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小説における感情の流れを可視化する
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yui828
November 14, 2021
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小説における感情の流れを可視化する
yui828
November 14, 2021
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Transcript
データミックス卒業課題 ⼩説における感情の流れを可視化する 1 2021年4⽉期 中⽥ 裕⼀郎
1 分析プロジェクトの企画サマリー (1) ビジネス課題の再確認 (2) 分析のゴール (3) 使⽤するデータ 2 ビジネス課題の解決について
(1) 分析の⽬的 (2) KPIとその⽬標 (3) アウトプットのイメージ 3 感情の可視化 (1) 分析アプローチ (2) ML-Askの紹介 (3) 分析の過程 (4) 分析結果の紹介 (5) 分析結果の評価 ⽬ 次 2
4 感情を元に⼩説を分類 (1) 分析アプローチ (2) 分析結果の紹介 (3) 分析結果の評価 5 総合評価
6 感 想 3 (6) 分析結果のインパクト (7) 今後の課題等
4 1 分析プロジェクトの企画サマリー (1) ビジネス課題の再確認 出版物には、雑誌、コミック、⽂庫などのジャンルがあリます が、購⼊する際の決め⼿は何でしょうか? 私は、雑誌であれば「⾒出し」、コミックであれば「評判や⼝ コミ」の他に表紙の視覚的情報も⼤きな要因となっています。 その中で、⽂庫の中でも⼩説はどうやって選んでいるか考えて
みます。 私が⼩説を購⼊する際に気にしているのはどのような要素か考 えてみました。
5 私が⼩説を購⼊する際に気にしていることは? ①⾃分の気に⼊っている作者の新刊が発売された。 ②話題になっている。 ・SNS、クチコミ、広告など ③ネットの書評を読んで興味を持った。 ④インスピレーションで決めた ・カバー表紙、タイトルが気に⼊った
6 ①わりと 伊坂幸太郎が好きです。 ②⼤泉洋さんを当て書き したことで話題になり 映画化されました。 ③アンジェラ・アキさんの 「拝啓⼗五の⼿紙」という歌が 題材になっています。 書評を読んで興味を持ちました
③タイトルと表紙の絵に 惹かれました 嵐の⼆宮さん主演で 映画化するそうです
7 もっと⼩説を選ぶ際の楽しみの幅を広げたい ・他のジャンルのように視覚に訴えることができないか? → ⼩説ごとに感情の流れを視覚化することはできないか? ・感情をベースに⼩説を分類できないか? → 違う視点からアプローチできないか? ビジネス課題の設定
8 1 分析プロジェクトの企画サマリー (2) 分析のゴール ・ ⼩説の感情の流れを⾊で表現し、それを画像としてアウト プットすることで内容に対する⾃⾝の想像を掻き⽴てたい。 ・ 感情を元に⼩説を分類することで、作者やジャンルを超えて、
⾃⾝の興味を掘り起こしたい。
9 1 分析プロジェクトの企画サマリー (3) 使⽤するデータ ① ⻘空⽂庫※からダウンロードしたテキストデータ ※⻘空⽂庫とは、著作権切れの作品などを無料で公開しているサイト ② 使⽤するデータの条件
・ アウトプットを評価する際に、⾃⾝の感覚と照らし合わせる 形になるため、ある程度は内容がわかる作品を何冊が執筆し ている作家である必要がある。 ・ 分類する際にあまりに執筆された年代が異なると時代によっ て表現が異なり、うまく分類できないおそれがあると思われる。
10 具体的な選定基準 ・⾃⾝が少なくとも1冊は読んだことがある著名な作家の作品を執 筆した作家であること。 ・⽣没年が⽐較的近い作家であること。 ・主要な作品の出版年が⽐較的近いこと。 対象とした作家⼀覧 作家名 分析対象 書籍数
⽣年⽉⽇ 没年⽉⽇ 代表作 夏⽬ 漱⽯ 39 1867 1916 吾輩は猫である(1905)、坊っちゃん(1906)、こゝろ(1914)など 森 鴎外 40 1862 1922 舞姫(1890年)、⼭椒⼤夫(1915)、⾼瀬⾈(1916)など 太宰 治 81 1909 1948 ⾛れメロス(1940)、斜陽(1947)、⼈間失格(1948)など ⾕崎 潤⼀郎 29 1886 1965 刺⻘(1910)、痴⼈の愛(1924-25)、細雪(1944-48)など 江⼾川 乱歩 86 1894 1965 ⿊蜥蜴(1934)、怪⼈⼆⼗⾯相(1936)など ⼩林 多喜⼆ 10 1903 1933 蟹⼯船(1929)、党⽣活者(1932)など 宮沢 賢治 34 1896 1933 注⽂の多い料理店(1924)、銀河鉄道の夜(1933)、⾵の⼜三郎(1934)など 吉川 英治 111 1892 1962 宮本武蔵(1939)、三国志(1940)、新書太閤記(1941)など ⼭本 周五郎 92 1903 1967 ⾚ひげ診療譚(1958)、⻘かべ物語(1960)など 芥川 ⿓之介 74 1892 1927 羅⽣⾨(1915)、⿐(1916)、地獄変(1918)など 林 芙美⼦ 34 1903 1951 放浪記(1928-48)、浮雲(1949-51)など
11 2 ビジネス課題の解決について (1) 分析の⽬的 ① 視覚から興味を呼び起こすようなアウトプットを⾏うこと。 → テキストデータから感情をより正確に数値化する。 →
感情を数値化する単位として適切なものを探索する。 ② 感情ベースで⼩説を分類することで興味を掘り起こすこと。 → 解釈可能な分類⼿法を探索する。
12 2 ビジネス課題の解決について (2) KPIとその⽬標 ① 中⻑期的なKPI(半年から1年) ・ 他の分野への応⽤を検討していく。 ②
短期的なKPI(3ヶ⽉から半年) ・ 分析の対象書籍を増やしていく。 ・ 感情の精度を上げていく。
13 2 ビジネス課題の解決について (3) アウトプットのイメージ 感情を表す表現を数値化し、それが含まれるテキストの塊に対し て⾊付けして、画像として作品ごとに出⼒する。 感情の流れが分かるように⾊付けするにあたって、 ① どれ位の⻑さの⼩説を対象とするべきか?
