JP2005044190A

JP2005044190A - Questionnaire analysis device and program

Info

Publication number: JP2005044190A
Application number: JP2003278562A
Authority: JP
Inventors: Rumi Hayakawa; ルミ早川; Kyoko Makino; 恭子牧野; Saori Kurata; 早織倉田; Seiji Iwata; 誠司岩田
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 2003-07-23
Filing date: 2003-07-23
Publication date: 2005-02-17
Anticipated expiration: 2023-07-23
Also published as: JP4342235B2

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To mechanically assist in understanding a difference in tendency between answers by a selective answering system and a descriptive answering system. SOLUTION: A text mining function 25 associates a sentence described as an answer to a descriptive answer type question with a plurality of selective answer type questions, and estimates which of the choices of the selective answer type question the content of the sentence is associated with. A questionnaire analysis function 27 creates information showing a difference between the tendency of selective items serving as answers to one of the plurality of selective answer type questions and the tendency of the choice estimated from the sentence associated with the question. COPYRIGHT: (C)2005,JPO&NCIPI

Description

本発明は、選択回答式質問および記述回答式質問が混在したアンケートに対する回答を分析するアンケート分析装置およびアンケート分析プログラムに関する。 The present invention relates to a questionnaire analysis apparatus and a questionnaire analysis program for analyzing responses to a questionnaire in which a selection answer type question and a descriptive answer type question are mixed.

アンケートの質問形式には、大別すると選択回答式と記述回答式とがある。選択回答式は、設問者が用意した選択肢から回答者が回答を選択する。記述回答式は、質問に対する回答文章を回答者が自由に記入する。このようなことから、選択回答式では回答者の建前が、記述回答式では回答者の本音が出やすい傾向がある。 The question format of the questionnaire is roughly divided into a selection response method and a descriptive response method. In the selection answer formula, the respondent selects an answer from the options prepared by the questioner. In the descriptive answer formula, the respondent can freely enter the answer text for the question. For this reason, there is a tendency that the respondent's forefront is likely to appear in the selected answer formula, and the respondent's true intention is likely to appear in the descriptive answer formula.

選択回答式の回答の分析には、単純集計（例：回答者総数100名、男性40名、女性60名）や、クロス集計（例：Q1 の質問でYesと答えた男性 30名、Yesと答えた女性10名）が用いられる。また、選択肢の平均値や分散を算出するなど、統計手法を用いた分析も行われている。 Answers of the selected answer formula can be analyzed by simple tabulation (eg 100 total respondents, 40 men, 60 women) or cross tabulation (eg 30 men who answered Yes in Q1 question) 10 women who answered) are used. In addition, analysis using statistical methods, such as calculating the average value and variance of options, is also performed.

記述回答式の回答の分析は、分析者が黙読し、大雑把に内容を把握、整理することに止まる。なお、自由記述文の分析方法は知られている（例えば、特許文献１を参照）。また、属性情報により文章を分類、集計する技術も知られている（例えば、特許文献２，３を参照）。
特開２００２−１４０４６５特開２００２−４１５４７特開２００３−９９４４６ Analyzing the answers in the descriptive answer formula is limited to the analyst's silent reading, roughly grasping and organizing the contents. In addition, the analysis method of a free description sentence is known (for example, refer patent document 1). There is also known a technique for classifying and counting sentences based on attribute information (see, for example, Patent Documents 2 and 3).
JP 2002-140465 A JP2002-41547 JP 2003-99446 A

以上のように従来は、選択回答式の回答および記述回答式の回答とは、個別に分析されているのであり、分析者はそれぞれの分析結果を見比べて、アンケートの結果を感覚的に判断せざるを得なかった。 As described above, conventionally, the answer of choice answer type and the answer of descriptive answer type are analyzed individually, and the analyst can compare the results of each analysis and judge the questionnaire results sensuously. I had to.

そこで、選択回答式の回答および記述回答式の回答との間の傾向のずれを把握することを機械的に支援することが望まれていた。 Therefore, it has been desired to provide mechanical support for grasping the difference in tendency between the answer of the selected answer formula and the answer of the descriptive answer formula.

本発明は、記述回答式質問の回答として記述された文章をこの文章のそれぞれに含まれる語句とリンク辞書とに基づいて複数の選択回答式質問に対応付ける手段と、前記文章の内容が前記対応づけられた選択回答式質問の選択肢のいずれに該当するかを推定する手段と、前記複数の選択回答式質問の１つに対する回答としての選択項目の傾向と該質問に対応付けられた文章から推定された選択肢の傾向とのずれを表わす情報を作成する手段とを備えた。 The present invention relates to means for associating a sentence described as an answer to a descriptive answer type question with a plurality of selected answer type questions based on a phrase and a link dictionary included in each of the sentences, and the contents of the sentence are associated with each other. Estimated from the means for estimating which of the options of the selected answer-type question is selected, the tendency of the selection item as an answer to one of the plurality of answer-type questions, and the sentence associated with the question And a means for creating information indicating a deviation from the tendency of alternatives.

このような手段を講じたことにより、記述回答式質問の回答として記述された文章が複数の選択回答式質問に対応付けられ、さらにこの文章の内容が対応づけられた選択回答式質問の選択肢のいずれに該当するかが推定される。そして複数の選択回答式質問の１つに対する回答としての選択項目の傾向と該質問に対応付けられた文章から推定された選択肢の傾向とのずれを表わす情報が作成される。従って、この作成される情報に基づいて、同一の質問に対する選択式の回答と記述式の回答との傾向のずれを認識することが可能となる。 By taking such measures, the sentences described as the answers to the descriptive answer type question are associated with a plurality of selected answer type questions, and the options of the selected answer type question to which the contents of this sentence are further associated are selected. Which is the case is estimated. Then, information representing a difference between the tendency of the selection item as an answer to one of the plurality of selective answer questions and the tendency of the options estimated from the text associated with the question is created. Therefore, based on the created information, it is possible to recognize a difference in tendency between the selective answer and the descriptive answer for the same question.

本発明によれば、同一の質問に対する選択式の回答と記述式の回答との傾向のずれを認識することが可能な情報を作成することができ、これにより、選択回答式の回答および記述回答式の回答との間の傾向のずれを把握することを機械的に支援することが可能となる。 According to the present invention, it is possible to create information capable of recognizing a difference in tendency between a selection-type answer and a description-type answer to the same question. It is possible to provide mechanical support for grasping the difference in tendency between the answers of the formula.

以下、図面を参照して本発明の実施形態につき説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.

（第１の実施形態）
図１は第１の実施形態に係るアンケート分析装置１のブロック図である。なおこのアンケート分析装置１は、複数の選択回答式質問および記述回答式質問が混在したアンケートの回答を分析するものである。ここで選択回答式質問とは、予め用意された選択肢の中から回答を選択させる形式の質問である。記述回答式質問とは、自由な文章記述により回答させる形式の質問である。 (First embodiment)
FIG. 1 is a block diagram of a questionnaire analysis apparatus 1 according to the first embodiment. The questionnaire analysis apparatus 1 analyzes a questionnaire response in which a plurality of selection answer type questions and description answer type questions are mixed. Here, the selected answer type question is a question in a format that allows an answer to be selected from options prepared in advance. A descriptive answer type question is a question that is answered in a free text description.

