25 第四章 分析結果と各グループの論点の特定結果 本章ではまず，第二章で述べた PC データの分類（グループ分け）を含む統計分析の結 果について報告する．その後，各グループの重要語を特定した結果と，重要語に基づいて 特定した各グループの論点について述べる． 4-1 分析結果 本節ではまず，統計分析の最初の作業としてクロス集計表を作成した結果について述べ， その後，PC データを主成分クラスター分析によってグループ分けした結果について報告す る． 4-1-1 クロス集計表の作成結果 主成分クラスター分析の第一段階として，「整理番号（ID）×分析対象語」のクロス集 計表を作成した結果について報告する． 本研究では PC データ全件と分析対象語 834 語を対象にするとデータ量が大きく，ttm の 処理限界に達しクロス集計表を作成することができなかった．そのため，PC データの件数 を半分に減らした PC ファイル O と PC ファイル E でそれぞれ出現回数上位 834 語を特定 し，両者の結果を比べて，共通する上位 773 語をクロス集計とこれ以降の分析の対象語に することとした． なお，ttm でそのまま対象ファイルからクロス集計表を作成すると，行の項目名が御意 見の全文となる集計表が作成されるが，後述する R 使用時のコンピュータのメモリ容量の 負荷を軽減するため，作成されたクロス集計表の各御意見の全文を 1～84,887 の整理番号 （ID）に置き換え，「整理番号（ID）×分析対象語」のクロス集計表とした． 次に，整理番号（ID）（84,887 件）×分析対象語（773 語）のクロス集計表を用いて主成 分分析を行い，整理番号（ID）（84,887 件）×成分（1～773）の主成分得点のマトリック スを作成した． しかし，次の段階として，PC データのグループ分けを行うクラスター分析で必要となる ユークリッド平方距離を，完成した（84,887 件）×成分（1～773）の主成分得点のマトリ ックスで求めようとすると，データの量が大きすぎて，コンピュータのメモリ容量（32GB） の限界に達してしまい，求めることができなかった．そこで本研究では，これ以降の分析 の対象を整理番号（ID）が奇数番号（42,444 件）の御意見のみとすることとし，PC ファ イル O（42,444 件の PC データ）（PC ファイル T から整理番号（ID）が奇数番号（42,444
26 表 4-1 整理番号（ID）（42,444 件）×分析対象語（773 語）のクロス集計表の一部 原発 日本 事故 国民 福島 安全 エネルギー 稼働 必要 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 3 1 1 0 1 1 1 1 0 0 5 1 0 1 0 0 1 0 1 0 7 1 1 0 0 0 0 1 0 0 9 1 0 1 0 0 0 0 0 1 11 0 0 1 0 1 0 0 1 0 13 1 1 0 0 0 0 0 0 0 15 1 1 0 0 0 0 1 0 0 17 1 1 0 1 0 1 0 0 0 19 1 1 0 0 0 0 0 1 0 注）各御意見中における各分析対象語の出現・非出現（出現：1，非出現：0） 件）の整理番号（ID）と同 ID の御意見を抽出したもの）を用いて，クロス集計の作成か らやり直すこととした． 以上のような作業の結果，作成した整理番号（ID）（42,444 件）×分析対象語（773 語） のクロス集計表の一部を表 4-1 に示す．表では，行が整理番号（ID）で，列が分析対象語 となっており，行と列の交点のセルの数値が各御意見中における各分析対象語の出現・非 出現（出現：1，非出現：0）を表している． 続いて，上記のクロス集計表を用いて主成分分析を行い，整理番号（ID）（42,444 件） ×成分（1～773）の主成分得点のマトリックスを作成し，同マトリックスを用いてクラス ター分析（PC データのグループ分け）を行った． 4-1-2 PC データのグループ分けの結果 論点を特定するために，本研究ではまず，各 PC データを御意見における単語の出現パ ターンによっていくつかのグループに分類することにした．なお，グループ分けにおいて は，クラスター分析の結果に基づき，42,444 件の PC データを 3 つの大グループに分類し， その後 9 つの中グループ，27 つの小グループ，さらに小グループの 1 つを 10 のグループ へとグループ分けを 4 段階で行っていく方法をとった． 上記の方法で，PC データをまず 27 の小グループまでに分類した結果のグループごとの データ数と同データ数が全分析件数（42,444 件）に占める割合を表 4-2 に示す．なお，ク ラスター分析によってグループ分けした時点で各グループのコメント数は確定しているの で，次の段階で各グループの論点が特定された時点で，それぞれの論点に関するコメント 数は集計されたことになる． グループ分けの後，各グループの論点を特定するため，各グループの出現 PC データ数 整理番号 （ID） 分析 対象語
