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3 1. KH Coder の準備

1.1 インストール ( 解凍 ) 1 ダウンロードしたファイルをダブルクリック 2 クリック 3 unzipped successfully の表示が出れば完了なので すべての画面を閉じる KH Coder は解凍 (Unzip) するだけで利用可 4

1.2 KH Coder の起動方法 1 デスクトップに作成されたアイコンをダブルクリック 2 解凍先フォルダが開くので kh_coder.exe をダブルクリック 5 kh_coder とだけ表示されている場合も

2. プロジェクト作成と 前処理 6

解説 分析のねらいとデータの準備 7 1 行目に列の名前を入力 2 行目からデータを入力 1 つ目のシートに入力 データ量が多くて KH Coder でエラーになる場合 CSV 形式で保存してから KH Coder へ 本ページのようにタイトルが 解説 で始まるページでは操作不要 お読みいただくだけで結構です 分析のねらい : 物語最後の 先生 の自殺は突然で不自然という批判はもっともか? こころ は上 中 下の 3 部構成 部の中がさらに一 二 三などの章に分かれる Excel で 1 つの列にテキストを入力し ほかの列にテキスト以外の情報 ( この場合は部や章の番号 ) を入力 テキスト以外の情報のことを 外部変数 と呼ぶ

2.1 プロジェクト作成 ( 分析するファイルを指定 ) この部分を メニュー と呼ぶ 1 メニューから プロジェクト 新規 をクリック 2 参照 をクリックして tutorial_jp フォルダ内の kokoro.xls (Excel アイコン ) を開く 3 テキスト 列と 日本語 が選択されていることを確認 4 クリック 8 次回 KH Coder を起動した時は 新規 ではなく プロジェクト 開く を選択して 既存のプロジェクトを開く

2.2 強制抽出する語の指定 1 メニューから 前処理 語の取捨選択 を選択 重要な言葉なのに 1 語として抽出されない時は 強制抽出 2 一人 二人 と入力 3 クリック 一 と 人 に分かれてしまうような 分割が細かすぎる場合にも有効 細かすぎる分割を洗い出すには 前処理 複合語の検出 コマンドが便利 9

2.3 前処理の実行 1 メニューから 前処理 前処理の実行 を選択 前処理 とはテキスト中から自動的に語を取り出して分析の準備をする処理 この処理を実行しておかないと分析は行なえない 10 2 クリック

11 3. 頻出語と共起

3.1 抽出語リスト 1 メニューから ツール 抽出語 抽出語リスト 小説なので主要人物が上位に 死ぬ が 89 回と多く出現? 一人 より 二人 の方が多い! 活用のある語は基本形に直して抽出 & カウント ex. 死ねば 死ぬ 2 番号をクリックで活用形を表示 12 3 抽出語をクリックすると KWIC が開く

3.2 KWIC コンコーダンス 1/2 1 ダブルクリックでさらに広い範囲の文脈を表示 分析結果中の語をクリックすればこの画面が開く ( メニューから開くことも可 ) 集計結果だけを見るのでは多くの場合は不十分 この画面を使って もとのテキスト中で語がどのように使われていたかを確認 13 2 集計 をクリックするとコロケーション統計へ

3.2 KWIC コンコーダンス 2/2 1 前ページの手順でコロケーション統計が開く 左 1 とは 左側の 1 つ目 すなわち直前に出現していた回数のこと 父 は 死ぬ の 2 語前に 7 回出現した 14 2 クリックすれば特定の品詞の語だけを表示可 前後に多く出現していた語を通じて 検索対象語がもとのテキスト中でどう使われていたかという文脈をうかがえる

3.3 共起ネットワーク 1 メニューから ツール 抽出語 共起ネットワーク OK 同じセルによく一緒に出現する ( 共起する ) 語同士を 線 (edge) で結んだネットワーク 2 抽出語をクリックで KWIC へ 3 調整 をクリックして 上位 60 となっている欄を 120 にして OK 色々お試しください 15

解説 語の共起を探索する手法 複数の方法の中から選択可 MDS 共起ネットワーク 自己組織化マップ 共起する語のグループから データ中のテーマないしトピックを探索できる これらの多変量解析の実行には内部で R を使用 16 クラスター分析

4. それぞれの部 ( 上 中 下 ) に特徴的な語 17

4.1 それぞれの部の特徴語一覧 1 メニューから ツール 外部変数と見出し 2 部 をクリック 3 文 を選択 4 特徴語 一覧 (Excel 形式 ) を選択 3 つの部 ( 上 中 下 ) の特徴語が上位 10 語ずつリストアップされる 18