図１に示すようにアンケート分析装置１は、プロセッサ１１、メインメモリ１２、ハードディスク装置１３、ＣＤ−ＲＯＭドライブ１４、キーボード／マウス１５およびディスプレイ１６を有している。そしてこれらの各部は、バス１７を介して互いに接続されている。 As shown in FIG. 1, the questionnaire analysis apparatus 1 includes a processor 11, a main memory 12, a hard disk device 13, a CD-ROM drive 14, a keyboard / mouse 15, and a display 16. These units are connected to each other via a bus 17.

プロセッサ１１は、ハードディスク装置１３に格納されているプログラムに従ってソフトウェア処理を実行することで各種の制御処理を行う。
メインメモリ１２は、プロセッサ１１が使用するソフトウェアやその他のデータを一時的に記憶しておく。
ハードディスク装置１３は、プロセッサ１１が使用するオペレーティングシステム用のプログラムを格納する。ハードディスク装置１３は、オペレーティングシステム用のプログラムの他に、アプリケーションプログラムやドライバプログラム、あるいはその他の任意のデータを格納する。またハードディスク装置１３には、アンケート分析プログラム１３ａが格納される。アンケート分析プログラム１３ａは、アンケートの回答を分析するための後述する各種の機能をプロセッサ１１に実現させる。
ＣＤ−ＲＯＭドライブ１４は、ＣＤ−ＲＯＭメディアＭからのデータの読み出しを行う。
キーボード／マウス１５は、ユーザによる各種の指示入力を受け付ける。
ディスプレイ１６は、ユーザに対する各種の情報通知のための画像表示を行う。 The processor 11 performs various control processes by executing software processes in accordance with programs stored in the hard disk device 13.
The main memory 12 temporarily stores software used by the processor 11 and other data.
The hard disk device 13 stores an operating system program used by the processor 11. The hard disk device 13 stores an application program, a driver program, or other arbitrary data in addition to the operating system program. The hard disk device 13 stores a questionnaire analysis program 13a. The questionnaire analysis program 13a causes the processor 11 to implement various functions to be described later for analyzing questionnaire responses.
The CD-ROM drive 14 reads data from the CD-ROM medium M.
The keyboard / mouse 15 receives various instruction inputs from the user.
The display 16 displays an image for notifying various information to the user.

ところで以上のアンケート分析装置１としては、例えば汎用のパーソナルコンピュータを用いることができる。従って、当初はアンケート分析プログラム１３ａはインストールされていない。そこで、当該アンケート分析装置１の導入作業の一環として、ＣＤ−ＲＯＭメディアＭに格納されているアンケート分析プログラム１３ａをハードディスク装置１３へとインストールする。 By the way, as the above questionnaire analysis apparatus 1, for example, a general-purpose personal computer can be used. Therefore, initially, the questionnaire analysis program 13a is not installed. Therefore, as part of the introduction work of the questionnaire analysis apparatus 1, the questionnaire analysis program 13 a stored in the CD-ROM medium M is installed in the hard disk device 13.

プロセッサ１１はアンケート分析プログラム１３ａを実行することにより、図２に示される各種機能を実現する。図２は第１の実施形態においてプロセッサ１１がアンケート分析プログラム１３ａに基づいて実現する機能を示すブロック図である。なお図２には併せて、機能により得られるデータを記憶する記憶部も示している。これらの記憶部としては、例えばメインメモリ１２またはハードディスク装置１３が利用される。 The processor 11 implements various functions shown in FIG. 2 by executing the questionnaire analysis program 13a. FIG. 2 is a block diagram showing functions realized by the processor 11 based on the questionnaire analysis program 13a in the first embodiment. FIG. 2 also shows a storage unit for storing data obtained by the function. For example, the main memory 12 or the hard disk device 13 is used as these storage units.

この図２に示すようにプロセッサ１１は、質問項目分類機能２１、該当表現リスト作成機能２２、リンク辞書作成機能２３、回答結果分類機能２４、テキストマイニング機能２５、選択回答結果分析機能２６およびアンケート分析機能２７を実現する。そしてこれらの機能は、質問項目データ記憶部３１、自由回答質問データ記憶部３２、選択回答質問データ記憶部３３、事前調査キーワードデータ記憶部３４、該当表現リストデータ記憶部３５、同義語辞書データ記憶部３６、リンク辞書データ記憶部３７、回答結果データ記憶部３８、自由回答結果データ記憶部３９、選択回答結果データ記憶部４０、テキストマイニング結果データ記憶部４１、選択回答分析結果データ記憶部４２およびアンケート分析結果データ記憶部４３に記憶されているデータを使用したり、あるいはこれらの記憶部を介してデータを受け渡ししながら、アンケート分析のための処理を分担実行する。 As shown in FIG. 2, the processor 11 includes a question item classification function 21, a corresponding expression list creation function 22, a link dictionary creation function 23, an answer result classification function 24, a text mining function 25, a selected answer result analysis function 26, and a questionnaire analysis. Function 27 is realized. These functions are as follows: question item data storage unit 31, free answer question data storage unit 32, selected answer question data storage unit 33, preliminary survey keyword data storage unit 34, corresponding expression list data storage unit 35, synonym dictionary data storage. Unit 36, link dictionary data storage unit 37, response result data storage unit 38, free response result data storage unit 39, selection response result data storage unit 40, text mining result data storage unit 41, selection response analysis result data storage unit 42, and The data stored in the questionnaire analysis result data storage unit 43 is used, or the processing for the questionnaire analysis is shared and executed while passing data through these storage units.

次にこの第１の実施形態のアンケート分析装置１の動作につき説明する。ここでは、プロセッサ１１がアンケート分析プログラム１３ａに基づいて行う処理を主として図２に示す各機能の動作として説明する。
このアンケート分析装置１での処理は、大別するとアンケート分析の準備処理としてリンク辞書を作成する処理と、実際にアンケートの回答を分析する処理とに別れる。 Next, the operation of the questionnaire analyzer 1 according to the first embodiment will be described. Here, the processing performed by the processor 11 based on the questionnaire analysis program 13a will be mainly described as the operation of each function shown in FIG.
The process in the questionnaire analysis apparatus 1 is roughly divided into a process for creating a link dictionary as a process for preparing a questionnaire analysis, and a process for actually analyzing a questionnaire response.

図３はリンク辞書作成処理におけるプロセッサ１１のフローチャートである。このリンク辞書作成処理は、質問項目分類機能２１、該当表現リスト作成機能２２およびリンク辞書作成機能２３により行われる。 FIG. 3 is a flowchart of the processor 11 in the link dictionary creation process. This link dictionary creation processing is performed by the question item classification function 21, the corresponding expression list creation function 22, and the link dictionary creation function 23.