27 上位 10 語を抽出し，同単語群をそのグループの重要語とした．その上で，それらの重要語 から各グループの論点を特定した．ただしこのとき，同じ上位のグループから派生した下 位のグループ全てにおいて上位 10 語に入った単語については，各グループに特有の単語で はないため除外し，除外した数だけ下位の単語を繰り上げた． 特定した，大グループと中グループ，小グループの各グループの重要語と論点をそれぞ れ表 4-3 と表 4-4，表 4-5 に示す．なお，表 4-3～表 4-5 において，特定した重要語の並び は出現 PC データ数の多い順となっており，また，語の中に含まれている縦棒は，その語 が ttm によって複合語に分類されたことを表している．ただし，クラスター1-4-1 と 1-5-1， 2-1-1，2-2-1，3-1-1，3-2-1 は中グループと同じ結果となったため，表 4-5 からは割愛した． また，重要語の抽象度が高い，あるいは多様で論点を特定することが困難であったグルー プは「特定不能」とし，表において網掛けで示している． 表 4-2 42,444 件の PC データを大・中・小グループに分けた結果 大グループ PC データ数 （割合%） 中グループ PC データ数 （割合%） 小グループ PC データ数 （割合%） クラスター1 40,799 (96.12%) クラスター 1-1 27,719 (65.31%) クラスター1-1-1 23,886(56.28%) クラスター1-1-2 1,653(3.89%) クラスター1-1-3 377(0.89%) クラスター1-1-4 247(0.58%) クラスター1-1-5 243(0.57%) クラスター1-1-6 235(0.55%) クラスター1-1-7 190(0.45%) クラスター1-1-8 140(0.33%) クラスター1-1-9 134(0.32%) クラスター1-1-10 134(0.32%) クラスター1-1-11 130(0.31%) クラスター1-1-12 129(0.30%) クラスター1-1-13 119(0.28%) クラスター1-1-14 102(0.24%) クラスター 1-2 11,037 (26.00%) クラスター1-2-1 10,771(25.38%) クラスター1-2-2 266(0.63%) クラスター 1-3 1,673 (3.94%) クラスター1-3-1 1,299(3.06%) クラスター1-3-2 125(0.29%) クラスター1-3-3 118(0.28%) クラスター1-3-4 118(0.28%) クラスター1-3-5 13(0.03%) クラスター1-4 231(0.54%) クラスター1-4-1 231(0.54%) クラスター1-5 139(0.33%) クラスター1-5-1 139(0.33%) クラスター2 (2.72%) 1,152 クラスター2-1 1,069(2.52%) クラスター2-1-1 1,069(2.52%) クラスター2-2 83(0.19%) クラスター2-2-1 83(0.20%) クラスター3 (1.16%) 493 クラスター3-1 448(1.06%) クラスター3-1-1 448(1.06%) クラスター3-2 45(0.11%) クラスター3-2-1 45(0.11%)
