会派ごとの代表質問の傾向を分析

KH Corder(※1)を使って、「平成30年第1回定例会」(一年前なので注意、ちなみに「平成30年第3回定例会」までしかまだ公開されていません)のテキストマイニングをやってみました。

代表質問の質問と答弁のテキスト(※2)を全て読み込ませ、名詞を対応分析すると、特徴ある言葉(ある会派しか使わない言葉)が外側、誰もが使う言葉が中央に来るように自動的にマッピングされます(バブルの大きさは出現回数を示しています)。二つ目の表は、同じソースから持ってきた、代表質問の項目のリストです。

自らが所属する会派のことを様々に説明しても、客観性に欠けますが、機械的な処理をもってしても、都民ファーストの会は、一年前から、

受動喫煙防止条例を推進し、
世界を視野にいれつつも区とも連携し、
改革を目指すとともに、
高齢者やパラリンピックなど多様性に配慮していること

がわかると思います。

※1 KH Coder
※2 平成28年 第1回定例会(代表質問)

分析内容

分析内容

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