ステップＳＴ１にて質問項目分類機能２１は、解析対象となるアンケートに関する質問項目データを質問項目データ記憶部３１から読み込む。ステップＳＴ２にて質問項目分類機能２１は、質問項目データを自由回答質問データと選択回答質問データとに分類する。ここで自由回答質問データは記述回答式の質問内容のデータであり、選択回答質問データは選択回答式の質問内容のデータである。質問項目分類機能２１は、自由回答質問データを自由回答質問データ記憶部３２へ格納し、選択回答質問データを選択回答質問データ記憶部３３へ格納する。図４は解析対象となるアンケートの一例を示す図である。図５は図４に示すアンケートに対応した質問項目データを示す図である。このような質問項目データの場合、質問項目分類機能２１は図６に示すような自由回答質問データと、図７に示すような選択回答質問データとに分類する。 In step ST 1, the question item classification function 21 reads question item data related to a questionnaire to be analyzed from the question item data storage unit 31. In step ST2, the question item classification function 21 classifies the question item data into free answer question data and selected answer question data. Here, the free answer question data is data of the question contents of the descriptive answer formula, and the selected answer question data is data of the question contents of the select answer formula. The question item classification function 21 stores free answer question data in the free answer question data storage unit 32 and stores selected answer question data in the selected answer question data storage unit 33. FIG. 4 is a diagram showing an example of a questionnaire to be analyzed. FIG. 5 is a diagram showing question item data corresponding to the questionnaire shown in FIG. In the case of such question item data, the question item classification function 21 classifies the free answer question data as shown in FIG. 6 and the selected answer question data as shown in FIG.

ステップＳＴ３にて該当表現リスト作成機能２２は、選択回答質問データ記憶部３３から選択回答質問データを読み込むとともに、事前調査キーワードデータ記憶部３４から事前調査キーワードデータを読み込む。事前調査キーワードデータは、分析対象となるアンケートの項目設計時の事前調査に基づいて予め作成され、事前調査キーワードデータ記憶部３４に格納される。図８は事前調査キーワードデータの一例を示す図である。この図８に示すように事前調査キーワードデータは、アンケートの質問設計において、事前調査で得られた自由記述文章から抽出したキーワードや、このようなキーワードに関連する別のキーワードと、それに基づき作成した選択回答式質問の質問番号とを対応付けたものである。ステップＳＴ４にて該当表現リスト作成機能２２は、選択回答質問データおよび事前調査キーワードデータを元に、事前調査キーワードデータに含まれたキーワードの助詞・活用語尾を拡張して、汎用的な情報抽出ができるように変換することで該当表現リストデータを作成する。そして該当表現リスト作成機能２２は、該当表現リストデータを該当表現リストデータ記憶部３５に格納する。図９は該当表現リストデータの一例を示す図である。図９の例では、「旅行は楽しい」なるキーワードを拡張し、「旅行を楽しむ」および「旅行が楽しく」なるキーワードが追加されている。 In step ST 3, the corresponding expression list creation function 22 reads the selected answer question data from the selected answer question data storage unit 33 and also reads the pre-search keyword data from the pre-search keyword data storage unit 34. The preliminary survey keyword data is created in advance based on the preliminary survey at the time of designing the items of the questionnaire to be analyzed, and stored in the preliminary survey keyword data storage unit 34. FIG. 8 is a diagram showing an example of preliminary survey keyword data. As shown in FIG. 8, the preliminary survey keyword data was created based on the keywords extracted from the free description text obtained in the preliminary survey and other keywords related to such keywords in the questionnaire question design. This is associated with the question number of the selective answer type question. In step ST4, the corresponding expression list creation function 22 expands the keyword particle / utilization ending included in the preliminary survey keyword data based on the selected answer question data and the preliminary survey keyword data, and performs general-purpose information extraction. Corresponding expression list data is created by converting as possible. Then, the corresponding expression list creation function 22 stores the corresponding expression list data in the corresponding expression list data storage unit 35. FIG. 9 is a diagram illustrating an example of corresponding expression list data. In the example of FIG. 9, the keyword “travel is fun” is expanded, and keywords “enjoy travel” and “travel is fun” are added.

ステップＳＴ５にてリンク辞書作成機能２３は、該当表現リストデータ記憶部３５に記憶された該当表現リストと、同義語辞書データ記憶部３６に記憶された同義語辞書データとに基づいてリンク辞書データを作成する。リンク辞書作成機能２３は、リンク辞書をリンク辞書データ記憶部３７に格納する。図１０は同義語辞書データの一例を示す図である。この図１０に示すように同義語辞書データは、単語に、その同義語を対応付けて記述したデータである。この同義語辞書データとしては、テキストデータの解析に用いられる一般的な辞書を用いることができる。同義語辞書データは、例えば技術系の用語に関する辞書も含むものとする。図１１はリンク辞書データの一例を示す図である。この図１１の例では、該当表現リストデータにおけるキーワード「アメリカ」に、リンク辞書データにて当該「アメリカ」なる単語の同義語とされた「ＵＳＡ」および「米国」なる単語がキーワードとして追加されている。このようにリンク辞書データは、該当表現リストデータに対してキーワードの増加を図ったデータとして作成される。
以上のようにして、リンク辞書が作成される。 In step ST5, the link dictionary creation function 23 generates link dictionary data based on the corresponding expression list stored in the corresponding expression list data storage unit 35 and the synonym dictionary data stored in the synonym dictionary data storage unit 36. create. The link dictionary creation function 23 stores the link dictionary in the link dictionary data storage unit 37. FIG. 10 shows an example of synonym dictionary data. As shown in FIG. 10, the synonym dictionary data is data in which a synonym is described in association with a word. As the synonym dictionary data, a general dictionary used for analyzing text data can be used. The synonym dictionary data includes, for example, a dictionary related to technical terms. FIG. 11 shows an example of link dictionary data. In the example of FIG. 11, the words “USA” and “USA”, which are synonyms of the word “USA” in the link dictionary data, are added as keywords to the keyword “USA” in the corresponding expression list data. Yes. Thus, the link dictionary data is created as data in which keywords are increased with respect to the corresponding expression list data.
A link dictionary is created as described above.

図１２はアンケート分析処理におけるプロセッサ１１のフローチャートである。このアンケート分析処理は、回答結果分類機能２４、テキストマイニング機能２５、選択回答結果分析機能２６およびアンケート分析機能２７により行われる。
ステップＳＴ１１にて回答結果分類機能２４は、解析対象となるアンケートの回答結果データを回答結果データ記憶部３８から読み込む。ステップＳＴ１２にて回答結果分類機能２４は、回答結果データを自由回答結果データと選択回答結果データとに分類する。ここで自由回答結果データは記述回答式の質問に対する回答内容のデータであり、選択回答結果データは選択回答式の質問に対する回答内容のデータである。回答結果分類機能２４は、自由回答結果データを自由回答結果データ記憶部３９へ格納し、選択回答結果データを選択回答結果データ記憶部４０へ格納する。図１３は回答結果データの一例を示す図である。このような回答結果データの場合、回答結果分類機能２４は図１４に示すような自由回答結果データと、図１５に示すような選択回答結果データとに分類する。 FIG. 12 is a flowchart of the processor 11 in the questionnaire analysis process. This questionnaire analysis process is performed by the answer result classification function 24, the text mining function 25, the selected answer result analysis function 26, and the questionnaire analysis function 27.
In step ST 11, the answer result classification function 24 reads the answer result data of the questionnaire to be analyzed from the answer result data storage unit 38. In step ST12, the answer result classification function 24 classifies the answer result data into free answer result data and selected answer result data. Here, the free answer result data is the data of the answer contents for the descriptive answer formula question, and the selected answer result data is the data of the answer contents for the question of the select answer formula. The answer result classification function 24 stores the free answer result data in the free answer result data storage unit 39 and the selected answer result data in the selected answer result data storage unit 40. FIG. 13 is a diagram showing an example of answer result data. In the case of such answer result data, the answer result classification function 24 classifies the answer result data as shown in FIG. 14 and the selected answer result data as shown in FIG.

