【追補版・官能評価解析システム】(PDF:2.6MB)

経済産業省 平成 20 年度「地域イノベーション創出共同体形成事業」
「北海道地域イノベーション創出協働体形成事業」
研究開発環境支援事業
発酵乳製品の香気特性マッピングによる
品質評価技術の開発
操作マニュアル【追補版】
地域イノベーション創出共同体形成事業
研究開発環境支援事業
（地独）北海道立総合研究機構 産業技術研究本部 食品加工研究センター
（地独）北海道立総合研究機構 産業技術研究本部 工業試験場
（財）北海道科学技術総合振興センター
１.官能評価解析システム(SPSS Text Analysis for Surveys)
の操作
１．準備
ま ず 、 官 能 試 験 結 果 を テ キ ス ト デ ー タ マ イ ニ ン グ ソ フ ト (SPSS Text Analysis for
Survey)(以下ソフト)に入力する必要があります。ソフトから直接入力することも可能ですが、
Excel は汎用性が高く他の統計処理等に利用出来るので、ここでは Excel のデータをソフト
に読み込む方法をご紹介します※）。
官能評価結果をまとめます(下図)。ここでは、魚肉乾燥食品の官能評価結果を事例として
取り上げました。Ａ列に通し番号、Ｂ・Ｃ列はパネルの性別、年齢をコード化した値が、Ｄ
～Ｆ列は「嗜好」「塩加減」「フレーバー」の評点がそれぞれ示されています。Ｇ列は自由記
述式の評価です。
このソフトで解析するために必要なデータはＡ列の通し番号とＧ列の自由記述式の評価で
す。自由記述式の評価は後から修正することが出来ません。誤字を正しい文字として認識さ
せることは可能ですが、作業が繁雑になるためなるべく正確に入力することが大事です。ま
た、文章を確認し、日本語が誤って使用されているケースでは正しく直して入力することも
必要です。
エクセルに入力した魚肉乾燥食品の官能試験結果
(ファイル名：マニュアル作成用 data.xls
sheet 名：サンプル)
※：Excel2007 には対応していませんので、2003 以下のバージョンで保存して下さい
２．ソフトの起動
ソフトを立ち上げます。
アイコンをダブルクリック
立ち上げ画面
３．データの読み込み
準備した官能試験データをソフトに読み込みます。画面左上の「インポートアイコン」 を
押し、「Excel ファイル．
．．」の位置にカーソルを合わせます。
インポートアイコンを
クリックし、
そのままカーソルを移動
ファイルを選んで「開く」をクリックします。
官能評価を保存したシートを選択し、
「次へ」をクリックします。
変数を選択します。「一意の ID」は必須の変数であり、「1．準備」で説明した「Ａ列の通
し番号」が相当します。
「自由記述式のテキスト」は「Ｇ列の自由記述式」が相当します。参
照変数は、その他の項目を任意に選択することが可能です。性別、年齢等によるキーワード
の出現頻度を算出したい場合に使用しますが、空欄でも問題ありません。
①「変数を選択」ウィンドウの左側で「ＡNo」をクリックする。
②中央の三角のアイコンをクリックします。
③一意のＩＤに「ＡNo」が移動します。
④同様に自由記述式のテキストに「Ａ記述」を、参照変数に「Ａ性別」を移動します。
①変数を選択
②アイコンをクリック
③変数が移動
全ての変数が移動したら、
「完了」をクリックします。
画面が下図のように切り替わり、入力は終了です。
４．テキストデータの抽出
4-1．抽出作業
キーワードの抽出をします。メニューの「ツール」→「抽出」にカーソルを移動すると、
抽出が始まります。また画面左下エリアの抽出アイコン
抽出アイコン
下図は抽出中の画面です。多少時間がかかります。
を押しても同じ操作が出来ます。
抽出が終了すると画面が下図のようになります。テキストデータが品詞毎やタイプ(良い、
悪いなど)毎に色分けされます。左下エリアは、キーワードの累計が表示されます。
抽出結果を詳しく見てみましょう。一番使われているキーワードは「思う」で 10 件ありま
した。左下エリアの「思う」にカーソルをあてると「思う－＜動詞＞」が表示されます。