28 表 4-3 特定した大グループの重要語と論点 グループ名 PC データ数 （割合%） 特定した重要語 特定した論点 クラスター1 40,799（96.12%） 原発，日本，事故，福島，国民，安全，シナリオ， 将来，エネルギー，必要 特定不能 クラスター2 1,152（2.72%） 原発，コスト，必要，事故，エネルギー，国民，問 題，シナリオ，安全，福島 エネルギーコストの問題 クラスター3 493（1.16%） 気候|変動，温室|効果|ガス，削減|目標，国際|公約， 日本，依存，原子|炉，積極|的，生産，再生 温室効果ガスの削減 表 4-4 特定した中グループの重要語と論点 グループ名 PC データ数 （割合%） 特定した重要語 特定した論点 クラスター1-1 27,719（65.31%） 日本，国民，安全，必要，エネルギー，シナリオ， 将来，自然|エネルギー，政府，稼働 特定不能 クラスター1-2 11,037（26.00%） 日本，シナリオ，将来，安全，必要，子ども|達，自 然|エネルギー，エネルギー，生活，国民 将来世代のための 自然エネルギーの必要性 クラスター1-3 1,673（3.94%） 日本，燃料，安全，処理，エネルギー，シナリオ， 原発|事故，政府，世界，問題 使用済み核燃料の処理問題 クラスター1-4 231（0.54%） マンション，トイレ，生活，処理，影響，廃棄|物， 危険，燃料，国民，問題 核廃棄物の生活への影響 クラスター1-5 139（0.33%） 優秀，技術，エネルギー，安全，人材，将来，世界， 政府，必要，国民 優れた安全技術と人材 クラスター2-1 1,069（2.52%） コスト，事故，再生|可能|エネルギー，問題，福島， 安全，技術，原発，国民，現在 事故のコストと 再生可能エネルギー クラスター2-2 83（0.19%） 安全|確保，原子力，選択肢，エネルギー|安全|保障， 貢献，抑制，重要，選択，視点，確保 エネルギーの安全保障 クラスター3-1 448（1.87%） 日本，積極|的，生産，気候|変動，温室|効果|ガス， 削減|目標，国際|公約，再生|可能|エネルギー，依存， 原子|炉 原発と再生可能エネルギー による温室効果ガスの削減 クラスター3-2 45（0.11%） 再生，稼働，子孫，長期，生産，加速，原子力，今 後，エネルギー|効率，提案， 将来世代のための原発反対
29 表 4-5 特定した小グループの重要語と論点 グループ名 PC データ数 （割合%） 特定した重要語 特定した論点 クラスター1-1-1 23,886（56.28%） 日本，事故，福島，国民，安全，エネルギー，必 要，シナリオ，将来，政府 特定不能 クラスター1-1-2 1,653（3.89%） 日本，事故，安全，福島，国民，エネルギー，世 界，技術，開発，問題 安全なエネルギー 技術の開発 クラスター1-1-3 377（0.89%） 日本，事故，野菜，模索，農業，福島，国民，将 来，安全，生活 原発事故の 農業への影響 クラスター1-1-4 247（0.58%） 人命，現代，健康|被害，事故，福島，安全，放射 能，国民，世界，将来 放射能による健康被害 クラスター1-1-5 243（0.57%） 年月，処理|技術，必要，事故，福島，国民，進歩， 安全，エネルギー，日本 処理技術の進歩に 必要な年月 クラスター1-1-6 235（0.55%） 広島，長崎，日本，事故，福島，原爆，教訓，エ ネルギー，安全，シナリオ 原爆の教訓 クラスター1-1-7 190（0.45%） 英知，結集，日本，事故，福島，必要，将来，技 術，開発，エネルギー 日本の英知を結集した エネルギー技術の開発 クラスター1-1-8 140（0.33%） 生き物，影響，事故，福島，懸念，人間，安全， 稼働，子ども|達，将来 原発事故の 生物への影響 クラスター1-1-9 134（0.32%） 民意，日本，事故，怒り，福島，安全，無視，危 険，将来，シナリオ 民意の無視 クラスター1-1-10 134（0.32%） とんでも，日本，事故，福島，国民，安全，将来， 人間，政府，エネルギー 特定不能 クラスター1-1-11 130（0.31%） 快適，日本，事故，国民，福島，必要，政府，エ ネルギー，原発|事故，生活 特定不能 クラスター1-1-12 129（0.30%） 人生，日本，事故，福島，国民，安全，危険，稼 働，政府，必要 特定不能 クラスター1-1-13 119（0.28%） 工場，電気，必要，稼働，企業，福島，エネルギ ー，政府，技術，日本 産業界における 電力需要 クラスター1-1-14 102（0.24%） 電力|料金，電力|会社，値上げ，再生|可能|エネル ギー，必要，事故，高騰，シナリオ，安全，想定 電気料金の値上げ クラスター1-2-1 10,771（25.38%） 自然|エネルギー，安全，開発，日本，必要，生活， 原発|事故，稼働，放射能，政府 安全な 自然エネルギーの開発 クラスター1-2-2 266（0.63%） 子ども|達，安心，憲法，シナリオ，エネルギー， 放射能|汚染，国内，主張，生物，太陽光|発電 子どもへの放射能汚染 クラスター1-3-1 1,299（3.06%） 原発，日本，事故，福島，処理，安全，エネルギ ー，必要，燃料，原発|事故 使用済み核燃料の処理 クラスター1-3-2 125（0.29%） 廃|炉|作業，原発，事故，処理，福島，安全，必要， 廃|炉，燃料，危険 廃炉作業の危険性 クラスター1-3-3 118（0.28%） 送電，原発，発電，日本，分離，事故，必要，電 力|会社，安全，福島 発送電分離の実施 クラスター1-3-4 118（0.28%） 国際|社会，原発，日本，事故，経済，福島，安全， 世界，エネルギー，必要 原発事故の国際社会 への影響 クラスター1-3-5 13（0.03%） 情報，説明，建設，納得，国内，発言，割合，立 地，地域，発信 原発の立地地域への 説明責任