② どの範囲で区切ることでより分かりやすく感情の流れを表 現することができるか?
14 ① 短すぎると感情の流れをうまく表現することができないおそ れがあります。 → ⼀般的に短編⼩説と⾔われているものが、400字詰め原稿⽤紙 10〜100枚、⽂字数4,000〜40,000⽂字の作品です。 そこで、10,000⽂字以上の作品のみを対象とすることにします。 ② ⾊々な区切り⽅が考えられることから、まずは1冊で試⾏しなが
ら良い区切り⽅を考えることにします。 →考えられる区切り⽅ ・章ごと ・⼀⽂ごと ・⽂字数で区切る
15 3 感情の可視化 (1) 分析アプローチ 当初はテキストデータを⾃然⾔語処理によって、形態素解析し て分析しようと考えていましたが、すでに感情分析ライブラリ ML-Askというツールがありましたので、こちらを利⽤して分析 することにしました。
16 ML-Askの紹介 ML-Askは、感情表現辞典に記載された表現を元に、中村明さんという ⽅が東京堂出版から出版された「感情表現辞典」(第11版)の中で分類さ れている感情{ 喜,怒,哀,怖,恥,好,厭,昂,安,驚 }を使って感情 を分類します。 また、辞書には感情を表す単語約21,000語が登録されています。 ML-Askの特徴として⽇本語の典型的な部分否定の形が搭載されており、
部分否定が感情表現辞典に該当する表現を修飾していると判断した場合 には、該当する表現を別の感情セットへと変換してくれます。 【参考URL】 http://arakilab.media.eng.hokudai.ac.jp/~ptaszynski/repository/mlask.htm#slides
17 アウトプットは以下のような形になります。 ML-Askを⽤いて出⼒したアウトプットから、5段階で分類されるorientationを 数値化して、画像に落とし込むことにしました。
18 orientataionは次の6つに分類されます。 ・mostly-positive ・positive ・neutral ・negative ・mostly-negative ・none 3 感情の可視化
(2) 分析の過程 ML-Askを⽤いて、まずは夏⽬漱⽯のこゝろという⼩説を対象に どの範囲で区切るのか、を考えてみることにしました。 理由は、私が⼀度読んだことがあり内容がある程度記憶にある ことと、内容がそもそも登場⼈物の感情をかなり描写しているもの であると思われること、⽂字数が⻑編に分類される約160,000⽂字 であり感情の流れが出やすいのではないかと思われることです。
19 「こゝろ」のデータ ・作 者 夏⽬ 漱⽯ ・出版年 1914年 ・章(⼤) 上
先⽣と私 / 中 両親と私 / 下 先⽣と遺書 ・章(⼩) 110章 ・⽂字数 160,000字 出⼒結果 ・mostly_positive → 濃い⻩⾊ ・positive → 薄い⻩⾊ ・neutral → 肌⾊ ・negative → 薄い⻘⾊ ・mostly_negative → 濃い⻘⾊ ・none → ⽩⾊(なし)
20 出⼒結果 1 章ごと(区切りの数:110) 2 ⽂字数ごと (1)500字(区切りの数:約320)
21 2 ⽂字数ごと (2)1,600字(区切りの数:約100) (3)3,200字(区切りの数:約50) (3)4,800字(区切りの数:約33)
22 出⼒結果の評価 結果として、区切る単位を細かくしすぎてしまうと⼩さな感情を拾い すぎてしまい、全体の流れとしてどのようになっているかが、逆に⾒え にくくなってしまう結果となりました。 また、読み取る際も区切りが多すぎるとイメージが頭に残りにくいよ うな印象を受けました。 ⼀⽅で、4,800字(約3%)で区切った場合は、「こゝろ」という⼩説が持 つもの暗い全体の印象がそのまま出てしまい、感情の流れが表現できな い結果となりました。
3,200字で区切った場合がもっとも、感情の流れをうまく表現でき ていると評価しました。 そこで、他の⼩説も⽂字数の2%程度で区切って分析することにしま した。
23 出⼒画像の紹介1 ⼭椒⼤夫(森 鴎外) ⾛れメロス(太宰 治) 痴⼈の愛(⾕崎 潤⼀郎) 怪⼈⼆⼗⾯相(江⼾川 乱歩)
蟹⼯船(⼩林 多喜⼆) 銀河鉄道の夜(宮沢 賢治)
24 出⼒画像の紹介2 宮本武蔵(吉川 英治) ⾚ひげ診療譚(⼭本 周五郎) 地獄変(芥川 ⿓之介) 浮雲(林 芙美⼦)
25 出⼒結果の評価 ⼭椒⼤夫(森 鴎外)の感情分析結果画像について、 実際の⼩説内容と感情の判定を照らし合わせて評価しました。 あらすじ 12年前に⾏⽅知れずとなった⽗親を探しに、安寿と厨⼦王は⺟親 に連れられて⻑い旅に出ます。道中で悪質な⼈買いに騙されて⺟と 姉弟は離ればなれになり、強欲な富豪に奴隷として売り払われてこ き使われるなど苦難の数々です。安寿は幼い弟だけでも無事に逃げ
延びられるようにと、⾃らの⽣命をかけた⼤勝負に打って出るので した。
26 厨 ⼦ 王 は ⺟ と 出 会 う
厨 ⼦ 王 は 関 ⽩ に 出 会 う 厨 ⼦ 王 が 南 へ 逃 げ た と 嘘 を つ く 三 郎 が 厨 ⼦ 王 を 追 : て 寺 に 踏 み 込 ん で く る 外 に 仕 事 に い く た め に 安 寿 は 髪 を 切 ら れ る ︒ 安 寿 は 厨 ⼦ 王 だ け を 逃 す ︒ 仕 事 で 安 寿 が 厨 ⼦ 王 と ⼀ 緒 に 外 に い く こ と に な る 安 寿 は 烙 印 を 押 さ れ た 後 ︑ 急 に 様 ⼦ が 変 わ る 脱 ⾛ を 企 て て い る の が 露 ⾒ し て 烙 印 を 押 さ れ る 三 郎 の 趣 向 ⼈ 買 い で あ る ⼭ 椒 ⼤ 夫 の 元 で 仕 事 が 始 ま る ⼈ 買 い に 従 事 す る 男 に 攫 わ れ ⺟ と 離 れ 離 れ に な る ⼭ 岡 ⼤ 夫 は ⼈ 買 い に 従 事 す る 男 達 に ⺟ ⼦ を 売 り 渡 す 宿 を 探 し て や る と い う 男 が 現 れ る ⽗ を 求 め て 旅 を す る ⺟ ⼦ あ ら す じ 厨 ⼦ 王 関 ⽩ 鐘 楼 守 三 郎 厨 ⼦ 王 安 寿 厨 ⼦ 王 安 寿 と 厨 ⼦ 王 三 郎 安 寿 と 厨 ⼦ 王 安 寿 と 厨 ⼦ 王 ⼭ 岡 ⼤ 夫 ⺟ ⺟ ⼦ 感 情 の 主 体 叫 び 出 し そ う な 感 情 厨 ⼦ 王 の 持 つ 菩 薩 の ⾦ 蔵 を 尊 ぶ 三 郎 を 騙 し て ご 満 悦 三 郎 は 僧 侶 を 睨 み つ け 怒 り を 表 す 厨 ⼦ 王 は 安 寿 を 置 い て 逃 げ る こ と に な り 悲 し み を 感 じ る 厨 ⼦ 王 を 逃 す チ c ン ス が め ぐ i て き た と 感 じ て い る 安 寿 の 気 持 ち が 分 か ら ず 寂 し さ を 募 ら せ る 激 し い 痛 み ︑ 恐 ろ し さ を 感 じ る 寝 ⿃ を 取 る の が 好 き 寂 し さ ︑ つ ら さ を 感 じ る ⺟ と 別 れ 悲 し み を 感 じ る 売 る こ と が で き る カ モ を ⾒ つ け た ⼭ 岡 ⼤ 夫 に 騙 さ れ 申 し 訳 な さ 感 じ て し ま う 宿 が ⾒ つ か ら ず 疲 れ が ⾒ え る 感 情 の 内 容
27 照らし合わせた結果 全体としては、感情⾃体をうまく拾っているという印象でした。 ⼀⽅で、国守の地位を得て正道を名乗るようになった厨⼦王が⺟と 再会したシーンは、あまりに感情の振れ幅が⼤きく、「そのうち臓腑 が煮え返るようになって、獣めいた叫びが⼝から出ようとするのを、 ⻭を⾷いしばってこらえた。」という部分をnegativeに分類してし まっていました。 また、登場⼈物ごとの感情を拾うので、主⼈公にとって良くない相 ⼿、本作で⾔えば、三郎の正の感情をpositiveとして捉えてしまうと、
