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はじめに データを扱う人であれば誰でも、利用者がデータをどんな場面で活用しているのかを想像しているのではないでしょうか。たとえば、技術者が技術トレンドをいち早くキャッチして何のスキルセットを新たに身に付けるか、プロジェクトマネージャが先を見通してどうやって品質、費用、納期をコントロールするか、CEO がこれから伸びていくであろう事業領域を予見してどの事業に経営資源を割り当てるか(注1)など、データの価値を知として最大化している様子をイメージしていると思います。 データの出どころは人それぞれだと思いますが、近頃はブログやニュースサイトといったインターネット上のデータにも価値ある内容が溢れていると考えています。このような客観的なデータを入手することができるのなら、一人で考えるより間違いを発見しやすいですし、ジェームズ・スロウィッキーの「みんなの意見は案外正しい(注2)」で述べられているような群

はじめに 任意のテキストファイルにどのような特性があるのか？そのテキストファイルに、ネガティブな発言が多いか、それとも、ポジティブな発言が多いかの傾向をざっくりと把握するには、ネガポジ度を分析するとよいです。このTipsでは、とある組織のウィークリーレポートを使って、その内容にどのような特性があるのかを分析してみます。手順としては、①ウィークリーレポートをRMeCabで形態素解析後、②単語感情極性表(注1)からスコアを算出し、③ネガポジ度を三次元円グラフで描画します。単語感情極性とは、その語が一般的に良い印象を持つか（positive） 悪い印象を持つか（negative）を表したものです。例えば、「良い」、「美しい」などはpositiveな極性、 「悪い」、「汚い」などはnegativeな極性を持ちます。 テキストのネガポジ度を分析する ▼サンプルスクリプト # 三次元円グラフライブラリ