30 4-1-3 大グループの論点の特定結果 まず，大グループの論点を特定した結果について報告する．表 4-3 に示すように，コメ ントの数としては，クラスター1 が PC データ数 40,799 件（96.12%）と圧倒的な多数を占 めた．しかし，重要語が抽象的だったため同クラスターの論点は「特定不能」とした． 一方，クラスター2 はコメント数が 1,152 件（2.72%）で，「コスト」や「エネルギー」「問 題」といった単語から，論点を「エネルギーコストの問題」と命名した． 最後のクラスター3 はコメント数が 493 件（1.16%）で，「温室効果ガス」や「削減目標」 「積極的」といった単語から，論点を「温室効果ガスの削減」と命名した． 4-1-4 中グループの論点の特定結果 次に，中グループの論点を特定した結果について報告する． 表 4-4 に示すようにまず，クラスター1 はクラスター1-1 から 1-5 までの 5 の中グループ に分かれた．そのうち，クラスター1-1 はコメント数が 27,719 件（65.31%）で，もっとも 大きなグループとなったが，重要語が抽象的だったため論点を「特定不能」とした． 次に，クラスター1-2 は，コメント数が 11,037 件（26.00%）で，「将来」や「必要」「自 然エネルギー」といった単語から，論点を「将来世代のための自然エネルギーの必要性」 と命名した．以下，同様にクラスター1-3 からクラスター1-5 まで各論点を表 4-4 に示すよ うにそれぞれ命名した． 次に，表 4-4 に示すように，クラスター2 はクラスター2-1 と 2-2 の 2 つの中グループに 分かれた．命名したクラスター2-1 とクラスター2-2 の論点は表に示すとおりである． 次に，表 4-4 に示すように，クラスター3 はクラスター3-1 と 3-2 の 2 つの中グループに 分かれた．命名したクラスター3-1 とクラスター3-2 の論点は表に示すとおりである． 4-1-5 小グループの論点の特定結果 最後に，小グループの論点を特定した結果について報告する．なお小グループの「PC データ数（割合%）」や「特定した重要語」「特定した論点」の詳細については割愛する． 表 4-5 を参照されたい． まず，表 4-5 に示すように，中グループのクラスター1-1 はクラスター1-1-1 からクラス ター1-1-14 までの 14 の小グループに分かれた．論点を特定した結果，クラスター1-1 に属 する PC データの論点には，少なくとも「安全なエネルギー技術の開発」と「原発事故の 農業への影響」「放射能による健康被害」「処理技術の進歩に必要な年月」「原爆の教訓」「日 本の英知を結集したエネルギー技術の開発」「原発事故の生物への影響」「民意の無視」「産 業界における電力需要」「電気料金の値上げ」といった 10 の論点が含まれていると考えら
31 れた． 次に，中グループのクラスター1-2 は，クラスター1-2-1 からクラスター1-2-2 の 2 つの小 グループに分かれた．論点を特定した結果，クラスター1-2 に属する PC データの論点には 「安全な自然エネルギー開発」と「子どもへの放射能汚染」といった 2 つの論点が含まれ ていると考えられた． 最後に，中グループのクラスター1-3 はクラスター1-3-1 からクラスター1-3-5 までの 5 の小グループに分かれた．論点を特定した結果，クラスター1-3 に属する PC データの論点 には，少なくとも「使用済み核燃料の処理」と「廃炉作業の危険性」「発送電分離の実施」 「原発事故の国際社会への影響」「原発の立地地域への説明責任」といった 5 つの論点が含 まれていると考えられた． 以上の結果から，27 の小グループのうち 23 の小グループで論点が特定できたと考えら れる． 