⼩説全体の感情の流れということで考えるとではよく分からなくなっ てしまうかもしれないという課題を感じました。
28 3 感情の可視化 (6) 分析結果のインパクト ・ すでに無料となっている作品に加えて、これから先も著作権切れとなった作品は ⻘空⽂庫に掲載されたり、kindleで無料配信されていきます。 そういった過去の作品を読む前に内容を想像して楽しめるレベルの画像を出⼒す ることができるようになりました。
・ ⼩説の読む前だけでなく、読了後も画像と照らし合わせることで楽しめると感じ ました。 ・ 読了直後に内容を思い返しながら、画像を⾒て楽しんだり、読了後しばらく時間 が経過した後に、画像を⾒ながら思い出すのも⾯⽩いのではないかと思いました。 ・ 感情を数値化して⾊付けするということは他の分野にも応⽤できるのではないか と思います。 例えば、⼈事における本⼈の申告書を年度ごとに数値化して⾊付けしておき、年 度ごとに並べることができれば、急激に⾊が変わった場合は要チェック対象にする といった使い⽅もできるのではないかと思います。
29 3 感情の可視化 (7) 今後の課題等 ・ ⼭椒⼤夫の分析結果の評価の部分で触れさせていただいたようにその 感情が誰のものなのかという部分まで踏み込むことができれば、より良 いものができるのではないかと思います。 ・
PL-Askが、positiveなのかnegativeなのかを基準とした5分類となってい ます。 SNSの⼝コミなどを分析する際には、positiveなのかnegativeなのかで ⼗分かと思いますが、⼩説の感情を扱う際には、もう少し細かな感情の 機微を表現できればいいなと思っています。 ・ 当初は新しく⼩説を購⼊する前に画像を⾒て選ぶことができれば⾯⽩ いと考えていましたが、現実には新作のテキストファイルを事前に⼊⼿ することはできないため、その点は難しいかなと思いました。
30 4 感情を元に⼩説を分類 (1) 分析アプローチ ⼩説に占める感情ごとの割合や感情の流れによって、⼩説を分類する ことによって、感情ベースで似たような⼩説を探すことができないかと いうことを考えました。 分析アプローチとしては、ML-Askにより出⼒されたactivation(感情が 能動的なのか受動的なのか)、orientationを元にクラスター分析をするこ
とにしました。 ここで、感情の流れとともに⼩説全体に占めるactivation、orientationの 数も分類する上で、⼀つの指標になると考えたため、列に追加しました。
31 orientationだけでなく、activation(感情が能動的なものなのか、 受動的なものなのか)も分類要素としました。
32 4 感情を元に⼩説を分類 (2) 分析の過程 特徴量にactivationや、positive、negativeの個数を加えてクラス ター分析した結果、標準化の操作を経ても、個数に引きずられて うまく流れで分類することができませんでした。 ただ、全体としてpositiveな傾向、negativeな傾向という分類は できたと思います。
⼀般的に⾒られるsnsなどのnegative、positive分類は、主に出現 する感情の個数で判断していると思われますが、それに近い結果 になったと思います。 ① 特徴量を増やして分析
33 1 クラスター0 冊 (1)activation(個) act / chapter 0 1 2
3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 1 7 16 15 15 17 18 15 11 11 9 11 11 14 14 16 15 17 11 10 14 15 13 15 16 17 22 19 19 17 14 19 19 15 18 15 11 19 12 20 7 10 11 19 14 13 11 17 13 15 19 0 2 53 39 44 50 46 38 53 45 53 48 48 45 54 48 44 49 48 51 53 46 45 52 49 46 42 44 40 39 45 46 52 42 54 52 49 42 51 50 43 45 45 54 43 43 44 48 45 45 53 42 5 3 46 41 51 41 42 48 40 51 38 43 47 42 49 54 47 39 48 46 50 38 46 55 46 54 50 48 46 39 48 47 41 50 43 45 54 43 44 49 57 53 49 41 49 48 46 52 55 48 46 44 13 4 4 8 6 3 6 8 6 1 6 6 9 8 5 5 5 1 7 7 1 7 6 5 3 7 4 2 4 9 8 7 5 5 5 7 5 5 3 5 3 3 8 8 5 10 6 7 5 10 7 12 0 5 25 30 28 26 30 33 24 28 28 34 26 33 21 19 31 31 22 29 23 32 34 16 29 20 31 22 29 36 21 31 25 22 22 23 18 35 24 26 16 31 28 25 28 23 29 27 20 25 24 24 6 0 13 14 4 13 7 3 10 12 12 8 7 9 5 8 5 13 6 4 11 11 2 7 6 5 4 10 10 6 9 3 6 10 9 3 7 12 7 6 9 9 8 9 4 10 10 3 6 7 3 7 124 割合(%) 36% 28% 34% 34% 31% 32% 36% 34% 36% 32% 32% 30% 36% 36% 32% 33% 32% 34% 36% 31% 31% 37% 33% 36% 34% 32% 31% 26% 32% 32% 35% 34% 36% 35% 36% 29% 34% 34% 39% 36% 33% 36% 33% 32% 31% 35% 37% 32% 36% 30% 84% (2)orientation(個) orient / chapter 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 1 23 23 24 20 25 26 22 15 22 19 22 19 19 20 22 28 19 26 22 25 18 21 19 22 13 19 27 33 19 28 22 25 17 29 27 24 18 22 25 24 22 25 20 24 22 20 24 33 23 24 0 2 21 15 18 15 9 21 13 16 19 18 20 22 16 16 17 15 20 10 14 15 16 12 21 13 17 12 12 17 16 16 11 11 15 12 9 11 19 17 9 14 14 17 14 11 10 11 16 13 18 12 11 3 30 33 35 32 35 32 36 39 27 36 32 36 30 39 23 33 29 36 30 35 34 38 32 29 37 26 27 26 20 32 34 26 30 38 33 44 36 34 36 32 37 38 34 32 33 43 33 32 32 36 2 4 30 27 29 23 27 28 29 23 25 30 27 29 