先日、おむすび1000日チャレンジのハスつかさんの記事でテキストマイニングをフリーで使えるという紹介がありました👇

早速じーじもチャレンジしてみました。

「じーじは見た」シリーズからサイゼリヤの創業者 正垣泰彦さんを前・後編で紹介した記事👇のテキストをコピペして分析してみました。

上記の単語が大きかったり小さかったりという分析がワードクラウド＜言葉の雲＞というものらしい😊

スコアが高い単語を複数選び出し、その値に応じた大きさが文字の大きさの違いとなって図示されています。 単語の色は、青色が名詞、赤色が動詞、緑色が形容詞、灰色が感動詞を表しています。

上記は文書全体を分析し、感情の傾向を可視化したレーダーチャートです。「ポジネガ」分析は、文章に含まれるポジティブな感情の文とネガティブな感情の文の存在比を示しています。「感情」分析は、文章に含まれる各感情の度合いを数値に換算しています。なお、各感情の数値は、全ての感情の平均値を50％とした偏差値だそうです。

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ハスつかさんは何にどう使えるかを考える前にまず使っちゃえと使っていましたが、じーじもまずは使ってみました。

分析のアルゴリズムが分からないものの、例えば、こんな風な使い方ができるのではないでしょうか？

１）自分の好みのnoterさんの記事のポジネガ分析や感情分析には共通の傾向があるのだろうか？

２）人気のnoterさんの記事にはどんな傾向があるのだろうか？

文章力を上げたいと前向きに取り組んでいる方には上手な人の文章を科学するツールになるかもしれません。じーじはそこまでしませんけどね😊

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こういったテキストマイニングやデータマイニングで勝手に企業のホームページ内の情報を分析して点数を付けて企業の格付けに利用するような評価機関まで現れていますし、物凄い勢いでAI技術が進んでいます。

注意しなければいけないのは「データマイニング」「サイコグラフィクス」「マイクロターゲティング」にAI（深層学習）を組み合わせて個人情報を分析すれば、人々の行動を誘導できるということです。

鼻の利くトランプさんは、ケンブリッジ・アナリティカを選挙参謀に使い、SNSを使ったこともなかった彼がTwitterのヘビーユーザーとなって激戦を制してしまったのは2016年秋のことでした。

そして「分断」を助長する大統領になってしまったのです。👇（読んでみてください）

何事も「ほどほどの使い方」が大切ですよね⁉

最後まで読んでいただき、ありがとうございました。

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▼【じーじ感激！】シリーズで最もスキが多いのがこの記事👇

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