ステップＳＴ１３にてテキストマイニング機能２５は、自由回答結果データ記憶部３９に記憶された自由回答結果データに対してテキストマイニングを行う。上記のテキストマイニングにてテキストマイニング機能２５は、例えば図１６に示すような辞書に基づいて、自由記述回答に含まれた特徴的なキーワードと、このキーワードが意味する評価項目とを抽出する。またテキストマイニング機能２５は、自由記述回答を、その内容およびリンク辞書データ記憶部３７に記憶されたリンク辞書に基づいて、選択回答式の質問項目に関連付ける。またテキストマイニング機能２５は、自由記述回答の内容と、例えば図１１に示すような辞書とに基づいて、この自由記述回答で回答者が指摘する事項が上記関連付けた質問項目の選択肢のいずれに該当するかを推定する。そしてテキストマイニング機能２５は、このテキストマイニングにより得られるテキストマイニング結果データをテキストマイニング結果データ記憶部４１に格納する。図１７はテキストマイニング結果データの一例を示す図である。この図１７の例では、回答番号が「２」の質問番号「Ｑ２５」の回答としての自由記述文章が、質問番号「Ｑ２０」に関連づけられたことを示している。質問番号「Ｑ２０」の質問項目における選択肢は、図４に示すように「大変満足」「満足」「満足していない」および「大変不満」であるが、回答番号が「２」である回答に含まれた自由記述回答の内容は、上記の選択肢のうちの「大変満足」に該当すると推定されたことを示している。さらに、回答番号が「２」である回答に含まれた自由記述回答に含まれる特徴的なキーワードおよび評価項目として「コンパクトなので」（評価項目：持ち運びに便利）および「普段の買い物で」（評価項目：用途）が抽出されたことを示している。 In step ST13, the text mining function 25 performs text mining on the free answer result data stored in the free answer result data storage unit 39. In the above text mining, the text mining function 25 extracts, for example, a characteristic keyword included in the free description answer and an evaluation item meaning the keyword based on a dictionary as shown in FIG. The text mining function 25 associates the free description answer with the question item of the selected answer type based on the contents and the link dictionary stored in the link dictionary data storage unit 37. In addition, the text mining function 25 is based on the contents of the free description answer and a dictionary as shown in FIG. Estimate what to do. The text mining function 25 stores the text mining result data obtained by the text mining in the text mining result data storage unit 41. FIG. 17 is a diagram illustrating an example of text mining result data. In the example of FIG. 17, it is indicated that the free description text as the answer of the question number “Q25” with the answer number “2” is associated with the question number “Q20”. As shown in FIG. 4, the choices for the question number “Q20” are “very satisfied”, “satisfied”, “not satisfied” and “very dissatisfied”, but the answer is “2”. The contents of the included free description answer indicate that it is estimated that the above-mentioned options correspond to “very satisfied”. Furthermore, as a characteristic keyword and evaluation item included in the free description response included in the response with the answer number “2”, “because it is compact” (evaluation item: convenient for carrying) and “for everyday shopping” (evaluation Item: use) is extracted.

ステップＳＴ１４にて選択回答結果分析機能２６は、選択回答結果データ記憶部４０に記憶された選択回答結果データを分析して、例えば図１８に示すような選択回答分析結果データを生成する。選択回答結果分析機能２６は、この選択回答分析結果データを、選択回答分析結果データ記憶部４２へ格納する。図１８に示すように選択回答分析結果データは、「性別」や「年齢」などの回答者の属性情報と、選択回答式の質問項目でそれぞれ選択された選択肢の番号とを、回答番号に対応付けて示している。 In step ST14, the selection response result analysis function 26 analyzes the selection response result data stored in the selection response result data storage unit 40, and generates selection response analysis result data as shown in FIG. 18, for example. The selected answer analysis function 26 stores this selected answer analysis result data in the selected answer analysis result data storage unit 42. As shown in FIG. 18, the selected answer analysis result data corresponds to the answer numbers of the respondent attribute information such as “gender” and “age”, and the option numbers selected in the question items of the selected answer formula. It is attached.

なお選択回答結果分析機能２６は、図１８に示すような選択回答分析結果データからさらに、質問項目毎の選択肢番号の平均値を算出して、例えば図１９に示すような選択回答分析結果データを得たり、クロス集計を行って、例えば図２０に示すような選択回答分析結果データを得たりする機能を持つ。選択回答結果分析機能２６はこのほかに、因子分析や数量化の手法を用いた分析、検定などの様々な統計的分析を行って、それぞれに応じた選択回答分析結果データを得る機能を持つ。選択回答結果分析機能２６は、これらの種々の選択回答分析結果データをいずれも選択回答分析結果データ記憶部４２に格納する。 Note that the selected answer result analysis function 26 further calculates an average value of option numbers for each question item from the selected answer analysis result data as shown in FIG. 18, and generates the selected answer analysis result data as shown in FIG. For example, it has a function of obtaining the selected answer analysis result data as shown in FIG. In addition to this, the selection response result analysis function 26 has a function of performing various statistical analyzes such as analysis using factor analysis, quantification techniques, and tests, and obtaining selection response analysis result data corresponding to each. The selected answer result analysis function 26 stores all of these various selected answer analysis result data in the selected answer analysis result data storage unit 42.

ステップＳＴ１５にてアンケート分析機能２７は、テキストマイニング結果データ記憶部４１に記憶されたテキストマイニング結果データと、選択回答分析結果データ記憶部４２に記憶された選択回答分析結果データとに基づいて、アンケート結果の総合的な分析を行って、選択回答の傾向と自由記述回答との傾向のずれの様子を示すアンケート分析結果データを得る。アンケート分析機能２７は、アンケート分析結果データをアンケート分析結果データ記憶部４３へ格納する。アンケート分析結果データは例えば、図２１に示すような散分図を示すデータである。この散分図は、質問番号「Ｑ２０」の質問項目に関する分析結果を示す。横軸に質問番号「Ｑ２０」の質問項目の選択肢「大変満足」「満足」「満足していない」および「大変不満」を割り当て、縦軸に質問番号「Ｑ２０」の質問項目に関連づけられた自由記述回答から推定した選択肢を割り当てている。そして例えば（７）と示されるのは、質問番号「Ｑ２０」の質問項目においては「満足」を選択しているが、自由記述回答においては質問番号「Ｑ２０」の質問項目に関連して「やや不満」に相当する内容を記述している回答例が７件あったことを表わす。 In step ST15, the questionnaire analysis function 27 performs a questionnaire based on the text mining result data stored in the text mining result data storage unit 41 and the selected answer analysis result data stored in the selected answer analysis result data storage unit 42. Comprehensive analysis of the results is performed to obtain questionnaire analysis result data indicating the tendency of the tendency between the selected answer and the free description answer. The questionnaire analysis function 27 stores the questionnaire analysis result data in the questionnaire analysis result data storage unit 43. The questionnaire analysis result data is, for example, data indicating a scatter diagram as shown in FIG. This scatter diagram shows the analysis result regarding the question item of question number “Q20”. Assigned to the question item “Q20” on the horizontal axis are “very satisfied”, “satisfied”, “not satisfied” and “very dissatisfied” with the question item “Q20”, and the vertical axis is associated with the question item “Q20”. The options estimated from the written answers are assigned. For example, (7) indicates that “satisfied” is selected for the question item “Q20”, but “somewhat” is related to the question item “Q20” in the free description answer. This indicates that there were seven response examples describing the content corresponding to “dissatisfied”.