31 22 29 27 26 32 31 29 27 29 32 33 22 34 25 21 33 30 29 29 25 20 21 25 17 23 22 30 24 23 25 20 31 31 20 27 18 22 8 5 31 36 38 45 45 38 38 43 43 37 40 33 47 43 52 32 48 40 40 33 51 41 38 46 55 47 47 45 51 39 46 47 52 46 51 32 51 46 47 39 43 36 51 51 42 40 49 36 54 47 3 0 13 14 4 13 7 3 10 12 12 8 7 9 5 8 5 13 6 4 11 11 2 7 6 5 4 10 10 6 9 3 6 10 9 3 7 12 7 6 9 9 8 9 4 10 10 3 6 7 3 7 124 割合(%) 21% 24% 26% 30% 30% 26% 26% 29% 29% 25% 27% 24% 32% 29% 35% 22% 32% 27% 27% 24% 34% 28% 26% 31% 37% 32% 32% 30% 34% 26% 31% 32% 35% 31% 34% 30% 34% 31% 32% 26% 29% 26% 34% 34% 28% 29% 33% 24% 36% 32% 84% 2 クラスター1 冊 (1)activation act / chapter 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 1 19 24 28 22 23 23 31 30 20 22 29 28 22 30 23 28 18 27 27 19 24 25 26 21 22 23 28 22 22 26 27 27 22 24 23 29 29 25 28 26 28 22 25 25 26 23 26 23 29 26 1 2 11 14 12 14 14 14 12 10 16 16 21 19 17 11 15 12 21 15 19 17 17 14 20 14 15 18 8 18 18 12 18 16 18 16 14 13 12 17 15 15 12 16 19 8 16 13 15 13 16 9 2 3 24 23 19 24 24 21 19 24 28 21 17 14 19 17 18 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47 48 49 50 1 1 1 1 1 1 1 0 2 4 4 2 1 0 3 1 3 2 2 2 2 3 0 2 5 2 3 3 0 2 2 1 7 4 2 1 1 1 3 2 2 0 2 1 1 1 2 2 1 3 2 0 2 10 21 18 22 24 15 26 15 18 20 22 19 20 20 22 19 20 15 17 19 12 21 26 26 20 21 18 31 29 24 24 18 12 26 16 19 13 15 25 15 20 22 16 23 18 17 18 20 15 15 5 3 30 40 27 35 27 36 41 34 36 32 33 30 37 43 30 27 31 44 34 35 47 35 32 36 30 31 44 27 35 30 38 37 34 33 31 33 40 39 41 37 45 27 33 27 40 34 42 41 35 38 10 4 1 0 0 0 3 0 2 0 0 1 3 0 0 1 3 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 2 1 0 0 2 0 2 0 0 0 0 0 1 2 2 1 0 2 1 1 0 0 5 14 13 21 13 23 19 12 18 12 22 16 25 20 18 13 16 10 13 19 17 17 16 20 12 23 19 18 17 16 17 19 15 24 17 22 11 18 15 16 19 12 17 20 18 17 26 17 19 20 24 1 0 60 41 49 45 38 45 35 47 46 37 40 41 39 31 47 50 52 41 43 43 37 43 35 36 41 42 33 41 34 41 33 39 42 36 46 50 44 44 32 43 39 47 44 45 39 37 35 34 42 37 100 割合(%) 52% 35% 42% 39% 33% 39% 35% 41% 40% 32% 34% 35% 34% 37% 41% 43% 45% 38% 37% 37% 41% 37% 30% 31% 35% 36% 38% 35% 30% 35% 33% 34% 36% 31% 40% 43% 38% 38% 35% 37% 39% 41% 38% 39% 34% 32% 36% 35% 36% 33% 86% (2)orientation orient / chapter 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 1 3 4 5 2 6 8 9 0 3 5 5 3 10 8 10 9 7 2 10 3 7 6 9 8 2 3 6 10 8 9 6 4 5 5 6 5 5 3 7 5 10 7 4 5 6 9 5 5 7 10 1 2 14 18 19 15 27 20 20 27 22 15 22 24 19 21 17 17 14 31 23 23 25 18 24 19 22 16 26 14 18 19 23 19 18 17 23 11 20 18 26 25 24 16 15 16 15 28 21 20 19 19 5 3 11 15 8 13 11 14 18 16 11 13 17 14 10 14 14 9 13 13 7 15 12 12 6 12 13 19 15 15 22 19 19 13 17 13 11 13 18 9 17 8 11 10 11 14 16 11 12 13 17 12 1 4 24 29 27 31 20 23 22 18 22 36 24 27 30 31 22 22 19 19 22 23 28 28 31 26 30 22 24 27 28 17 25 24 25 26 21 21 24 25 21 22 21 24 31 24 28 21 30 33 21 33 5 5 4 9 8 10 14 6 12 8 12 10 8 7 8 11 6 9 11 10 11 9 7 9 11 15 8 14 12 9 6 11 10 17 9 19 9 16 5 17 13 13 11 12 11 12 12 10 13 11 10 5 4 0 60 41 49 45 38 45 35 47 46 37 40 41 39 31 47 50 52 41 43 43 37 43 35 36 41 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35 activationの個数やorientationの個数を特徴量に加えた場合、それに 引きづられてしまい、感情の流れによって分類ができない傾向になる とわかったことから、orientationのみを特徴量としてクラスター分析 を⾏うこととしました。 ② 特徴量をorientationに絞って分析 →クラスター数の検討 エルボーメソッドにより確認したところ、2個が最も適切でしたが、 6つ位のパターンに分けて欲しいという考えがあったことと、数値も
