① 多変 量解 析(コ レスポ ンデ ンス分 析,ク ラス ター 分析)
テ キス トデ ー タの単語 の出現 数 か ら上位 の頻 出語 を確 認 し,ま た,出 現数 を元 に した コ レスポ ンデ ンス分 析 とク ラス ター 分析 を行 った.こ の多 変量 解析 に よ り,各 カテ ゴ リ にお け るで き ご とと感 情 の関係 を散布 図 に可視化 し,ユ ー ザ満 足度 の評 価構 造 につ い て カテ ゴ リ毎 に評 価 の特徴 を把 握 した.
以 下 に分 類 した各 カテ ゴ リの定義 につい て説 明す る.
① ネ ッ トワー クサー ビスカテ ゴ リ
ネ ッ トワー ク上 で利 用 す るWebサ イ トや タブ レッ トを!含む ス マー トフ ォ ン等 で利 用 す るアブ.リケ ー シ ョン を指 す.
② 家 電製 品 カテ ゴ リ
自動 掃 除機 や 体重 計 な どの家 電製 品 に加 え,PCや ミュー ジ ックプ レーヤ ー な どの電気 機器 を指す.
③ 生 活用 品 カテ ゴ リ
食 器 や洋 服,鞄 な どの機器 操 作 が発 生 しない製 品 を指 す.
④ ア クテ ィ ビテ ィカテ ゴ リ
飲 食 やエ ス テ,シ ョー の観 覧 な ど活動 を主 とす るサ ー ビス を指 す.
⑤ 接 客 カテ ゴ リ
接 客 担 当者 とのや りと りが 主 とな るサー ビス を指 す.
3.4.2.単 語 の頻 出語か らみ た で き ご と と感情 の 関係 につ いて の結果 と考 察
(1)単 語 の上位 頻 出語 に関す る結 果 と考 察
ア ンケ ー トのテ キ ス トデ ー タ はKHcoder(Ver.2.00f)を 用 いて分 析 した.前 処理 と し て 「わ くわ くす る」 と 「ワ ク ワクす る」とい った表 記 ゆれ の修 正や,不 適 切 に分解 され て
しま う専 門用語(QRコ ー ド,ダ ウ ンロー ドな ど)は 強制 抽 出用語 に設 定 した.
分 析 対象 とな った語 の延 べ数 は2,420個 とな り,異 な る語 の数(何 種 類 の語 が含 まれ てい るか)は1,027種 類 となっ た.テ キス トデ ー タについ て,カ テ ゴ リ毎 に出現数 の 多 か った単語(頻 出語)の 上位20個 を次 項 の表3‑1に 示 す.
表3‑15つ の カテ ゴ リにお け る頻 出 語の 上位20語
(数字 は 出現 数.感 情 に関 す る単語 は網 掛 け,負 の 感情 は ▲で表 記.)
ネットワークサ ービス 家 電 製 品 生 活 用 品
力テゴリ カテゴリ カテゴリ
単 言吾 度 数 単 言吾 度 姜曳 単 言吾 度 数
アクティビティ カテゴ1」
単 語 度 数
接 客 力テゴ1」
単 語 度 数
予 約17操 作
▲ 不 安9安 心
安 心8ボ タン
車7ス マ
便 利7感 動
ダウンロー ド6見 る
確 認6使 う
嬉 しい6来 る
使 う6カ ー ド
,思う6ル ンノ℃
時 間6ワ クワク
出 る6体 重
表 示6動 く
利 用6満 足
楽5簡 単
画 面5期 待
QRコ ード5以 前
簡 単5押 す
自 分5音 楽
登 録5画 面
11感 じる5 8色5
6入 れ る5 5離 乳 食5
5安 心4
5▲ 不 安4
5購 入3
5作 る3
4満 足3
4落 ちる3
4キ ューブ2
4デ ザ イン2
4バ ーゲン2
4プ ラスチツク2
3ペ ン2
3ボ トル2
3見 る2
3使 える2
3思 う2
3実 際2
食 べる7安 心
店6ベ ル ト
チーズケーキ5電 話
気5汎 用
見 る5早 い
買 う5満 足
満 足5在 庫
パ ンク4対 応
期 待4ブ ラウン
見 つける4期 待
購 入4乗 務
治 療4色
商 品4専 用
掃 除4▲ 不 安
友 人41つ
マツサージ3サ ービス
ワクワク3ダ ーク
安 心3撮 影
汚 れ3集 荷
家3前
109887655444444333333
5つ の カテ ゴ リにお ける頻 出語 の上位20語 の結果 につい て,感 情 を表 す 単語 に焦 点 を 当て,ユ ーザ の満足 度評 価 の特 徴 を以 下 に考察 す る.
