共起ネットワークによる動向分析のテスト。

データマイニングの手法を活用した動向調査（蓄積されたデータのなかに意味のあるパターンを発見する手法による調査，という感じでしょうか）をよくやるのですが，今日は一つの方法をご紹介します。

「共起ネットワーク分析」という手法なんですが，次の画像をみていただくのが早いと思います。

データマイニングの手法なので，まずは分析するデータが必要になります。今回は「Googleアラート」を「図書館」（「ライブラリー」などの類義語も）で設定し届いたメール（「コロナ」という文字列が登場した日から，ということで2020/2/19から4/17まで収集しました）で試しました（動向調査の例として）。

データを整えたうえで（データクレンジング），「共起ネットワーク分析」を，「KH Coder」というソフト（様々なテキストマイニングの分析ができます）を利用し，行いました。○回以上登場する言葉のみ含む，など，種々の設定の上，分析するのですが，今回は簡単な説明にとどめたいと思いますので，詳しい説明は省きます。

「共起ネットワーク」では，上記のような図として，視覚化されるわけです。ざっくり説明すると，図のように，言葉の出現頻度により点を大きくしたり，「共起」というように一緒に登場する傾向がある言葉（「距離」が遠いか近いかを計算）を線で表現したりできます。これから何が読み取れるか，みるということになります。
この例だと，電子資料サービスが注目されている，など動向が読み取れると思います。

データマイニングの手法は，もっと初歩的な方法など，所属先で利用したものを公開していますので（『動向レポート』の「公共図書館の動向を新聞記事見出しに探る」（1）と（3）），本記事に興味を持っていただいた方には，楽しんでいただけるかもしれませんね。動向調査としては，最近のものとはいえないのですが。今日はこのくらいで失礼します。