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2015年9月

2015年9月29日 (火)

世論調査の代表性の呪縛

先日、埼玉大学社会調査研究センターが主催の「第5回世論・選挙調査研究大会」という研究会があり、その中で
「インターネット調査の課題と可能性」というテーマがあるのが気になって聴講して来ました。

まずは報道機関の取組みの発表でしたが、読売新聞社の方が「電話に出ない人は調査を偏らせるか」、朝日新聞
社の方が「ネット調査による選挙予測の可能性について」、毎日新聞の方は「ソーシャル世論の傾向、ツイッター
分析を基に」という発表をしてくれました。

これらの大新聞社が世論調査や選挙予測調査のために、インターネット調査や、ツイッター分析の研究をしていると
いうこと自体が驚きでした。

世論調査や選挙予測調査では「代表性」と「手続きの正しさ」が最も重視される分野ですから、インターネット調査や
ソーシャル分析は対極にあるもので、インターネットやSNSでやるべき対象ではないと思っていました。

しかし、携帯限定者(固定電話を持たない人)が10%を超えて、知らない電話番号の着信には出ない人が増える
中でRDDの信頼性が急速に低下しているのだそうです。

米国の携帯限定者は45%で、RDDの回収率は9%という酷い状況で、日本でもRDDや、訪問調査、郵送調査
の回収率が年々悪くなる中で、これまではタブーとも思われていた「インターネット調査」や「SNS分析」も排除せ
ずに検討せざるを得なくなっているとの印象を受けました。

米国の大統領選挙で、ブッシュとゴアの投票結果を1番正しく予測できたのは、ハリス・インタラクティブ社がインタ
ーネット調査で実施した結果で、理論的な補正を正しく行えば世論調査や選挙調査でもインターネット調査が使え
るという風潮が米国で起きているとも聞きました。

治安やセキュティ、個人情報に関する意識や、電話環境の変化等で社会調査の環境も変わって来ているということ
でしょうが、報道機関の方々から「何とか改善しなくてはいけないが、代表性の呪縛から逃れられないので、、、」と
いう発言が印象的でした。

自分もインターネットで世論調査や選挙調査を安易にやるべきではないと考えますが、インターネット調査以外には
改善の方法が見当たらないのかもしれませんね。

2015年9月 1日 (火)

インターネット調査×テキストマイニング

学習院マネジメント・スクールの監修で、2011年11月に『買い物客はそのキーワードで手を伸ばす』という書籍が出ています。

そして、こちらには以下のような記述がありました。

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「価値創造型プロモーションの開発プロセスで用いるのは『ウェブ・モチベーション・リサーチ』と名づけた手法である。ウェブ・モチベーション・リサーチでは、インターネット調査会社を利用して多くの消費者を対象としてアンケート調査を行う。また、結果の解析にはテキストマイニングのソフトを用いて分析の省力化を図る・・・」 ※1
「そこで必要となるのが、テキストデータの縮約だ。縮約とは、膨大なテキストを各質問の内容によってグループ化し、どういった意見が出てきたのかを見やすくまとめる・・・」 ※2
「・・・テキストマイニングの最大の利点は、手間を大幅に省くことができるということだ。」 ※3


【引用文献】「買い物客はそのキーワードで手を伸ばす」 学習院マネジメント・スクール 監修 上田隆穂/兼子良久/星野浩美/守口剛 編著  ※ダイヤモンド社 Amazon kindle版 位置No.843(※1)、No.1031(※2)、No.1071(※3)

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最近、当社では新しい「テキストマイニング(TextVoice)」のASPサービスを開発して、5月からお客様にご紹介しています。

お蔭様でお客様の評判はとても良く、まだ発売して4か月ですが、食品会社、飲料会社、日用品会社、調査会社、コンサル会社等が導入していただけました。

そして、インターネット調査で自由記述(FAデータ)を大量に回収して、それをTextVoiceで構造的に解析したい。というご要望も多く、数社のクライアント様の案件で調査を実施ししましたが、とても面白い結果が得られたと喜んでいただけました。

上記の書籍で学習院大学の上田先生が『ウェブ・モチベーション・リサーチ』を提唱しておられますが、インターネット調査で大量のテキストデータを回収して、それをテキストマイニングにかけて分析する。というのは有効なアプローチだと思います。

お客様からご依頼をいただく調査では、インターネット調査で定量分析を行い、その前後でグルイン等での定性分析を行うケースが沢山あります。

もちろんグルイン等の情報を深化する定性調査も必要ですが、調査の目的によっては1,000人、2,000人といった沢山の生活者から、純粋想起のテキストデータを回収し、それをテキストマイニングする方が効果的なケースもありそうです。

「TextVoice」はテキストデータの構造分析が得意なので、「インターネット調査」×「TextVoiceでのテキストマイニング」をお勧めいたします。

興味があれば下記ページをご覧ください。

〇インターネット調査×「テキストマイニング(TextVoice)」
  https://www.myvoice.co.jp/menu/txt-voice.html

プロフィール

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Takai kazuhisa

伊藤忠系シンクタンクの社内ベンチャーで、1999年にネットリサーチ会社のマイボイスコムを立ち上げて社長をやっています。会社を作ることより続けること、良い会社を目指して経営することの難しさ日々感じながら奮闘している毎日です。夜は神田や神保町あたりの居酒屋に出没し、休日は自然散策やアウトドアを楽しんでいます!