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アンケートには、数値で回答をする設問があったり、自由記述の回答をする設問があったりすることが一般的です。 そして、数値の回答に関しては、集計して性別や年代など回答者の属性ごとにスコアを比べたり、質問間の相関を調べて、分析を進めることが可能です。 一方で、自由記述の回答の場合、膨大なテキストデータを眺めるだけで終わってしまったり、アンケートを見た人の主観的な気付きをまとめただけで分析が終わってしまい、「データに基づいた気付き」を得るまでには至らないことも少なくありません。 そこで、今回は自由記述のアンケートデータがあったときに、有用な情報や気付きを得るために実施すべき4つの分析手法を紹介いたします。 1. 頻出単語のカウント 自由記述のテキストデータがあったときに、データ（文章）は「単語」に分け、それぞれの単語の出現回数を集計（定量化）することで、データの中にあるパターンや特徴を掴めるように
人間からの質問に対して非常に自然に受け答えできると話題になっている対話向け言語モデル「ChatGPT」に、面白半分にコンピューターサイエンスの自由記述問題を入力したところ、高得点で合格する回答が得られたことが報告されました。 ChatGPT passes the 2022 APCSA free response section · GitHub https://gist.github.com/Gaelan/cf5ae4a1e9d8d64cb0b732cf3a38e04a 今回ChatGPTが解いたのは、高校生に大学レベルの教育を提供することを目的に作られた「(PDFファイル)AP Computer Science A」の2022年版に含まれている自由記述問題です。主にJavaの知識を問うこの試験では、ビデオゲームの得点を集計するプログラムをテーマとした問題が出題されました。 スコットランド
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奈良のコメ農家に生まれ、京都の田舎大学に通う修士１年。2019年9月〜2020年8月までフランスのナントに留学しています！(一時帰国中) ＃小麦アレルギー ＃トビタテ11期生 ＃Lovegrapher ＃将来はエンジニア
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はじめに こんにちは。 ゆーしーです。 前回、こちらの記事で自由記述部分以外のトビタテ！留学JAPANの一次審査書類で私が意識したことを記載しました。 11期理系コース生のトビタテ！一次審査書類で意識したこと 今回は前回書ききれなかった自由記述についてどのように書いたか記載していきます。 トビタテ！一次審査・自由記述の内容 11期では一次審査の自由記述の内容は以下の通りでした。 これらの内容をA4 2枚で書きました。 書類で意識したこと A4 2枚の使い方 私は自由記述書類をWordで作りました。 その際に行ったことが、通常のA4のサイズのフォーマットから余白を少なくしてスペースを大きくしたことです。 また、フォントやサイズ、色も強調したいところは変えたり、写真を入れたりして作りました。 質問で「です、ます」と「だ、である」のどちらで書いたかと尋ねられることがありますが、私は「だ、である」
2016年の米大統領選前に行った投票クラスタリングを使ったアンケートでの分析結果を解説する産総研の川本達郎研究員＝東京都江東区で2019年10月30日午後2時25分、吉田卓矢撮影 世論調査などの自由記述式の回答を自動分類してくれるシステムを産業技術総合研究所（産総研）が開発した。人手をかけずに数千、数万規模の自由記述式アンケートができるようになるため、これからの社会調査を大きく変える可能性がある。どういったシステムなのか、取材した。【吉田卓矢/統合デジタル取材センター】 開発したのは、産総研人工知能研究センターの川本達郎研究員（32）だ。人の主観をネットワーク技術を使ってうまくデータ処理できないかと考えていた川本さんが目をつけたのが、自由記述式のアンケートだった。 自然言語処理では難しい コンピューターに文章を処理させる自然言語処理などの手法の開発は進むが、川本さんによれば、それを自由記述
アンケートの自由記述の回答をもとに回答者をグループ分けすることができる、トピックモデル（LDA）について簡単に紹介します。 アンケートによくある質問のタイプの1つが「自由記述」です。自由記述の回答は、5段階評価などでは得られない、より詳細な情報を得ることができます。 例えば、あるソフトウェアのサービスが、自社のサービスの満足度調査の一環として推奨度（NPS）と推奨度の理由についてアンケートをとったデータがあったとします。 そして、今回得られたアンケート結果をもとに、推奨度が高い人たちに対して「紹介キャンペーン」を行いたいとします。 その際に、自由記述の回答である「推奨度の理由」をもとに、それぞれの回答者の特徴を理解して、それぞれの回答者（顧客）に対してキャンペーンを行いたいです。 しかし、自由記述の回答は、回答者が少ない場合は1つ1つ読んでいくことができますが、多い時には全てを見て傾向を把