「安 心」 とい う単 語 は,全 カテ ゴ リで頻 出語 上位20位 内 に確 認 され た.5つ の全 カ テ ゴ リで,"ユ ーザ を安 心 させ る"こ とはユー ザ の満 足評価 にか かせ ない特 徴 で あ る こ とが 明 らか にな った.
「不 安 」 はネ ッ トワー クサ ー ビス カテ ゴ リで よ く出現 した頻 出語 で あった.他 のカテ ゴ リに比 べ てネ ッ トワー クサ ー ビス カテ ゴ リは ,操 作方 法 が複 雑 で あ るた め に,操 作 中 に不安 な感 情 を抱 く機 会 が多 くなっ た と考 え られ る.
関連 して,ネ ッ トワー クサー ビスカ テ ゴ リで 見 られ たポ ジテ ィブ な感 情 と して,「便利 」
「楽(ラ ク)」 「簡 単 」 とい っ た,"使 い や す さ"に 関す る 単 語 が 多 く見 られ た.
この他 に 「ワ クワ ク」,「期 待 」 は家 電製 品カ テ ゴ リとア クテ ィ ビテ ィカテ ゴ リに見 ら れ た感 情 で あ り,接 客 カテ ゴ リで は 「期 待 」が感 情 を示 す上位 の単語 と して 見 られ た.元
デ ー タ を確 認 す る と家電 製 品 カテ ゴ リとア クテ ィ ビテ ィカ テ ゴ リで は,そ の製 品 ・サ ー ビス を利 用す る以前(購 入 時 点)か ら楽 しみ に してい る記 述 が多 く,接 客カ テ ゴ リで は 楽 しみ程 で はない が,今 か ら行 われ る内容 に期待 して い る とい う記述 が多 く見 られ た.
(2)多 変量解析 を用いたできごとと感情の関係についての結果 と考察
頻 出語 に対 して,ど の単語 が 同 じ組 み合 わせ で 出現 した か を調べ るた め に,コ レス ポ ンデ ンス分 析 を行 っ た.行 頭 に頻 出語 上位80語,列 頭 に異 な る語1,027語 とした ク ロス 集 計表 を作 成 した.KHcoderで は単 語 の 出現 数 を元 に,単 語 それ ぞれ につ い てそ の語 が 使 わ れ てい る文脈 を表 す ベ ク トル が 計算 され る[18].分 析 に用 いた ク ロス集 計表 の一部 を表3‑2に 示 す.
特 徴 のな い語 が原 点付 近 に密 集す る と図 が煩雑 にな り解 釈 しづ らいた め,コ レスポ ン デ ンス分析 を行 う際 には差 異 が顕著 な語60語 を行頭 に用 い て分析 を行 った.差 異 が顕著 な語 は出現 割合 の変 化 の大 き さに よって判 断 した.出 現 割合 の変化 の大 き さはz2値 で測 定 した[18].