6つくらいまでは下がっておりましたので、クラスター数は6つにし て分析することにしました。 分析の結果、次ページ以降のような結果となりました。
36 ・クラスター0 感情なし(0)が多く(⽩い部分)、直接的な感情の描写がそれほど多 くないが、その中でもpositive(2)とnegative(4)を⾏ったり来たりする ような内容。 ⾃転⾞⽇記(夏⽬ 漱⽯) 誘惑(芥川 ⿓之介) ⽂づかい(森
鴎外)
37 ・クラスター1 mostly-negative(5)やnegative(4)の割合が多いが、まれにpotive側 (1,2)に感情が触れるような内容。 地獄変(芥川 ⿓之介) ヴィヨンの妻(太宰 治) セロ弾きのゴーシュ (宮沢
賢治)
38 ・クラスター2 それほど強くないpositve側の感情(2)、それほど強くないnegative 側の感情(4)を⾏ったり来たりする内容 阿部⼀族(森 鴎外) 下町(林 芙美⼦) カイロ団⻑(宮沢 賢治)
39 ・クラスター3 mostly-negtive(5)の割合が極端に多く、それ以外はpositiveと negative側の感情が拮抗した状態、neutral(3)であることが多い内容 ⼈間失格(太宰 治) 浮雲(林 芙美⼦) 蟹⼯船(⼩林 多喜⼆)
40 ・クラスター4 positve側の感情(1,2)、negative側の感情(4,5)を⾏ったり来たりす る内容、cluster2よりも感情の振れ幅が⼤きい。 秘密(⾕崎 潤⼀郎) おもかげの抄 (⼭本 周五郎) 橋の下(⼭本
周五郎)
41 ・クラスター5 mostly-negative(5)やnegative(4)の割合が多いが、まれにpotive側 (1,2)に感情が触れるような内容。クラスター1と⽐較するとpositive 側(1,2)に感情が振れる傾向が若⼲強い。 ⽉と⼿袋(江⼾川 乱歩) 夜光⼈間 (江⼾川 乱歩)
⽕の⿃(太宰 治)
42 1 クラスター 0 冊 (個) orient / chapter 0 1
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 1 2 1 3 0 1 3 5 0 0 1 3 3 6 3 1 4 1 0 4 0 3 2 4 4 0 3 6 5 3 3 2 1 0 2 3 4 4 2 3 1 5 1 0 1 2 2 1 2 0 5 1 2 7 10 8 10 13 4 9 15 15 10 13 12 7 8 14 8 7 18 9 12 8 7 15 11 13 8 13 6 7 9 14 10 5 7 12 4 7 7 13 10 14 8 6 6 6 14 10 11 8 11 2 3 4 6 5 6 5 8 7 5 4 6 7 4 4 7 3 5 7 3 2 4 5 7 0 3 3 8 6 8 11 7 6 6 9 7 2 7 8 1 6 2 4 2 4 5 7 6 5 4 9 7 1 4 6 12 11 9 7 7 8 6 9 14 8 11 8 11 5 7 9 10 9 11 9 15 9 11 5 8 5 10 10 3 9 8 13 13 8 11 11 9 6 7 6 10 14 10 13 9 14 10 13 10 1 5 0 4 2 5 7 1 2 4 3 3 2 2 0 5 1 3 5 2 1 1 3 3 1 3 2 1 0 2 4 1 1 3 1 4 1 6 1 3 3 5 4 4 3 1 1 4 7 5 1 0 2 0 32 18 22 21 18 28 20 21 20 17 18 19 26 17 27 24 22 18 26 23 23 17 22 19 28 23 21 20 16 28 19 23 23 18 25 19 20 29 20 26 18 26 24 28 22 16 14 19 20 18 44 max割合(%) 63% 35% 43% 41% 35% 55% 39% 41% 39% 33% 35% 37% 51% 33% 53% 47% 43% 35% 51% 45% 45% 33% 43% 37% 55% 45% 41% 39% 31% 55% 37% 45% 45% 35% 49% 37% 39% 57% 39% 51% 35% 51% 47% 55% 43% 31% 27% 37% 39% 35% 86% second割合(%) 14% 24% 22% 20% 25% 16% 18% 29% 29% 27% 25% 24% 16% 22% 27% 16% 18% 35% 18% 24% 18% 29% 29% 22% 25% 16% 25% 20% 22% 18% 27% 20% 25% 25% 24% 22% 22% 18% 25% 20% 27% 20% 27% 20% 25% 27% 27% 22% 25% 22% 4% 2 クラスター 1 冊 (個) orient / chapter 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 1 27 23 17 11 29 16 24 11 27 11 18 13 12 20 17 30 21 9 26 39 27 23 16 28 13 22 21 20 18 32 30 16 18 26 31 14 16 23 24 28 17 23 14 21 21 19 13 23 24 33 0 2 20 7 10 20 11 10 14 9 12 7 14 11 7 8 15 11 14 6 12 19 13 15 12 12 11 10 9 10 18 12 13 9 11 14 12 3 7 14 5 8 15 6 3 6 10 7 8 12 7 9 9 3 28 30 37 33 28 34 33 45 22 37 31 34 25 44 30 31 26 35 31 32 34 32 35 27 31 32 20 24 25 26 25 28 30 31 32 35 36 29 36 29 34 36 30 32 29 40 33 38 35 37 1 4 16 19 27 20 21 23 16 17 25 27 25 27 29 20 22 15 24 24 25 18 19 19 25 21 25 22 23 20 26 24 25 21 17 22 21 25 15 24 20 25 21 14 19 23 23 23 22 19 19 20 12 5 27 52 41 45 42 52 41 42 43 53 48 47 62 40 47 44 49 61 33 20 40 45 45 46 52 44 55 61 47 40 38 61 55 42 36 57 60 39 46 43 45 54 71 50 51 45 59 39 48 36 4 0 19 6 5 8 6 2 9 13 8 2 1 5 2 5 6 6 3 2 10 9 4 3 4 3 5 7 9 2 3 3 6 2 6 2 5 3 3 8 6 4 5 4 0 5 3 3 2 6 4 2 111 max割合(%) 20% 38% 30% 33% 31% 38% 30% 33% 31% 39% 35% 34% 45% 32% 34% 32% 36% 45% 24% 28% 29% 33% 33% 34% 38% 32% 40% 45% 34% 29% 28% 45% 40% 31% 26% 42% 44% 28% 34% 31% 33% 39% 52% 36% 37% 33% 43% 28% 35% 27% 81% second割合(%) 20% 22% 27% 