ヤングケアラー支援に向けた政府のプロジェクトチームの初会合＝東京都千代田区の厚生労働省で2021年3月17日午後5時半、田中裕之撮影 家族の介護や世話に追われる子ども「ヤングケアラー」をめぐる初の全国調査で、政府による実態把握はようやく一歩前進した。浮かび上がった子どもの負担や学校現場の苦悩、そして調査結果が政府に突きつけた課題を読み解いた。【田中裕之、山田奈緒】 いくら助けを求めても誰も気づいてくれない――。調査の自由記述欄には、幼いきょうだいの世話をしているとみられる生徒の悲鳴がつづられていた。「親は私たち子どもが育児をして当然だと思っている」。その生徒は疲労感や学力低下の不安を訴え、「勉強する時間がほしい。睡眠時間がもっとほしい」と切実な願いを明かした。 政府は初の全国調査で、ヤングケアラーを「本来大人が担う」家事や家族の「世話」を日常的に行う子どもと定義。このため、家族の世話（ケア
中学入試は、大学入試問題の影響を多分に受ける 2024年度の中学入試の大半が終了した。 中学入試問題は、大学入試の問題の傾向変化の影響を多分に受ける。考えれば、これは当たり前のことだ。中学入試問題の作問者は中高一貫校で科目指導に従事している教諭であり、在校生の大学入試に向けて日々指導をする身だ。無意識的に（あるいは意識的に）、その指導内容を中学入試の問題作成に入れ込んでしまうのも自然なことだろう。 「大学入試の傾向変化」と述べたが、2020年度で大学入試センター試験は廃止され、2021年度からは新たに大学入学共通テストがスタートした。この大学入試改革で目指されたのは「知識偏重型」の問題からの脱却である。「思考型」の問題を増やすことで、どれだけの基礎知識を暗記したか問うよりも、その場でじっくり考えさせる問題を多く盛り込みたいのだ。 例えば、大学入学共通テストの国語に目を向けると、大学入試セン
20211130：Word-cloud記述に誤りあり、修正。 はじめに 過去の記事で、テキスト（自然言語）の分析や可視化を紹介しました。分析の手順としてはザっと以下のような内容です。 自由記述であれ何であれ、テキスト（自然言語）をガサっとtxtテキストファイルに放り込む。 「。」でセンテンスに分割。 形態素分析。 WordCloud、出現語カウントグラフ、共起ネットワーク…等を描画 アンケート等で得た結果を全般として把握したい場合は、上記の方法でいいですが、User単位で表形式でまとめられた形式は崩さず、満足度等の情報があればそれらも活かして分析を進めたいですね。 自然言語処理は様々なサイトで紹介されていますが、なぜか不思議とテキストデータを取り込んで…というものばかり。 表形式のデータを取り込み、データフレーム化して自然言語処理を進めたいということで、やってみましたという記事です。 所定
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![[特別読切] こんづくし - 森長あやみ | となりのヤングジャンプ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ece4ce82c231a72f8f4aa3de0b2b6063840c77a3/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-img.tonarinoyj.jp%2Fpublic%2Fseries-thumbnail%2F2550912964508253611-f8c4a4734b863e43d371f1d688df4f66%3F1724122740)
自由記述のアンケートデータがあったときに実施すべき4つの分析手法 - Qiita
対話AI「ChatGPT」が大学生レベルの試験の自由記述問題に合格してしまう
「気づけない」「政治家失格」 旧統一教会との実態、自由記述から：朝日新聞デジタル
11期生が教える「トビタテ！留学JAPAN」への道 〜一次審査編〜 自由記述一部公開！ | ごぼうのモノづくり
日本の１５歳、自由記述苦手？ 国際調査で読解力低下：朝日新聞デジタル
11期理系コース生のトビタテ！留学JAPAN 一次審査の書類について ～自由記述編～ - 走れ、リューガク
社会調査を大きく変える？ 「自由記述」を自動分類するシステムとは | 毎日新聞
アンケートの自由記述の回答をもとに回答者をグループ分けする方法 - Qiita
ヤングケアラー～幼き介護：ヤングケアラー初の全国調査 自由記述に生徒の悲鳴 学校も苦悩 | 毎日新聞
2024年｢中学入試国語｣を解説､読解得意でも突然｢書けなくなる｣自由記述問題 | 東洋経済education×ICT
Excelに整理した「アンケート自由記述」を分析しよう！（その1） ～様々な可視化を自動に～ - Qiita
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