図２２はディスプレイ１６での表示画面の一例を示す図である。この表示画面の左上部に質問の選択のためのウィンドウＷ１が設けられている。このウィンドウＷ１で分析したい選択式質問が選択されると、その質問に関わる自由記述回答をした人の一覧を画面右上部に設けたウィンドウＷ２に表示する。ウィンドウＷ２の表示は、回答者の一覧ではなく、238アンケート分析機能の画面例のような回答者とその回答内容のリストでも良い。図２２の例では、質問番号「Ｑ２０」の質問が選択されている例を示している。画面左中部には、分析軸の選択のためのウィンドウＷ３が設けられており、ここでどのような視点で選択回答と自由記述回答とを分析した結果を表示するかの選択を受ける。図２２の例でのウィンドウＷ３では、年齢、性別、居住地域といった回答者属性を分析軸の候補としてリストアップしているが、選択回答と自由記述回答を同じ視点で分析できるものであれば、ここのリストは属性以外の情報でも構わない。画面右下には、選択された分析軸（この例では「３０代男女」）に関したアンケート分析結果データに基づいて散分図を表示する。なお、各種の分析軸に対応したアンケート分析結果データは、アンケート分析機能２７が予め作成しておいても良いし、ウィンドウＷ３にて新たな分析軸が選択される毎にこの分析軸に対応したアンケート分析結果データをアンケート分析機能２７が作成するようにしても良い。 FIG. 22 is a diagram showing an example of a display screen on the display 16. A window W1 for selecting a question is provided in the upper left part of the display screen. When a selection type question to be analyzed is selected in this window W1, a list of people who have made a free description answer related to the question is displayed in a window W2 provided in the upper right part of the screen. The display of the window W2 may not be a list of respondents, but may be a list of respondents and their answer contents as in the screen example of the 238 questionnaire analysis function. In the example of FIG. 22, an example in which the question number “Q20” is selected is shown. A window W3 for selecting an analysis axis is provided in the left middle part of the screen, and a selection is made as to what kind of viewpoint the result of analyzing the selected answer and the free description answer is displayed. In the window W3 in the example of FIG. 22, respondent attributes such as age, gender, and residential area are listed as analysis axis candidates, but if the selected answer and the free description answer can be analyzed from the same viewpoint, The list here may be information other than attributes. In the lower right corner of the screen, a scatter diagram is displayed based on questionnaire analysis result data relating to the selected analysis axis (in this example, “man and woman in their 30s”). The questionnaire analysis result data corresponding to various analysis axes may be prepared in advance by the questionnaire analysis function 27, or each time a new analysis axis is selected in the window W3, the analysis analysis data corresponding to this analysis axis is supported. The questionnaire analysis function 27 may create the questionnaire analysis result data.

このように表示された散分図を見ることで、選択回答質問に対する回答とその選択回答質問に関連した自由記述回答との傾向のずれを分析者が確認できる。 By looking at the scatter diagram displayed in this way, the analyst can check the deviation of the tendency between the answer to the selected answer question and the free description answer related to the selected answer question.

一方、このアンケート分析装置１では、テキストマイニング結果データまたは選択回答結果データに基づく表示を行うこともできる。図２３はテキストマイニング結果データに基づく表示画面の一例を示す図である。画面左上部には、評価内容の選択のためのウィンドウＷ１１が設けられており、ここで評価内容（文章の意味）リストから確認したいものの選択を受け、その評価内容に合致する自由記述文章をウィンドウＷ１２に表示する。ウィンドウＷ１２では、特徴的なキーワードとして抽出されている語句を、分かり易いように枠で囲って示している。枠で囲う代わりに、文字の表示色を他の語句とは異ならせるようにしても良い。 On the other hand, the questionnaire analysis apparatus 1 can perform display based on text mining result data or selection answer result data. FIG. 23 is a diagram illustrating an example of a display screen based on text mining result data. In the upper left part of the screen, there is a window W11 for selecting the evaluation contents. Here, a selection of what is to be confirmed is selected from the evaluation contents (meaning of sentence) list, and free description sentences matching the evaluation contents are displayed in the window. Display on W12. In the window W12, words and phrases extracted as characteristic keywords are surrounded by a frame for easy understanding. Instead of enclosing with a frame, the display color of characters may be different from other words.

図２４はテキストマイニング結果と選択回答分析結果データとを並べる表示画面の一例を示す図である。この表示画面の左上部に質問の選択のためのウィンドウＷ２１が設けられている。このウィンドウＷ２１で分析したい選択式質問が選択されると、その質問に関わる選択回答分析結果を画面右下部に設けたウィンドウＷ２２に表示し、その質問に関連づけられた自由記述文章をウィンドウＷ２３に表示する。ウィンドウＷ２３では、特徴的なキーワードとして抽出されている語句を、分かり易い用に枠で囲って示している。枠で囲う代わりに、文字の表示色を他の語句とは異ならせるようにしても良い。 FIG. 24 is a diagram showing an example of a display screen on which the text mining result and the selected answer analysis result data are arranged. A window W21 for selecting a question is provided in the upper left part of the display screen. When a selection type question to be analyzed is selected in this window W21, the result of selective answer analysis related to the question is displayed in a window W22 provided in the lower right portion of the screen, and a free text associated with the question is displayed in the window W23. To do. In the window W23, phrases extracted as characteristic keywords are shown in a frame for easy understanding. Instead of enclosing with a frame, the display color of characters may be different from other words.

この図２４の例では、ウィンドウＷ２２から、「大変満足」が7割近くを占めていること、「満足していない」を選択したのは全員女性であること、男性２０代と女性３０代では評価に統計的な差があり、女性３０代の方がバッグに対する満足度が高いことなどが分かる。 In the example of FIG. 24, “very satisfied” accounted for nearly 70% from the window W22, and “not satisfied” was selected by all women. For men in their 20s and women in their 30s There is a statistical difference in evaluation, and it can be seen that women in their 30s are more satisfied with their bags.

