KH Corder（※1）を使って、「平成30年第1回都議会定例会」（一年前なので注意、ちなみに「平成30年第3回都議会定例会」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）
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