24% 21% 25% 24% 31% 20% 27% 23% 25% 21% 29% 22% 23% 19% 26% 23% 23% 25% 23% 26% 20% 23% 23% 17% 18% 19% 23% 22% 20% 22% 23% 23% 26% 26% 21% 26% 21% 25% 26% 22% 23% 21% 29% 24% 28% 26% 26% 9% 3 クラスター 2 冊 (個) orient / chapter 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 1 5 6 8 6 7 2 6 6 8 13 5 6 7 4 15 7 10 5 7 10 3 9 8 7 3 4 4 11 8 7 6 7 7 5 4 3 4 5 7 7 9 6 3 8 7 5 11 7 11 13 1 2 17 16 11 14 19 22 12 15 9 10 17 18 15 14 10 13 10 14 18 15 10 7 8 9 12 9 14 13 16 14 15 9 7 10 16 12 14 14 19 16 14 9 14 15 11 11 10 13 17 12 6 3 8 10 7 9 11 11 11 14 17 6 11 10 10 10 9 14 12 11 13 15 15 13 14 16 14 9 15 10 9 17 16 12 11 7 14 7 9 9 12 12 11 18 12 11 15 13 10 12 13 4 0 4 15 14 4 14 12 17 18 8 9 11 13 14 18 17 15 12 9 16 13 9 19 9 23 15 23 22 18 12 14 17 13 16 17 17 15 15 10 16 14 18 18 20 16 10 9 14 10 16 6 20 3 5 2 3 8 6 5 6 10 10 12 5 10 9 10 9 4 10 9 7 10 4 9 9 10 17 13 17 17 6 10 7 8 12 11 18 7 12 3 17 4 9 10 9 11 5 7 8 5 4 4 8 2 0 24 22 33 22 17 13 14 18 16 26 15 14 11 17 18 15 21 18 10 18 15 24 8 7 6 10 3 19 14 9 13 15 18 14 15 22 31 10 15 9 9 9 15 22 22 20 25 19 20 14 59 max割合(%) 34% 31% 46% 31% 27% 31% 25% 25% 24% 37% 24% 25% 25% 24% 25% 21% 30% 25% 25% 25% 27% 34% 32% 24% 32% 31% 25% 27% 23% 24% 23% 23% 25% 25% 23% 31% 44% 24% 27% 25% 25% 28% 23% 31% 31% 28% 35% 27% 28% 28% 83% second割合(%) 24% 23% 15% 20% 24% 24% 20% 21% 23% 18% 21% 20% 21% 24% 21% 20% 17% 23% 18% 21% 21% 18% 20% 23% 20% 24% 24% 18% 20% 24% 21% 21% 24% 24% 21% 21% 20% 23% 21% 23% 20% 25% 21% 21% 21% 20% 15% 23% 24% 20% 8% 4 クラスター 3 冊 (個) orient / chapter 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 1 10 8 6 13 6 14 9 10 10 15 14 10 10 12 13 11 10 12 7 10 11 8 10 10 8 9 21 20 10 11 12 16 9 10 7 14 18 8 4 10 10 10 14 12 6 18 15 12 11 14 1 2 1 3 0 0 2 4 1 0 1 2 2 1 1 0 1 1 3 0 1 1 0 1 0 1 3 2 1 2 2 0 2 2 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 4 2 0 3 2 2 0 2 6 3 31 22 33 23 33 22 25 26 32 26 27 33 23 29 27 29 27 31 28 26 25 28 27 22 31 32 23 20 22 29 36 27 26 32 27 36 18 30 29 29 24 25 27 24 36 26 28 19 35 32 3 4 3 3 2 3 1 4 5 2 4 6 6 2 8 4 4 3 2 3 1 3 1 5 2 7 2 5 1 3 2 1 2 2 4 1 1 7 1 1 3 3 6 6 1 1 3 3 2 3 4 5 7 5 77 86 81 81 80 77 82 84 75 72 73 75 80 77 77 78 80 76 85 82 85 79 82 81 77 74 76 77 86 81 70 74 82 78 85 65 84 83 84 80 82 81 76 82 77 71 75 85 72 68 0 0 0 0 0 2 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 2 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 105 max割合(%) 63% 70% 66% 66% 66% 63% 67% 69% 61% 59% 60% 61% 66% 63% 63% 64% 66% 62% 70% 67% 70% 65% 67% 66% 63% 61% 62% 63% 70% 66% 57% 61% 67% 64% 70% 53% 69% 68% 69% 66% 67% 66% 62% 67% 63% 58% 61% 70% 59% 56% 86% 51 137 71 122
43 (個) orient / chapter 0 1 2 3 4
5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 1 5 6 8 6 7 2 6 6 8 13 5 6 7 4 15 7 10 5 7 10 3 9 8 7 3 4 4 11 8 7 6 7 7 5 4 3 4 5 7 7 9 6 3 8 7 5 11 7 11 13 1 2 17 16 11 14 19 22 12 15 9 10 17 18 15 14 10 13 10 14 18 15 10 7 8 9 12 9 14 13 16 14 15 9 7 10 16 12 14 14 19 16 14 9 14 15 11 11 10 13 17 12 6 3 8 10 7 9 11 11 11 14 17 6 11 10 10 10 9 14 12 11 13 15 15 13 14 16 14 9 15 10 9 17 16 12 11 7 14 7 9 9 12 12 11 18 12 11 15 13 10 12 13 4 0 4 15 14 4 14 12 17 18 8 9 11 13 14 18 17 15 12 9 16 13 9 19 9 23 15 23 22 18 12 14 17 13 16 17 17 15 15 10 16 14 18 18 20 16 10 9 14 10 16 6 20 3 5 2 