますか？
関連ワードでググったり、ブレストしたりですか。
けど、ググっても解説や記事ばかり出て、何を見て何を重視するのか迷う。
最初に、ブレストでみんなで知識を棚卸しするのも、めんどくさい。
そこで、アイデア出しの手始めに、取得した関連キーワードをテキストマイニングツールに突っ込んで、手っ取り早くインサイトを得らればいいなぁ、と思ったわけです。
1. 関連キーワード取得
2. テキストマイニング
"音声認識" でこの手順を試してみます。
1. 関連キーワード取得
手軽に試せる関連キーワード取得としては、以下のようなWebツールがあります。こういったツールは、主にSEO対策などで使われるらしいですね。
・関連キーワード取得ツール
・goodkeyword
・Ubersuggest (キーワードをコピーするにはログインの必要あり)
全てのツールを使ってキーワードを取得してもいいのですが、それは面倒なので、どのツール使うべきかの参考に、"音声認識" でのキーワード数を比較してみます(2020.5.21時点)。
関連キーワード取得ツール：694
goodkeyword：111
Ubersuggest：229
関連キーワード取得ツールでの、キーワード数が最も多いので、この全キーワードリストを用いることにします。
枠内で全選択 & コピーでいいのですが、参考にこの時点でのテキストファイルを貼っておきます。
2. テキストマイニング
テキストマイニングでは、User Local AIテキストマイニングを使用します。
まず、先ほどコピーしたテキストをペースト。
そして、テキストマイニングすると...
タグクラウド
ざっくりと、"音声認識" の関連ワードがパッとわかります。
ワードマップ
"音声認識" と他のキーワードとのつながりが見えてきますね。やっぱり、みんな無料で音声認識使って議事録をテキスト化したいんだなぁ。
問題点
紹介したやり方で、タグクラウド /ワードマップを使うことで、手軽にキーワードの背景が見えてくるのですが、それだけなのです。
つまり、自明であることしか分からないので、潜在的なことを知り得ない。一般的な用語であればあるほど、その傾向は強くなる。
例えば、東京でやってみると...。うーん。
しかし、"沼津"が出てきたのは意外です。調べてみると、ラブライブラッピングバスが東京〜沼津間で走っていたそうですね。なるほど。
一般的な用語ではなく、何か自分が知らない分野の用語について、関連性を知るにはいいかもしれません。何を次に調べるのか分かりますから。
例として、社会学で出てくる構造主義での結果です。
次にやりたいこととしては、出現率は低いけど、つながりとしての重要度が高いものが見れたらいいですね。でも、つながりとしての重要度ってなんだよっていう話になってくるんですが...
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