4-1-6 より細かなグループ分けによる論点の特定結果 前述したように，PC データを段階的に 27 のグループに分け，論点を特定しようとした が，クラスター1-1-1 に関しては，コメント数が非常に多いにも関わらず，重要語が抽象的 なため論点を特定することができなかった．そのため，小グループまで分けたのと同様の 方法で同クラスターをさらに 10 の下位のグループに分け，同様の方法で重要語と論点の特 定を試みた． クラスター1-1-1 の 10 の下位のクラスターについて特定できた重要語と論点を表 4-6 に 示す．表 4-6 に示すように，クラスター1-1-1 に属する PC データの論点には，少なくとも 「原発の安全性への懸念」と「核廃棄物の処理技術」「再生可能エネルギーによる温室効果 ガス削減」「原発開発の危険性」「安全技術の強化とリスクの低減」「エネルギー技術の開発 競争」「健康被害への懸念」「コストの上昇による経済影響」といった 8 つの論点が含まれ ていると考えられた．
32 表 4-6 特定したクラスター1-1-1 の下位グループの重要語と論点 グループ名 PC データ数 （割合%） 特定した重要語 特定した論点 クラスター1-1-1-1 19,741（46.51％） 原発，日本，事故，福島，国民，安全，未来，エ ネルギー，必要，シナリオ 原発の安全性への懸念 クラスター1-1-1-2 3,665（8.63％） 原発，将来，事故，福島，廃|炉，安全，エネルギ ー，必要，廃棄|物，技術 核廃棄物の処理技術 クラスター1-1-1-3 93（0.22％） 原発，開発，国際|社会，廃|炉|作業，事故，福島， 必要，危険，エネルギー，稼働 原発開発の危険性 クラスター1-1-1-4 84（0.20％） トイレ，日本，マンション，放射能，健康|被害， 懸念，シナリオ，将来，世界，廃|炉 健康被害への懸念 クラスター1-1-1-5 81（0.19％） 原発，温室|効果|ガス，日本，事故，削減，福島， 再生|可能|エネルギー，生活，削減|目標，安全 再生可能エネルギーによる 温室効果ガス削減 クラスター1-1-1-6 77（0.18％） 日本，国際|競争，電力|料金，エネルギー，技術， 開発，問題，安全，稼働，世界 エネルギー技術の開発競争 クラスター1-1-1-7 73（0.17％） 高騰，日本，安全|確保，安全，影響，問題，経済， 政府，将来，必要， コストの上昇による 経済影響 クラスター1-1-1-8 49（0.12％） 処理|技術，原発，日本，事故，福島，エネルギー， 未来，リスク，安全，必要 処理技術の開発と リスクの低減 クラスター1-1-1-9 20（0.05％） エネルギー，再生，日本，真摯，誇り，要求，終 了，きれい，約束 特定不能 クラスター1-1-1-10 3（0.01％） 尊|守，原発，福島，危険，原発|事故，影響，真剣， 誇り，再生，温室|効果|ガス 特定不能 4-2 結果のまとめと考察 本章では，PC データのグループ分けを含む統計分析の結果，各グループの重要語と論点 を特定した結果，特定した論点ごとにコメント数を集計した結果を報告した． その結果，次のようなことが明らかになった． まず，PC データのグループ分けを含む統計分析の結果から明らかになったことについて 述べる． 本研究では，主成分クラスター分析の結果に基づき，42,444 件の PC データを単語の出 現パターンによって 3 つの大グループと 9 つの中グループ，27 つの小グループ（うち１グ ループについてはさらに 10 の下位グループ）に分けることができた． 次に，各グループの重要語と論点を特定した結果から明らかになったことについて述べ る． ・27 の小グループのうち 23 の小グループで論点が特定できたことから，本研究の分析方
33 法で，PC の論点をある程度特定できたと考えられる． ・クラスター1-3-5 の 13 件（0.03%）のようにコメント数が極端に少ないグループも見られ たが，そのようなグループに関しても重要語から論点を特定することができた．このこ とは本研究の分析手法が多数派の御意見だけでなく，少数派の御意見についても論点を 特定できる可能性を示唆していると考えられる． ・コメント数が多く，かつ重要語が抽象的で論点が特定できなかったクラスター1-1-1 に対 しては，さらに細かなグループに分け，重要語と論点の特定を行うことで複数の論点を 特定することができた．このことから，必要に応じてコメントを細かくグループ分けす ることで，複数の論点を含んでいるグループについてもそれら論点を特定することがで きると考えられる．
