【調査結果】在宅勤務に関するアンケート「時間の使い方・意義を新しく発見」

全22のアンケート項目のうち、回答者の置かれている状況・課題・考え・本音が見られるフリーコメントを対象としました。

分析には立命館大学産業社会学部 准教授 樋口耕一先生が開発されましたテキストマイニングツール「KH Coder 3」を使用し、「共起ネットワーク」と呼ばれる方法を用いました。

これは抽出した言葉（「特徴語」）の関連性（「特徴語」と「特徴語」の結びつき）を分析したもので、言おうとしていることがおおまかに理解できるものです。

後述する【分析結果】に各コメントに関する「共起ネットワーク」を記載しています。

「共起ネットワーク」では抽出された言葉「特徴語」の発生頻度は「バブル」の大きさで、また関連性（共起性）は線のつながりとして可視化することができます。

線上に表示されている数値は、線でつながった2つの特徴語が共に現れる出現回数の強さを表しています。数値が大きければ2つの言葉の組合せが多く語られていることになり、回答者全員が言おうとしていること（テーマ、トピックス）を、より良く、より深く理解することができるということになります。

しかし、発生頻度が少ない（バブルが小さい）特徴語と結びつきからも示唆することが見て取ることができます。