「思
う」をクリックすると「思う」が使われている回答が右エリアに表示されます。活用形の「思
い」
「思っ」も抽出されていることが解ります。
同様に「塩味」にカーソルをあてると、
「塩味－＜名詞＞」が表示され、クリックすると「塩
味」が使用されている回答が表示されます。
「生臭い」は＜悪い－不快＞、３人の回答に使用されていることが解ります。
4-2．類義語の整理
抽出キーワードをよく見てみると、
「塩味」
「塩加減」
「塩」があり、いずれも同じ様な意味
で使用されています。これらは同義語と見なされるので、一つにまとめる必要があります。
その方法を示します。
メニューの「ファイル」→「ライブラリ」→「新規ライブラリ」を選択します。
ライブラリ名、注釈を入力します。ここではライブラリ名に「水産食品」注釈に「発酵鮭」
と入力します。入力が終わったら「ＯＫ」を押します。
画面右上の辞書エディタアイコン をクリックします。
辞書エディタ
アイコン
画面が辞書エディタモードに切り替わります（下図）
ツールバーの「すべてのライブラリ」を選択します。検索テキストボックスに「塩味」と
入力します。
「検索文字列を含む文字列を検索」アイコン
、ツールバーの「検索」アイコン
を押します。
①すべてのライブラリを選択
②「塩味」と入力
③アイコンをクリック
④検索をクリック
「検索できませんでした：塩味」と言うメッセージが出されるので、「ＯＫ」を押します。
これは、塩味がライブラリに登録をされていないことを確認するための作業です。
ツールバーのドロップダウンリストから、登録した「水産食品」を選択します。
代表語セルをダブルクリック、
「塩味」と入力し Enter キーを押します。
①セルをダブルクリック
②「塩味」と入力
③Enter キーを押す
類義語セルをダブルクリック、「塩,塩加減」と入力します。このとき、語と語の間には半
角カンマ「,」を入力します。入力後、Enter キーを押します。
これで、類義語の登録作業は終了です。
①セルをダブルクリック
②「塩,塩加減」と入力
③Enter キーを押す
類義語の登録にはもう一つの方法があるので、紹介します。
「ちょうど良かった」と「ちょ
うど良い」を「ちょうど良い」にまとめます。
先ほどと同じ手順で「ちょうど良い」がライブラリに登録していないか確認します。
ツールバーの「すべてのライブラリ」を選択します。検索テキストボックスに「ちょうど
良い」と入力します。
「検索文字列を含む文字列を検索」アイコン
、ツールバーの「検索」
アイコンを押します。
「検索できませんでした：ちょうど良い」と言うメッセージが出されるので、
「ＯＫ」を押
します。
①すべてのライブラリを選択
②「ちょうど良い」と入力
③アイコンをクリック
④検索をクリック
⑤「テキストがありません」を確認、「ＯＫ」をクリック
画面右上のテキスト分析アイコン
えます。リストアイコン
をクリックし、画面をテキスト分析モードに切り替
をクリックし、「Unicode 順でソート(昇順)します」を選択し
ます。
抽出したキーワードが五十音順にソートされ、キーワードが探しやすくなります。
①テキスト分析アイコンをクリックし、
テキスト分析モードに画面を切替える
②リストアイコンをクリックする
③Unicode 順でソート(昇順)を選択する
「ちょうど良かった」を探して、右クリックします。
「類義語に追加」にカーソルを合わせ
「新規類義語」を選択します。
①「ちょうど良かった」を右クリック
②「類義語に追加」にカーソルを合わせる
③「新規類義語」を選択
類義語の作成ダイアログボックスが立ち上がります。代表語に「ちょうど良い」と入力し
「ＯＫ」ボタンを押します。これで、
「ちょうど良かった」は「ちょうど良い」の類義語に定
義されました。
辞書エディタアイコン を押し、辞書エディタウィンドウで確認出来ます。
これまでの作業は、類義語を整理したのみで、抽出結果には反映されていません。類義語の
整理を結果に反映させるためには、再度抽出を行う必要があります。