表3‑2ク ロス集 計表(デ ー タの 一部)
1,027語
寵O◎o
抽 出 語Cw:ボ タ ンCW:自 分Cw:ベ ル トCW:画 面CW:汎 用CW:友 人CW:商 品Cw:欲 しい ボ タ ン(10)
ベ ル ト(9) 自 分(9) 画 面(8) 汎 用(8) 友 人(7) 商 品(7) カ ー ド(6) 気 持 ち(5) 離 乳 食(5) 写 真(5)
円(5)
0001000000010000000000
0.0
0000000000400100000000
0.0
0100700000001000000000
0.0
10000000000000010000000.0 0800100000000001000000
0.0
0000000000000000100000
0.0
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0…
1.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0
0000000000000000000000
0.0
次 に,コ レス ポ ンデ ンス分 析 に よって得 られ た座 標 値 を用 いて クラス ター 分析 を行 っ た.距 離 指 標 は ユ ー ク リ ッ ド距 離 と し,分 析 の 種 類 は ウ ォ ー ド法 を用 い た.コ レ ス ポ ン デ ンス分析 とクラス ター分析 の結果 を図3‑2に 示す.そ して,ク ラス ター分 析 に よ り作
"
}
o
〒
岬
一1.5 一1] 一〇.5 ].o o.5 1.o 1.5 ユ」口
図3‑25つ の カテ ゴ リと発 生 した で き ごと と感情 の 関係 性 を示 した頻 出 語の散 布 図 (感情 に関 す る単語 は白抜 き文 字 で表記)
(a)グ ル ー プ1
グ ル ー プ1は ネ ッ トワ ー ク サ ー ビ ス カ テ ゴ リ に 関 連 した 単 語 が 含 ま れ た グ ル ー プ で あ っ た.「 予 約 」,「入 力 」,「ア プ リ」,「ダ ウ ン ロ ー ド」 な ど,サ ー ビ ス や メ イ ン 機 能 を 利 用 す る た め に,初 期 に 行 う タ ス ク に 関 す る 単 語 が 見 られ た.そ して,「 画 面 」,「表 示 」,
「出 る 」 と い っ た 操 作 後 の フ ィ ー ドバ ッ ク に 関 す る 単 語 が 見 られ た.
感 情 は 「便 利 」,「簡 単 」,「楽(ラ ク)」 と い っ た"使 い や す さ"に 関 係 す る 単 語 が 見 られ た.ネ ッ トワ ー ク サ ー ビ ス カ テ ゴ リ は,製 品 ・サ ー ビ ス を 利 用 す る 初 期 段 階 あ る い は 設 定 段 階 に お い て,操 作 後 の フ ィ ー ドバ ッ ク を 確 認 しな が ら,い か に 簡 単 で 便 利 に 感
じ る か を 評 価 し て い る こ と が 明 ら か に な っ た.
(b)グ ル ー プ2
グル ー プ2は 家電 製 品 カテ ゴ リに 関連 した単語 と して 「体 重(計)」,「 操 作 」 が見 ら れ た.そ して,「(人 や ネ ッ トの評判 を)聞 く」,「(目的 の ものが)来 る」 とい った操作 時 以外 のエ ピソー ドに関す る単語 が確認 され た.
感 情 は 「感 動 」,「安 心」,「不 安」 とい った単語 と 「感 じる」 とい う単 語 が見 られ た.
「感 じる」 につ いて元 デー タを確 認 す る と,製 品 ・サ ー ビス の あ りが たみ を感 じる,長 く使 えそ うと感 じる,魅 力 を感 じる,疑 い を感 じる,な ど様 々な感 情 を抱 いて い る こ と がわ か った.
上述 の結 果 よ り,グ ル ー プ2で は製 品操 作時 だ けで は な く,そ の製 品 を認 知 した 時点 か ら利 用後 ま で の様 々な タ ッチ ポイ ン トが,ユ ーザ の感 情 に変化 を与 えて い る とい う評 価 の特 徴 が示 され た.
(c)グ ル ー プ3
グル ー プ3は 生活 用 品 カテ ゴ リとア クテ ィ ビテ ィカ テ ゴ リの2つ の カテ ゴ リに関連 し た単語 を含 む グル ー プで あ った.「 気(に な る)」,「(状況や その対 象 を)見 る」 とい う 単語 が確 認 され た こ とか ら,ユ ー ザ がそ の商 品(製 品 ・サ ー ビス)が どの よ うな商 品 な のか,あ るい はそ の商 品 に よって どの よ うな効果 や メ リッ トが あ るの か とい う"効 用"
を確 認 してい る記述 が多 い こ とが 明 らか にな った.
そ して,ア クテ ィ ビテ ィカテ ゴ リに近い位 置 に布 置 され た単語 に 「食 べ る」 が あっ た こ とか ら,ア クテ ィ ビテ ィカテ ゴ リでは飲食 に関す る記 述 が多 い こ とがわ か った.
ま た,「 友 人」 の 単語 につ い て元デ ー タ を確認 す る と,"久 しぶ りの友 人 と会 う","友 人 に誘 われ て","友 人 に褒 め られ て"と い っ た記 述 に使 われ て お り,友 人 の存在 が満 足 経験 に関 わ って い るグル ー プ で あ るこ とが明 らか に なった.