ウィンドウＷ２３から、Ａ，Ｂさんが「大変満足」を選択した7割のグループだとすると、バッグに満足している理由として、「コンパクト」とか「軽い」ことを評価している、ということがわかり、満足している理由を探ることができる。ウィンドウＷ２３から、バッグが「普段の買い物」のためや、「子供の体操着入れ」などとして使われていることもわかる。この時、例えばこのバッグの商品企画担当者が、こういった使い方を想定していなかったとすれば、このアンケートから、バッグの新たなアピールポイントの候補をリストアップできたことになる。または、Ａ，Ｂさんのような意見が多ければ、普段の買い物や子供がより使いやすいようにバッグを改良する、といったことも考えられる。Ｃさんが「満足」を選択していた場合、選択回答では建前として満足を選んだが、本音としては、バッグのデザイン（ロゴが目立つこと）に不満を持っていると推測できる。Ｃさんが女性で「満足していない」を選択していた場合は、満足していない理由がデザインや色にあることがわかる。他の女性回答者の自由記述文をテキストマイニングした結果、「デザイン」や「色」というキーワードが多く見られれば、それを良く評価しているか悪く評価しているかは別として女性は、「デザイン」や「色」を重視する傾向があり、それにより商品の良し悪しを判断することが多い、といったことを導き出すことも可能である。 From window W23, if A and B are 70% of the group who chose “very satisfied”, you can see that they are evaluating “compact” or “light” as the reason they are satisfied with the bag, You can explore why you are satisfied. From the window W23, it can also be seen that the bag is used for “daily shopping” or “kids' gymnastics wear”. At this time, for example, if the person in charge of product planning for this bag did not assume such usage, it was possible to list new appeal point candidates for the bag from this questionnaire. Or if there are many opinions like Mr. A and B, it is possible to improve the bag so that it is easier for everyday shopping and children to use. If Mr. C had selected “satisfied”, he selected “satisfied” as the choice answer, but it can be assumed that he was dissatisfied with the design of the bag (the logo is conspicuous). If Mr. C was a woman and chose “not satisfied”, it can be seen that the reason for not being satisfied is the design and color. As a result of text mining the free texts of other female respondents, if many keywords such as “design” and “color” are seen, the woman, ”And“ color ”tend to be emphasized, so that it is often possible to judge whether the product is good or bad.

ウィンドウＷ２２からその回答傾向にギャップが見られた男性２０代と女性３０代について、ウィンドウＷ２３に表示された自由記述回答を男性２０代と女性３０代に分けて見れば、男性２０代が、「小さすぎる」「実用性に欠ける」としているのに対し、女性３０代が、「使いやすい」「持ち歩く、、、」としているのだとしたら、これにより男性２０代、女性３０代それぞれのバッグに対して期待することの違いを明確にすることができる。これは、例えば次回のツアー企画において、女性が多いツアーでは女性向きのおまけとして現在のバッグを、男性が多いツアーでは男性向けに別のおまけを用意する、というように結果を利用することが可能である。 For men in their 20s and women in their 30s who have a gap in their response trends from the window W22, the free description answers displayed in the window W23 are divided into men in their 20s and women in their 30s. If it is said that it is “too small” and “practical”, but women in their 30s say “easy to use” and “carry around,”, this makes it a bag for men in their 20s and women in their 30s. It is possible to clarify the difference between expectations. For example, in the next tour planning, the current bag can be used as a bonus for women in tours with many women, and another bonus for men can be used in tours with many men. It is.

（第２の実施形態）
第２の実施形態は、第１の実施形態と同様なハード構成を持つが、アンケート分析プログラム１３ａの内容が異なるアンケート分析装置１に係る。
図２５は第２の実施形態においてプロセッサ１１がアンケート分析プログラム１３ａに基づいて実現する機能を示すブロック図である。なお、図２と同一部分には同一符号を付し、その詳細な説明を省略する。 (Second Embodiment)
The second embodiment has a hardware configuration similar to that of the first embodiment, but relates to the questionnaire analysis apparatus 1 in which the contents of the questionnaire analysis program 13a are different.
FIG. 25 is a block diagram showing functions realized by the processor 11 based on the questionnaire analysis program 13a in the second embodiment. The same parts as those in FIG. 2 are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof is omitted.

この図２５に示すようにプロセッサ１１は、質問項目分類機能２１、回答結果分類機能２４、テキストマイニング機能２５、選択回答結果分析機能２６、アンケート分析機能２７、価値項目抽出機能５１およびリンク辞書作成機能５２を実現する。そしてこれらの機能は、質問項目データ記憶部３１、自由回答質問データ記憶部３２、選択回答質問データ記憶部３３、同義語辞書データ記憶部３６、リンク辞書データ記憶部３７、回答結果データ記憶部３８、自由回答結果データ記憶部３９、選択回答結果データ記憶部４０、テキストマイニング結果データ記憶部４１、選択回答分析結果データ記憶部４２、アンケート分析結果データ記憶部４３および該当表現リストデータ記憶部６１に記憶されているデータを使用したり、あるいはこれらの記憶部を介してデータを受け渡ししながら、アンケート分析のための処理を分担実行する。 As shown in FIG. 25, the processor 11 includes a question item classification function 21, an answer result classification function 24, a text mining function 25, a selected answer result analysis function 26, a questionnaire analysis function 27, a value item extraction function 51, and a link dictionary creation function. 52 is realized. These functions are as follows: question item data storage unit 31, free answer question data storage unit 32, selected answer question data storage unit 33, synonym dictionary data storage unit 36, link dictionary data storage unit 37, and answer result data storage unit 38. The free answer result data storage unit 39, the selected answer result data storage unit 40, the text mining result data storage unit 41, the selected answer analysis result data storage unit 42, the questionnaire analysis result data storage unit 43, and the corresponding expression list data storage unit 61 The process for questionnaire analysis is shared and executed while using the stored data or passing the data through these storage units.

次にこの第２の実施形態のアンケート分析装置１の動作につき説明する。なおここでは、第１の実施形態と異なる動作のみにつき説明する。
第２の実施形態のアンケート分析装置１の動作が前記第１の実施形態と異なるのは、リンク辞書作成処理についてである。このリンク辞書作成処理は、質問項目分類機能２１、回答結果分類機能２４、価値項目抽出機能５１およびリンク辞書作成機能５２により行われる。 Next, the operation of the questionnaire analyzer 1 according to the second embodiment will be described. Here, only operations different from those of the first embodiment will be described.
The operation of the questionnaire analysis apparatus 1 of the second embodiment is different from that of the first embodiment in the link dictionary creation process. This link dictionary creation process is performed by the question item classification function 21, the answer result classification function 24, the value item extraction function 51, and the link dictionary creation function 52.

価値項目抽出機能５１は、自由回答結果データ記憶部３９から自由回答結果データを読み込む。価値項目抽出機能５１は、自由回答結果データに含まれる各自由回答文章の中に現れるキーワードやその回答内容をよく説明できる表現などを、価値項目として抽出する。価値項目抽出機能５１は、抽出した価値項目のリストを該当表現リストデータとして該当表現リストデータ記憶部６１にへ格納する。具体的には価値項目抽出機能５１は例えば、自由回答結果データに含まれる各自由回答文章の全部または一部を形態素解析し、出現回数の多いキーワードを抽出して、例えば図２６に示すような該当表現リストデータを作成する。抽出するキーワードは、名詞、形容詞、動詞のような自立語の単語や、「形容詞＋名詞」のような共起表現でもよい。キーワード抽出結果は、全ての内容を一つのリストとしても、単語と共起表現で分けても、品詞別で細かく分けてもよい。 The value item extraction function 51 reads free answer result data from the free answer result data storage unit 39. The value item extraction function 51 extracts, as value items, keywords that appear in each free answer text included in the free answer result data, expressions that can well explain the answer contents, and the like. The value item extraction function 51 stores the extracted value item list in the corresponding expression list data storage unit 61 as corresponding expression list data. Specifically, for example, the value item extraction function 51 performs morphological analysis on all or a part of each free answer text included in the free answer result data, extracts keywords with a large number of appearances, and for example, as shown in FIG. Create corresponding expression list data. The keywords to be extracted may be independent words such as nouns, adjectives, and verbs, or co-occurrence expressions such as “adjective + noun”. The keyword extraction result may be all the contents as one list, divided into words and co-occurrence expressions, or divided into parts of speech.