3 8 6 5 6 10 10 12 5 10 9 10 9 4 10 9 7 10 4 9 9 10 17 13 17 17 6 10 7 8 12 11 18 7 12 3 17 4 9 10 9 11 5 7 8 5 4 4 8 2 0 24 22 33 22 17 13 14 18 16 26 15 14 11 17 18 15 21 18 10 18 15 24 8 7 6 10 3 19 14 9 13 15 18 14 15 22 31 10 15 9 9 9 15 22 22 20 25 19 20 14 59 max割合(%) 34% 31% 46% 31% 27% 31% 25% 25% 24% 37% 24% 25% 25% 24% 25% 21% 30% 25% 25% 25% 27% 34% 32% 24% 32% 31% 25% 27% 23% 24% 23% 23% 25% 25% 23% 31% 44% 24% 27% 25% 25% 28% 23% 31% 31% 28% 35% 27% 28% 28% 83% second割合(%) 24% 23% 15% 20% 24% 24% 20% 21% 23% 18% 21% 20% 21% 24% 21% 20% 17% 23% 18% 21% 21% 18% 20% 23% 20% 24% 24% 18% 20% 24% 21% 21% 24% 24% 21% 21% 20% 23% 21% 23% 20% 25% 21% 21% 21% 20% 15% 23% 24% 20% 8% 4 クラスター 3 冊 (個) orient / chapter 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 1 10 8 6 13 6 14 9 10 10 15 14 10 10 12 13 11 10 12 7 10 11 8 10 10 8 9 21 20 10 11 12 16 9 10 7 14 18 8 4 10 10 10 14 12 6 18 15 12 11 14 1 2 1 3 0 0 2 4 1 0 1 2 2 1 1 0 1 1 3 0 1 1 0 1 0 1 3 2 1 2 2 0 2 2 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 4 2 0 3 2 2 0 2 6 3 31 22 33 23 33 22 25 26 32 26 27 33 23 29 27 29 27 31 28 26 25 28 27 22 31 32 23 20 22 29 36 27 26 32 27 36 18 30 29 29 24 25 27 24 36 26 28 19 35 32 3 4 3 3 2 3 1 4 5 2 4 6 6 2 8 4 4 3 2 3 1 3 1 5 2 7 2 5 1 3 2 1 2 2 4 1 1 7 1 1 3 3 6 6 1 1 3 3 2 3 4 5 7 5 77 86 81 81 80 77 82 84 75 72 73 75 80 77 77 78 80 76 85 82 85 79 82 81 77 74 76 77 86 81 70 74 82 78 85 65 84 83 84 80 82 81 76 82 77 71 75 85 72 68 0 0 0 0 0 2 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 2 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 105 max割合(%) 63% 70% 66% 66% 66% 63% 67% 69% 61% 59% 60% 61% 66% 63% 63% 64% 66% 62% 70% 67% 70% 65% 67% 66% 63% 61% 62% 63% 70% 66% 57% 61% 67% 64% 70% 53% 69% 68% 69% 66% 67% 66% 62% 67% 63% 58% 61% 70% 59% 56% 86% second割合(%) 25% 18% 27% 19% 27% 18% 20% 21% 26% 21% 22% 27% 19% 24% 22% 24% 22% 25% 23% 21% 20% 23% 22% 18% 25% 26% 19% 16% 18% 24% 30% 22% 21% 26% 22% 30% 15% 25% 24% 24% 20% 20% 22% 20% 30% 21% 23% 16% 29% 26% 6% 5 クラスター 4 冊 (個) orient / chapter 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 1 11 11 9 10 13 18 16 10 18 8 12 17 15 14 12 15 19 12 10 13 19 13 11 11 12 16 20 21 19 12 9 12 20 16 8 15 13 9 15 13 14 12 19 14 9 15 11 9 12 14 0 2 13 19 23 20 16 34 27 24 24 12 22 19 16 28 11 17 21 23 26 17 23 21 23 12 21 17 21 12 18 23 18 18 18 16 14 11 20 19 14 20 20 20 21 18 11 25 17 13 20 17 10 3 22 20 18 22 27 13 21 15 18 19 25 17 26 18 27 21 14 24 22 22 15 21 11 20 26 24 17 24 25 21 27 25 19 24 26 17 22 23 17 21 23 19 17 24 22 23 23 21 23 26 4 4 26 26 35 29 21 18 25 22 16 40 23 36 31 24 26 30 22 17 24 26 29 27 31 28 27 23 22 33 20 33 26 29 24 22 30 21 22 31 31 24 23 27 26 29 36 25 20 39 21 25 8 5 20 20 17 20 17 12 14 20 4 28 15 14 14 23 23 11 14 13 13 21 17 18 21 22 16 13 10 17 6 16 23 20 18 14 23 14 22 21 27 14 14 17 17 24 25 15 26 23 26 14 1 0 25 21 15 16 23 22 14 26 37 10 20 14 15 10 18 23 27 28 22 18 14 17 20 24 15 24 27 10 29 12 14 13 18 25 16 39 18 14 13 25 23 22 17 8 14 14 20 12 15 21 94 max割合(%) 22% 22% 30% 25% 23% 29% 23% 22% 32% 34% 21% 31% 26% 24% 23% 26% 23% 24% 22% 22% 25% 23% 26% 24% 23% 21% 23% 28% 25% 28% 23% 25% 21% 21% 26% 33% 19% 26% 26% 21% 20% 23% 22% 25% 31% 21% 22% 33% 22% 22% 80% second割合(%) 21% 18% 20% 19% 20% 19% 21% 21% 21% 24% 