(d)グ ル ー プ4
グル ー プ4で は分 類 した5つ のカテ ゴ リはい ずれ も含 まれ なか った.こ の グル ー プ で は 「配 達」 や何 か しらの 「サー ビス」 を 「利 用 」す る とい う単語 の他 に,「 以 前」 や
「前」 とい った過去 の経 験 と比 較 してい る単語 が確認 され た .
「前 」 とい う単語 は,過 去 の意 味 の他 に"位 置 関係(自 分 の 目の前 に あ る)"に 関す る記 述 と,「5分 前 」や 「申 し込 み前 」 とい っ たで き ご との"タ イ ミング"に 関す る意 味
感 情 で は 「期 待 」や 「満 足」 が見 られ た.上 述 の結果 か ら,ユ ー ザ はユ ーザ 自身 の体 験 した過去 の経 験や 自身 の感 覚(位 置 関係,タ イ ミング)と 比較 し,期 待感 や満 足感 と い った感 情 を生起す る とい う評価 の特徴 が明 らか に なった.
(e)グ ル ー プ5
グル ー プ5は 接 客 カテ ゴ リに 関連 す る単語 が確 認 され た グル ー プで あ った.「 対応 」
「電話 」,「在庫 」 な ど,問 い合 せ に 関す る担 当者 とのや り取 りで用 い られ る単語 が確 認 され た.そ して,「 早 い」,「専用 」 な どの単語 か ら,製 品 ・サー ビス提 供側 の対 応 力や 対応 のス ピー ドがユー ザ の満 足 に影 響 を与 えてい るこ とが 明 らか にな った.
3.4.3.DEMATEL法 を用 いた で き ご とと感 情 の構 造 に関す る結 果 と考 察
(1)DEMATEL法 に よる構 造 図の作 成
ア ンケ ー トのテ キ ス トデ ー タ につ い て,5カ テ ゴ リそ れ ぞれ にDEMATEL法 を用 い て 構 造化 した.DEMATEL法 を行 う際 に,図3‑3に 示 す 手順 で直接 影響 行 列 を作成 した.
まず,図3‑3の ② に示 すテ キス トデー タの内容 を細 分化 した.あ るで き ご とに対 して, 次 に発 生す るで き ご とや生 起 した感 情 の 関係 を 「原 因 」と 「結果 」の対 と して抽 出 した.
細分 化 の基 準 は,「 原 因」の主体 とな った動 作 と,「結果 」 とな った変化(反 応や 感 情)の 内容 ご とに文 章 を区切 るル ール とした.
次 に図3‑3の ③ に示 す コー テ ィ ング作業 を行 った.コ ー デ ィングのル ール は細 分 化 し た内容 が もつ概 念 ・事柄 を表す,端 的 な表 現 に置 き換 え る もの とした.
例 え ば 「す ぐに折 り返 し担 当の先生 か ら電話 があ った」は[対 応 があ る],「1種 類 の和 菓子 でセ ッ トして も らえるか 聞い た」 は[問 い合 わせ る]と い った 具合 で あ る.
コーデ ィ ング作業 に よ り,発 生 したで き ご とや 感 情 はネ ッ トワー クサ ー ビス カテ ゴ リ では38項 目,家 電製 品 カテ ゴ リで は35項 目,生 活 用 品カ テ ゴ リでは32項 目,ア クテ ィ ビテ ィカテ ゴ リで は45項 目,接 客 カテ ゴ リで は34項 目に集 約 した.
そ して,コ ー デ ィ ン グ実施 後 の各 項 目に変 換 され たデ ー タか ら,各 項 目の因果 関係 を 対 とと らえ,そ の対 の数 か ら図3‑3の ④ に あ る直接 影響 行 列 を作成 した.対 の集 計 方法 につ いて例 を示 す.
[ダ ウンロー ドす る]と[表 示 され る],[ダ ウン ロー ドす る」 と[ワ ク ワクす る]と い うよ うに,で き ご とか ら次 の で き ご と,で き ご とか ら次 に生起 した感 情へ と,そ れ ぞれ 各項 目の 関係 か ら頻 度(度 数)を 集 計 した.
最 後 に,作 成 した直接 影 響行 列 か らCollegeAnalysis(Ver.6.6)を 用 い て,総 合 影 響行