リンク辞書作成機能５２は、該当表現リストデータ記憶部６１に記憶された該当表現リストデータに含まれたキーワードに対して同義語辞書データ記憶部３６に記憶された同義語辞書データに基づく同義語拡張と意味づけを行い、さらに選択回答質問データ記憶部３３に記憶された選択回答質問データ中にリンクすべき内容として登録された単語と比較して、該当表現と質問番号との対応表を作成する。そしてリンク辞書作成機能５２は、この対応表から、キーワードと関連質問のセットを取り出して図２７に示すようなリンク辞書データを作成する。リンク辞書作成機能５２は、作成したリンク辞書データをリンク辞書データ記憶部３７に格納する。 The link dictionary creation function 52 uses the synonym dictionary data stored in the synonym dictionary data storage unit 36 for the keywords included in the corresponding expression list data stored in the corresponding expression list data storage unit 61. And a correspondence table of corresponding expressions and question numbers is created by comparing with words registered as contents to be linked in the selected answer question data stored in the selected answer question data storage unit 33. . Then, the link dictionary creation function 52 takes out a set of keywords and related questions from this correspondence table and creates link dictionary data as shown in FIG. The link dictionary creation function 52 stores the created link dictionary data in the link dictionary data storage unit 37.

このように第２の実施形態によれば、リンク辞書データを、回答結果データに基づいて生成することができ、事前調査キーワードデータを用意しておく必要が無い。 As described above, according to the second embodiment, the link dictionary data can be generated based on the answer result data, and it is not necessary to prepare the preliminary survey keyword data.

（第３の実施形態）
第３の実施形態は、第１の実施形態と同様なハード構成を持つが、アンケート分析プログラム１３ａの内容が異なるアンケート分析装置１に係る。
図２８は第３の実施形態においてプロセッサ１１がアンケート分析プログラム１３ａに基づいて実現する機能を示すブロック図である。なお、図２または図２５と同一部分には同一符号を付し、その詳細な説明を省略する。 (Third embodiment)
The third embodiment has the same hardware configuration as that of the first embodiment, but relates to the questionnaire analysis apparatus 1 in which the contents of the questionnaire analysis program 13a are different.
FIG. 28 is a block diagram showing functions realized by the processor 11 based on the questionnaire analysis program 13a in the third embodiment. The same parts as those in FIG. 2 or FIG. 25 are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof is omitted.

この図２６に示すようにプロセッサ１１は、質問項目分類機能２１、該当表現リスト作成機能２２、リンク辞書作成機能２３、回答結果分類機能２４、テキストマイニング機能２５、選択回答結果分析機能２６、アンケート分析機能２７、価値項目抽出機能５１、リンク辞書作成機能５２およびリンク辞書校正機能７１を実現する。 As shown in FIG. 26, the processor 11 includes a question item classification function 21, a corresponding expression list creation function 22, a link dictionary creation function 23, an answer result classification function 24, a text mining function 25, a selected answer result analysis function 26, and a questionnaire analysis. A function 27, a value item extraction function 51, a link dictionary creation function 52, and a link dictionary proofreading function 71 are realized.

第３の実施形態では、リンク辞書作成処理は第１の実施形態と同様にして行われる。この第３の実施形態にてリンク辞書校正機能７１は、該当表現リストデータ記憶部６１に記憶された該当表現リストデータに基づいて、リンク辞書データ記憶部３７に記憶されたリンク辞書データをブラシアップする。 In the third embodiment, the link dictionary creation process is performed in the same manner as in the first embodiment. In this third embodiment, the link dictionary proofreading function 71 brushes up the link dictionary data stored in the link dictionary data storage unit 37 based on the corresponding expression list data stored in the corresponding expression list data storage unit 61. To do.

このように第３の実施形態によれば、事前調査に基づいて作成されたリンク辞書を、実際にアンケートを行って収集された情報に基づいてブラシアップする。従って、第１の実施形態および第２の実施形態に対してより適正なリンク辞書データをアンケート分析処理にて使用することが可能となる。 As described above, according to the third embodiment, the link dictionary created based on the preliminary survey is brushed up based on the information collected by actually conducting the questionnaire. Therefore, link dictionary data more appropriate for the first embodiment and the second embodiment can be used in the questionnaire analysis process.

なお、本発明は前記各実施形態に限定されるものではない。例えば、選択回答の傾向と自由記述回答との傾向のずれの様子を示すデータは、例えば選択回答での各選択肢の選択の割合と自由記述回答から推定された各選択肢の割合とを比較して示した例えば各種形式のグラフなどの画像を示すデータなどのような別の形式のものとしても良い。
アンケート分析プログラム１３ａは、ＣＤ−ＲＯＭメディアＭとは異なる種類の記憶媒体、すなわち例えば磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスクなど）、光ディスク（ＤＶＤディスクなど）、光磁気ディスク（ＭＯなど）、あるいは半導体メモリなどに格納して頒布することも可能である。
また、この記憶媒体としては、プログラムを記憶でき、かつコンピュータが読み取り可能な記憶媒体であれば、その記憶形式は何れの形態であっても良い。
また、記憶媒体からコンピュータにインストールされたプログラムの指示に基づきコンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）や、データベース管理ソフト、ネットワークソフト等のＭＷ（ミドルウェア）等が本実施形態を実現するための各処理の一部を実行しても良い。
さらに、アンケート分析プログラム１３ａは、ＬＡＮやインターネット等のネットワークを介して伝送されたプログラムをダウンロードしてインストールすることも可能である。
また、記憶媒体は１つに限らず、複数の媒体から本実施形態における処理が実行される場合も本発明における記憶媒体に含まれ、媒体構成は何れの構成であっても良い。
なお、本発明におけるコンピュータは、記憶媒体に記憶されたプログラムに基づき、本実施形態における各処理を実行するものであって、パソコン等の１つからなる装置、複数の装置がネットワーク接続されたシステム等の何れの構成であっても良い。
また、本発明におけるコンピュータとは、パソコンに限らず、情報処理機器に含まれる演算処理装置、マイコン等も含み、プログラムによって本発明の機能を実現することが可能な機器、装置を総称している。
このほか、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変形実施が可能である。 The present invention is not limited to the above embodiments. For example, the data indicating the tendency of the tendency between the selected answer and the free description answer is, for example, by comparing the selection ratio of each option in the selected answer with the ratio of each option estimated from the free description answer. For example, it may be in another format such as data indicating an image such as a graph in various formats.
The questionnaire analysis program 13a is a different type of storage medium from the CD-ROM medium M, for example, a magnetic disk (floppy (registered trademark) disk, hard disk, etc.), an optical disk (DVD disk, etc.), a magneto-optical disk (MO, etc.), Alternatively, it can be stored in a semiconductor memory and distributed.
In addition, as long as the storage medium can store a program and can be read by a computer, the storage format may be any form.
In addition, an OS (operating system) operating on the computer based on an instruction of a program installed in the computer from the storage medium, MW (middleware) such as database management software, network software, and the like implement the present embodiment. A part of each process may be executed.
Furthermore, the questionnaire analysis program 13a can also download and install a program transmitted via a network such as a LAN or the Internet.
Further, the number of storage media is not limited to one, and the case where the processing in the present embodiment is executed from a plurality of media is also included in the storage media in the present invention, and the media configuration may be any configuration.
The computer according to the present invention executes each process according to the present embodiment based on a program stored in a storage medium, and includes a single device such as a personal computer or a system in which a plurality of devices are connected to a network. Any configuration may be used.
In addition, the computer in the present invention is not limited to a personal computer, but includes an arithmetic processing device, a microcomputer, and the like included in an information processing device, and is a generic term for devices and devices that can realize the functions of the present invention by a program. .
In addition, various modifications can be made without departing from the scope of the present invention.

