2. 新聞報道を対象としたテキストマイニングによる災害時情報ニーズの把握
2.6. まとめ
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[3] 予備検討の段階で，暫定的に作成した語群によって頻出語を分析し，類義語に漏れがないよう配 慮した．具体的には，図 2.4や図 2.6，KWIC (Key Words in Context)コンコーダンス11)の検索結果 に基づいている．ここで，KWIC コンコーダンスとは，分析対象となる記事群に対して，抽出語 や品詞，活用形を指定して検索する機能やその結果のことである．
参考文献
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2) 佐藤翔輔・林春男・井上和治・西野隆博：ウェブニュースに見る災害・危機における社会的側面 の時系列展開の可視化―TRENDREADER(TR)TMによるキーワード自動抽出結果の公開を通した 危機管理関係者の状況認識の支援―，可視化情報学会論文集，Vol.29，No.7，pp.17-26，2009.7.
3) 嵯峨田良江・朝井大介・大野健彦・浅野陽子：大災害時にはどのような情報が必要か―被災者イ ンタビューに基づく情報伝達の解明―，研究報告ヒューマンコンピュータインタラクション，
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http://kumanichi.com/feature/kumamoto_jishin/（2017.9.1 閲覧）
10) 朝日新聞：朝日新聞記事データDVD「2016年版」（学術・研究用）（2017.11.7 取得）
11) 樋口耕一：社会調査のための計量テキスト分析―内容分析の継承と発展を目指して，237p.，ナカ ニシヤ出版，2014.
12) 工藤拓：MeCab:Yet another Part-of-Speech and Morphological Analyzer，http://taku910.github.io/mecab/
13) ウィキペディア財団：日本語版Wikipedia，https://dumps.wikimedia.org/jawiki/latest/ （2018.1.20 閲 覧）
14) T. コホネン著・徳高平蔵・大藪又茂・堀尾恵一・藤村喜久郎・大北正昭監修：自己組織化マップ
改訂版，シュプリンガー・フェアラーク東京，2005.
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15) Yahoo! JAPAN ニュース：検索データから見る熊本地震，「セブン」なぜ急増? 熊本地震，検索
から見えたニーズ，https://kumamotojishin.yahoo.co.jp/bou-sai/05/（2016.10.7 閲覧）
16) 熊本日日新聞：熊本日日新聞Webサイト，https://kumanichi.com/（2016.5.17 閲覧）
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