20% 16% 22% 21% 22% 20% 19% 21% 21% 19% 20% 18% 20% 21% 22% 21% 19% 21% 21% 20% 22% 21% 17% 21% 22% 18% 19% 20% 23% 21% 20% 19% 18% 21% 21% 21% 20% 20% 20% 21% 9% 6 クラスター 5 冊 (個) orient / chapter 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 1 13 18 22 22 13 18 16 16 11 24 15 28 25 27 13 24 11 29 14 8 9 14 18 27 25 11 17 27 19 15 10 29 14 18 13 20 21 18 22 21 19 31 22 32 18 22 22 27 20 17 1 2 14 14 12 7 16 12 12 13 16 23 17 22 18 12 15 11 14 12 6 4 7 16 14 17 13 13 10 12 10 9 9 13 22 12 12 15 18 10 12 11 9 15 15 8 14 18 15 8 13 13 14 3 17 24 31 29 28 23 16 27 28 24 28 27 26 27 32 31 28 25 28 34 23 27 31 22 28 20 22 22 22 21 29 25 24 29 31 40 30 25 28 22 25 28 28 27 34 33 29 25 22 32 3 4 35 24 25 18 20 26 25 27 24 20 16 19 21 16 20 23 27 32 26 26 31 23 18 21 15 32 24 16 29 26 19 21 16 14 21 10 17 29 22 24 20 18 20 17 17 15 18 22 18 15 5 5 36 32 25 35 42 39 50 35 43 21 31 15 27 25 39 24 36 19 46 46 49 35 33 31 31 41 44 35 37 50 52 24 39 39 41 25 29 37 33 37 43 20 30 30 31 28 31 34 45 41 2 0 8 11 8 12 4 5 4 5 1 11 16 12 6 16 4 10 7 6 3 5 4 8 9 5 11 6 6 11 6 2 4 11 8 11 5 13 8 4 6 8 7 11 8 9 9 7 8 7 5 5 98 max割合(%) 29% 26% 25% 28% 34% 32% 41% 28% 35% 20% 25% 23% 22% 22% 32% 25% 29% 26% 37% 37% 40% 28% 27% 25% 25% 33% 36% 28% 30% 41% 42% 24% 32% 32% 33% 33% 24% 30% 27% 30% 35% 25% 24% 26% 28% 27% 25% 28% 37% 33% 80% second割合(%) 28% 20% 20% 24% 23% 21% 20% 22% 23% 20% 23% 22% 21% 22% 26% 20% 23% 24% 23% 28% 25% 22% 25% 22% 23% 26% 20% 22% 24% 21% 24% 20% 20% 24% 25% 20% 24% 24% 23% 20% 20% 23% 23% 24% 25% 23% 24% 22% 18% 26% 11% 122 117 123
44 1 クラスター 0 51 冊 (1)orientation(個) orient / chapter 0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 1 2 3 4 5 0 2 クラスター 1 137 冊 (1)orientation(個) orient / chapter 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 1 2 3 4 5 0 3 クラスター 2 71 冊 (1)orientation(個) orient / chapter 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 1 2 3 4 5 0 1 クラスター 3 122 冊 (1)orientation(個) orient / chapter 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 1 2 3 4 5 0 1 クラスター 4 117 冊 (1)orientation(個) orient / chapter 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 数字(個数)を抜いてみました。
45 (3) 分析結果の評価 正直なところ、そこまで傾向を出すことはできませんでしたが、 感情の種類を増やし、精度をあげていくことができれば、より詳 細な傾向が出てくるのではないかと感じました。 4 クラスター 3 122 冊
(1)orientation(個) orient / chapter 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 1 2 3 4 5 0 5 クラスター 4 117 冊 (1)orientation(個) orient / chapter 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 1 2 3 4 5 0 6 クラスター 5 123 冊 (1)orientation(個) orient / chapter 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 1 2 3 4 5 0
46 5 総合評価 ⽕の⿃(太宰 治) 最後に読んだことがない太宰 治さんの⽕の⿃という⼩説を 「cluster5に分類されるもので、感情の流れは画像のような内容で ある」ということを踏まえて、読んでみることにしました。
47 はじめはもの暗い雰囲気から始まり、その後は、⼀⼈の⼥性を取り巻いて さまざまな⼈物が次々に登場して、その⼥性に対する感情を露わにするよう な内容でした。 ⼥性の側も⼥性の友⼈に思いを話す場⾯などがあるのですが、男性側との ギャップが⾯⽩かったです。 とてもテンポが良く、物語に⼊り込めました。 読み終わった後にはじめに⾒たアウトプット画像のことを思い返すと、 「なるほどそういうことか」と答え合わせができて、個⼈的にはなかなか⾯ ⽩かったです。
5 総合評価
48 6 感想 卒業課題は、まず課題を考えることが⼀番苦労しました。 ⾝近な分析で何とかしようと思って、考えても最終的に「もうそれってあるな」という結 論になってしまい、なかなか課題の設定に⾄りませんでした。 もっと⽇頃から分析で何かできるだろうという姿勢でいないといけないなと感じました。 課題を設定した後も、ゼロからコードを書くのはやはり⼤変でした。⽥添先⽣には、コー ドの質問もさせていただいた他、⾊々とアドバイスもいただき、ありがとうございました。 半年間ついていくのに必死でしたが、分析ということの奥深さを感じ、多くのことを考え
る機会に恵まれました。思い切って受講してよかったです!! 講師の皆様はいつも丁寧に質問にお答えいただき、本当にありがとうございました。