解説 特徴語からみる物語の流れ 下は 先生 が主人公に送った長い遺書 親友 K と お嬢さん との三角関係などを通じて 上では主人公にも読者にも 解ら なかった事柄が明らかに 上では主人公と 先生 が交流を深めていく しかし 先生 の話はよく 解ら ないことも多い 中では主人公が実家に戻り 父 母 との会話が多くなる 先生 とも 手紙 をやりとり 19 Ex. 先生の話のうちでただ一つ底まで聞きたかったのは, 人間がいざという間際に 誰でも悪人になるという言葉の意味であった 単なる言葉としては これだけでも私に解らない事はなかった しかし ( 上二九 )

4.2 対応分析による視覚的な探索 1 メニューから ツール 抽出語 対応分析 2 部 が選択されていることを確認 20 3 クリック 部 ( 上 中 下 ) の特徴をグラフィカルに探索

解説 対応分析の見方 2 原点 (0, 0) から見て 上 _ 先生と私 の方向にある語 そして原点から離れている語ほど 上に特徴的! 原点 (0, 0) 特徴語の一覧から読み取れた上 中 下の特徴と おおむね同じ特徴を対応分析からも読み取れる 1 原点 (0, 0) 付近にはこれといって特徴のない語が集まる 21

5. コーディングによる コンセプトの抽出 22

解説 コーディングとは 語ではなくコンセプトを数えたい場合もある例えば 人の死 というコンセプトは 死ぬ だけでなく 殺す という語でも表現されるコンセプトを数えるためのコーディングルール コード ( コンセプト ) の名前 * 人の死死ぬ or 殺す or 亡くなる コードを付与する条件 死ぬ 殺す 亡くなる のどれかが出現している文書は * 人の死 に言及していたと見なされる 23 チュートリアルで使用する theme.txt

5.1 コーディングルールによる検索 1 メニューから ツール 文書 文書検索 4 ダブルクリック 2 参照 をクリックして theme.txt を開く 3 H5 を選択 Excelの1つ1つのセルをKH Coder は H5 と認識 H5を選択するとセル単位の検索に 5 ダブルクリックでセル全体を表示 24 コーディングルール作成時には どのような文書にコードが付与されているかを検索 確認することが大切

5.2 コードのクロス集計 ( 部ごと ) 1 メニューから ツール コーディング クロス集計 2 参照 をクリックして theme.txt を開く theme.txt とすでに表示されている場合は操作不要 3 H5 を選択 4 集計 をクリック 下 では 300 セルのうち 18 セル (6%) が * 友情に言及 25 5 バブル をクリックしてプロットを作成 コードが多く出現していたかどうかを 部ごとに集計したプロット

解説 部ごとの集計から見る物語の流れ 3 中 下のような人物の死は描かれていないのに 上でも 人の死 が一定数出現 1 下では 3 角関係のいきさつから親友が自殺 そのため 恋愛 友情 信用 不信 が多い なぜ? 次の分析で確認! 2 中では病気で死に瀕する 父 の様子が描かれる 26

5.3 コードのクロス集計 ( 章ごと ) 1 5.2 に続けて以下の操作を行う 2 文 を選択 3 章 を選択 4 集計 をクリック 人の死 が多く出現していたかどうかを 章ごとに細かく見る折れ線グラフ 5 選択 人の死 をクリックしてグラフを作成 27

解説 人の死 の推移から 1/2 2 しかし物語全体に視野を広げると 先生 が死ぬことに執着している様子が 上でも詳細に描かれている 上二四上三五 1 自殺の直前だけを見ると 先生 はかなり急激に決意を固めているようにも見える Ex. 先生の話は, 容易に自分の死という遠い問題を離れなかった そうしてその死は必ず奥さんの前に起るものと仮定 ( 上三五 ) 3 自殺の理由の一部には お金や恋に切羽詰まれば誰でも悪人になる 人間一般への失望 28 Ex. 自分もあの叔父と同じ人間だと意識した時 他に愛想を尽かした私は 自分にも愛想を尽かして動けなくなったのです ( 下五二 )

解説 人の死 の推移から 2/2 4 自殺が突然で不自然という批判は必ずしもあたらないのでは? 計量テキスト分析の利点として : データ全体を見渡す視点が得られる 目で読むべき特徴的な部分はどこか探索できる 上二四上三五 29

おわりに さらに詳しくは 社会調査のための計量テキスト分析 ( 樋口耕一著, ナカニシヤ出版,2014) 第 3 章の文章版チュートリアル KH Coder 同梱のマニュアル PDF 掲示板 ユーザーフォーラム 30 謝辞 本チュートリアルの作成と改善にあたっては 立命館大学産業社会学部ならびに大学院社会学研究科の学生諸氏にご協力いただきました