第１の実施形態に係るアンケート分析装置１のブロック図。The block diagram of the questionnaire analyzer 1 which concerns on 1st Embodiment. 第１の実施形態においてプロセッサ１１がアンケート分析プログラム１３ａに基づいて実現する機能を示すブロック図。The block diagram which shows the function which the processor 11 implement | achieves based on the questionnaire analysis program 13a in 1st Embodiment. リンク辞書作成処理におけるプロセッサ１１のフローチャート。The flowchart of the processor 11 in a link dictionary creation process. 解析対象となるアンケートの一例を示す図。The figure which shows an example of the questionnaire used as analysis object. 図４に示すアンケートに対応した質問項目データを示す図。The figure which shows the question item data corresponding to the questionnaire shown in FIG. 自由回答質問データの一例を示す図。The figure which shows an example of free answer question data. 選択回答質問データの一例を示す図。The figure which shows an example of selection answer question data. 事前調査キーワードデータの一例を示す図。The figure which shows an example of prior survey keyword data. 該当表現リストデータの一例を示す図。The figure which shows an example of applicable expression list data. 同義語辞書データの一例を示す図。The figure which shows an example of synonym dictionary data. リンク辞書データの一例を示す図。The figure which shows an example of link dictionary data. アンケート分析処理におけるプロセッサ１１のフローチャート。The flowchart of the processor 11 in a questionnaire analysis process. 回答結果データの一例を示す図。The figure which shows an example of reply result data. 自由回答結果データの一例を示す図。The figure which shows an example of free answer result data. 選択回答結果データの一例を示す図。The figure which shows an example of selection reply result data. テキストマイニングのための辞書の一例を示す図。The figure which shows an example of the dictionary for text mining. テキストマイニング結果データの一例を示す図。The figure which shows an example of text mining result data. 選択回答分析結果データの一例を示す図。The figure which shows an example of selection reply analysis result data. 選択回答分析結果データの一例を示す図。The figure which shows an example of selection reply analysis result data. 選択回答分析結果データの一例を示す図。The figure which shows an example of selection reply analysis result data. アンケート分析結果データの一例を示す図。The figure which shows an example of questionnaire analysis result data. ディスプレイ１６での表示画面の一例を示す図。The figure which shows an example of the display screen on the display. テキストマイニング結果データに基づく表示画面の一例を示す図。The figure which shows an example of the display screen based on text mining result data. テキストマイニング結果と選択回答分析結果データとを並べる表示画面の一例を示す図。The figure which shows an example of the display screen which arranges a text mining result and selection response analysis result data. 第２の実施形態においてプロセッサ１１がアンケート分析プログラム１３ａに基づいて実現する機能を示すブロック図。The block diagram which shows the function which the processor 11 implement | achieves based on the questionnaire analysis program 13a in 2nd Embodiment. 該当表現リストデータの一例を示す図。The figure which shows an example of applicable expression list data. リンク辞書データの一例を示す図。The figure which shows an example of link dictionary data. 第３の実施形態においてプロセッサ１１がアンケート分析プログラム１３ａに基づいて実現する機能を示すブロック図。The block diagram which shows the function which the processor 11 implement | achieves based on the questionnaire analysis program 13a in 3rd Embodiment.

Explanation of symbols

１…アンケート分析装置、１１…プロセッサ、１２…メインメモリ、１３…ハードディスク装置、１３ａ…アンケート分析プログラム、１４…ＣＤ−ＲＯＭドライブ、１５…キーボード／マウス、１６…ディスプレイ、２１…質問項目分類機能、２２…該当表現リスト作成機能、２３…リンク辞書作成機能、２４…回答結果分類機能、２５…テキストマイニング機能、２６…選択回答結果分析機能、２７…アンケート分析機能、５１…価値項目抽出機能、５２…リンク辞書作成機能、７１…リンク辞書校正機能。 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Questionnaire analyzer, 11 ... Processor, 12 ... Main memory, 13 ... Hard disk drive, 13a ... Questionnaire analysis program, 14 ... CD-ROM drive, 15 ... Keyboard / mouse, 16 ... Display, 21 ... Question item classification function, 22 ... Corresponding expression list creation function, 23 ... Link dictionary creation function, 24 ... Answer result classification function, 25 ... Text mining function, 26 ... Selected answer result analysis function, 27 ... Questionnaire analysis function, 51 ... Value item extraction function, 52 ... link dictionary creation function, 71 ... link dictionary proofreading function.

Claims

A plurality of answer information each including a selection item selected as an answer from each choice answer type question and a sentence described as an answer to the descriptive answer type question are stored for each of the plural answer questions In the questionnaire analysis apparatus accessible to the storage device storing the link dictionary describing the words related to the question in association with each of the selected answer type questions,
Means for associating the sentence with the plurality of selective answer questions based on the phrase contained in each of the sentences and the link dictionary;
Means for estimating which of the choice answer formula questions the content of the sentence corresponds to;
Creating means for creating information indicating a difference between a tendency of the selection item with respect to one of the plurality of selective answer questions and a tendency of options estimated from sentences associated with the question; A questionnaire analysis device.

The questionnaire analysis apparatus according to claim 1, wherein the creating unit creates information representing a scatter diagram in which the selection item is assigned to one axis and the estimated option is assigned to the other axis.

A plurality of answer information each including a selection item selected as an answer from each choice answer type question and a sentence described as an answer to the descriptive answer type question are stored for each of the plural answer questions A computer capable of accessing a storage device storing a link dictionary in which words related to the question are described in association with each of the selected answer type questions;
Means for associating the sentence with the plurality of selective answer questions based on the phrase contained in each of the sentences and the link dictionary;
Means for estimating which of the choice answer formula questions the content of the sentence corresponds to;
It is made to function as a creation means for creating information representing a difference between a tendency of the selection item with respect to one of the plurality of selective answer formula questions and a tendency of options estimated from sentences associated with the question. Questionnaire analysis program.

4. The questionnaire according to claim 3, wherein the creating means creates information representing a scatter diagram in which the selection items are assigned to one axis and the estimated options are assigned to the other axis. Analysis program.