通常抽出には時間がかかるため、最後にまとめて行う場合が多いのですが、ここでは、こ
れまでの変更が反映されているか確認するために、再度抽出を実行します。この時、ライブ
ラリを「水産食品」から「すべてのライブラリ」に戻すことを忘れないようにしましょう。
①「すべてのライブラリ」を選択
抽出前
塩味(5)
塩加減(2)
塩(2)
ちょうど良かった(1)
ちょうど良い(1)
抽出後
「塩味」は抽出前が 5 個だったのに対し、抽出後には 9 個に増え、類義語を整理したことが
反映されています。
「塩味」をクリックすると右ウインドウで塩加減、塩が含まれていること
が確認できます。
塩味(5)→(9)に増加
「塩加減」「塩」が含まれる
ちょうど良い、ちょうど良かったについても同様です。
ちょうど良い(1)→(2)に増加
「ちょうど良かった」が含まれる
この作業を繰り返し、類義語をまとめ、キーワードの種類を絞り込みます。
4-3．不要後の削除
抽出されたキーワードの中には、不要語が含まれることがあります。ここでは、
「どうして
も」を不要語ととらえ、削除する例を紹介します。
辞書エディタアイコンをクリックし、画面を辞書エディタウィンドウに切り替えます。ツ
ールバーのドロップダウンリストから、登録した「水産食品」を選択します。
①辞書エディタアイコンをクリック
②リストから「水産食品」を選択
テキスト分析アイコンをクリックし、テキスト分析ウィンドウに切り替えます。左下の抽
出キーワードの中から「どうしても」を探します。「どうしても」を右クリックし、「不要語
に追加」をクリックします。この作業で、
「どうしても」は不要語として登録されました。
①テキスト分析アイコンをクリック
②「どうしても」を右クリック
③「不要語に追加」にカーソルを合わせる
確認方法
辞書エディタアイコンをクリックし、画面を辞書エディタウィンドウに切り替えます。右
表の不要語リストに「どうしても」が追加されたことが解ります。
①「辞書エディタアイコン」をクリック」
「どうしても」が不要語リストに追加
これまでの作業は、
「4-2.類義語の整理」と同様に、抽出を行わないと結果に反映されませ
んので、再抽出を行います。この時、ライブラリを「水産食品」から「すべてのライブラリ」
に戻すことを忘れないようにしましょう（辞書エディタアイコンをクリックし、画面を辞書
エディタウィンドウに切り替えた後、ツールバーのドロップダウンリスとから「すべてのラ
イブラリ」を選択）
。
①辞書エディタアイコンをクリック
①「すべてのライブラリ」を選択
抽出アイコンをクリックし、再抽出を行います。
抽出前
どうしても(1)
抽出後
リストから「どうしても」が削除された
５．カテゴリの作成
カテゴリは、抽出したキーワードの中で重要と思われる情報を表したものです。Text
Analysis for Surveys には自動的なカテゴリ化の手法が 2 つあり、
「言語学的手法に基づく
手法」と「出現頻度に基づく手法」です。ここでは、出現頻度に基づく手法を紹介します。
メニューの「カテゴリ」→「カテゴリを作成」→「出現頻度に基づく．．
．」にカーソルを移
動します。
①「カテゴリ」をクリック
②「カテゴリを作成」にカーソルを合わせる
③「出現頻度に基づく．
．．」にカーソルを合わせる
「出現頻度に基づくカテゴリの作成」ウィンドウが立ち上がるので、出現頻度に任意の数
を入力します。この数は「何人がこのキーワードを使用したか」に相当します。ここでは３
を入力します。３人以上が使用しているキーワードを抽出することとなります。入力後「Ｏ
Ｋ」をクリックします。
①「３」を入力
②「ＯＫ」をクリック
３回以上使用されているキーワードが左上のエリアにカテゴリとして表示されます。
６．結果のエクスポート
抽出結果をエクスポートします。ここでは、グラフ作成等の作業を考慮し、Excel ファイ
ル形式でエクスポートする方法をご紹介します。
メニューの「ファイル」→「エクスポート」→「Excel ファイル．．
．
」を選択します。
①「ファイル」をクリック
②「エクスポート」にカーソルを合わせる
③「Excel ファイル．．
．」にカーソルを合わせる
「エクスポートウィンドウ」が立ち上がるので、ファイル名を入力し、
「保存」アイコンを
クリックします。ここでは「解析結果」のファイル名を用います。
①ファイル名（解析結果）を入力
②「保存」をクリック
ファイルの内容を Excel にて確認すると、下図のような結果となりました。どのパネルが
どのキーワードを使用したかが一覧となっています。Excel の関数を用いてキーワード毎の
合計を算出するなどの作業が可能です。
補足
否定語「ない」の区分け
抽出したキーワードの中には「ない」などの否定語が含まれています。否定語が使用され
る場合には、同じキーワードでも、反対の意味で使用されていることとなるので注意が必要
です（例：「塩味が強い」と「塩味がしない」は同じ「塩味」にカウントされます）。官能評
価の評価項目を探る目的でテキスト分析を行う場合には、
「ない」が使用されていても、パネ
ルが評価している点と考えられますので、問題ないと考えられます。例えば｢塩味がしない｣
文章からは、パネルは「塩味」に注目しており、
「塩味」の評価項目は重要であると考えるこ
とが出来ます。キーワードの頻度を多変量の変数と考えて解析を行う場合には、否定語が使
用されているものといないものは分けて考える必要があるので、ここでご紹介する作業を行
うことをお勧めします。
手作業でカテゴリを作成し、否定語「ない」の使用されているキーワードを抽出する方法
をご紹介します。
①「ない」をクリックして、内容を確認します。
「好きな味ではない」
「特になし」
「味に特
徴がない」の文に「ない」が使用されています。使用されている「ない」について、別
途カテゴリを作成し、参考データとします。
①「ない」をクリック
※このケースでは「好き」や「特徴」がカテゴリ化されていないため、否定語が使用さ
れていても問題ないと考えられます。
②左上エリアの「すべてのレコード」を右クリックし、
「カテゴリの新規作成」→「新規の
空白カテゴリ．．
．」にカーソルを移動します。
①「全てのレコード」を右クリック
②「カテゴリの新規作成」にカーソルを移動
③「新規の空白カテゴリ．．．」
にカーソルを移動
③「カテゴリのプロパティ」ウィンドウが立ち上がるので、名前に「ない」と入力し、
「Ｏ
Ｋ」アイコンをクリックします。
①「ない」を入力
②「ＯＫ」をクリック
④カテゴリ名「ない」が作成されました。
⑤「ない」のカテゴリは何もない状況ですので、続いて「ない」カテゴリに回答を追加す
る作業に移ります。カテゴリの「ない」を右クリックし、
「条件規則を作成」にカーソル
を移動します。
①「ない」を右クリック
②条件規則を作成にカーソルを合わせる
⑥上部にウィンドウが開きます。条件規則名を入力します。ここでは「ない and 好き」と
入力します。
「好きな味でない」を、
「( )」
、
「＆」を利用して条件規則を作成します。
（
）
内にはキーワードが入ります。＆は and の意味です。
“（ない）＆(好き)”と入力するこ
とにより、
「ない」と「好き」が入った回答を抽出することになります。その他にも
「｜：or」や「！：not」を用いることが出来ます。条件を入力した後「条件規則をテスト」
アイコンをクリックします。
①「ない and 好き」を入力
②アイコンを利用して「
（ない）＆(好き)」を入力
③「条件規則をテスト」をクリック
⑦テスト結果が表示され、１件抽出されていることが解ります。右下エリアには実際の文
章が表示されます。内容を確認後、問題なければ「保存して閉じる」アイコンをクリッ
クします。
①テスト結果(1)→一件抽出
②実際に使用された文章
③「保存して閉じる」をクリック
⑧カテゴリ「ない」に「ない and 好き」が加わりました。
同様にして、ないが使用されている文章の確認や、他の否定形に関するカテゴリ作成を行
い、内容を確認します。
これらの結果は元のカテゴリには反映することは出来ません。しかし、エクスポートファ
イルからデータ整理を行うことが可能です。否定語が抽出されている場合には作業を行うこ
とを勧めます。