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コラム第６８号（2008/8/5UP）
　「“使える情報”をヒットさせる検索式」

　　前回のコラムで、
　　調査初期段階での「使える情報」は「検索テーマを理解することができる情報」だとご案内しました。
　　今回のコラムは、その次の段階として　「検索のたてかた」　を書きたいと思います。

　　検索テーマをちゃんと理解した場合と、そうでない場合とでは、検索式に相違が生じます。
　　検索式は、必要な情報（＝使える情報）をヒットさせるための、大事な基本となります。
　　要するに、検索式が上手にたてられなければ、情報はヒットしません。
　　その点を、「検索テーマを理解する」ことの大事さと関連付けながら説明したいと思います。

グッピーは熱帯魚である

　　　前回のコラムで例にとった、児童文学『がんばれヘンリーくん』をもう一度思い出してください。
　　　1950年代のアメリカの小学校3年生ヘンリーくんが近所のペットショップでグッピーを買ってきます。
　　　家に帰ってグッピーを水槽に入れたら、なんと赤ちゃんグッピーもいっぱい泳いでる！　と。
　　　そして、ヘンリーくんは図書館の児童室の女の人に「グッピーについて書いてある本がほしいんだ。
　　　ぼくんとこグッピーのあかんぼうがいるんだけど、どうしたらいいか、わかんないんだよ」と相談しました。
　　　ここまでを、前回のコラムでご紹介しました。

　　　さて、この後どうなったか。
　　　ヘンリーくんの相談を受けた図書館の女の人は、「さかなについての章がある趣味の本を一さつ見つけて」くれます。
　　　でもこの本にはグッピーのことは、あまり書いてなかった。
　　　そこで女の人はさらに「おとなのへや」から「ぶあつい、熱帯魚の本をもって帰って」きてくれます。
　　　ヘンリーくんは、この「ぶあつい、熱帯魚の本」を借りて帰り、その本をお父さんに読んでもらって、
　　　無事グッピーのあかちゃんの飼い方がわかるのです。

　　　ヘンリーくんは司書に「グッピーについて書いてある本がほしいんだ」と相談しました。
　　　そして司書は「熱帯魚の本」をもってきてくれたわけです。

　　　これは司書が「グッピーは熱帯魚である」と正しく理解しているからこそ、
　　　「グッピーについて書いてある本がほしいんだ」と相談されたとき「熱帯魚の本」を探してくることができるわけです。
　　　もしも司書がグッピーが何であるか知らなかった場合、
　　　司書はまず百科事典などを使って「グッピー」についての正しい知識を得ることから調査を始めるはずです。

　　　もしこのとき、司書がグッピーが何であるか充分に理解しないまま、
　　　いきなりパソコンの画面に「グッピー」とだけ入力して検索したら、
　　　「熱帯魚の本」は検索モレしてしまうかもしれません。
　　　また熱帯魚の本がヒットしたとしても、
　　　グッピーと熱帯魚の関係が分からなければ不要な情報だと思って素通りしてしまうでしょう。
　　　せっかくヘンリーくんが求める情報がヒットしているにもかかわらず。

　　　というわけで、
　　　検索テーマを理解することと、情報を見つけることは密接に結びついているんですね。

とりあえず検索すると・・・

　　　さて、前回のコラムで例にとった
　　　テーマ「テキストマイニングがマーケティングに有効であるということを示す、裏づけ情報が欲しい」場合です。

　　　この場合、誰もが考えつく方法は、「テキストマイニング」をキーワードにして検索することだと思います。

　　　試しに「テキストマイニング」のキーワードで国会図書館のNDL-OPAC（国立国会図書館蔵書検索・申込システム）で
　　　雑誌記事検索をしてみましょう　（検索結果等は2008年8月現在）。

　　　NDL-OPACの「雑誌記事索引検索」の検索ページを開いてください　（トップページの右側中央にリンクボタンがあります）。
　　　「論題名」の検索ボックスに「テキストマイニング」と入力して「2005年～」を検索すると、約150件ヒットしました。
　　　しかし、一覧表示させると…どうもマーケティングとは関係無さそうな文献も多数ヒットしています。

　　　そこで今度は「テキストマイニング」と「マーケティング」の2つの言葉を使ってAND検索してみました。
　　　すると4～5件しかヒットしません。
　　　もちろんAND演算なので絞り込まれたわけですが、これは減りすぎです。
　　　これら4～5件の論文はもちろん、それぞれ価値のある文献です。でも残念ながら、先のテーマには適さない文献です。

　　　困りましたね。
　　　どうすれば、“あなたの企画書に使える情報”がヒットするのでしょうか。

“使える情報”をヒットさせる検索式のたてかた

　　　①テーマについての正確な知識を充分に得てからキーワードを考える

　　　先ほどのテーマ「マーケティングにおけるテキストマイニングの有効性」。
　　　これを読んで、そもそも「テキストマイニング」って何なのかスラスラと分かったかた、どれくらいいらっしゃいますか。
　　　たぶん正確に分かったかたは情報処理関連分野に詳しいかたくらいではないでしょうか。
　　　そして「マーケティング」という言葉。これも実は分かっているようでわかっていないことが多い言葉です。
　　　“「マーケティング」とは何か、説明せよ”と言われて、ちゃんと説明できますか。
　　　世間一般で普通に使われる言葉なのに意外と分かっていない言葉ですよね。

　　　前回のコラムでは、まず「テキストマイニング」が正しく理解できているか、「マーケティング」とは何かが分かっているか、
　　　そして「テキストマイニング」と「マーケティング」の関係が、ちゃんと説明できるか、などを自分自身に確認すること。
　　　つまり、調査を進めるための第一歩は「検索テーマを理解すること」だと、ご案内しました。

　　　というわけで、まず文献検索をする前に
　　　「マーケティング」と「テキストマイニング」の言葉の意味を、専門用語事典などで調べます。

　　　するとまずテキストマイニングのマイニング（mining）はもともと「採掘」の意味であって、
　　　「テキストマイニング」とは、文書のテキスト中に使われている言葉の出現頻度や出現位置、
　　　またどの言葉がどの言葉と同時に出現することが多いかなどを解析する技術だと分かります。
　　　そしてマーケティングを簡単に言えば、企業から消費者へ向けた商業活動を指すことが分かります。
　　　さらに特にマーケティング分野がテキストマイニングと関連するのは、
　　　アンケート調査やクレームなどの文章から消費者のニーズなどを探るときに使われる、ということも分かってきます。

　　　だから「マーケティング」に関する様々なワードのうち「広告」「プロモーション」「数値」「市場」などは使わず、
　　　「客」「消費者」「ユーザ」「ニーズ」を使い、
　　　さらにテキストマイニングと関連が深い「アンケート」「クレーム」という言葉も使って検索するべきだろう、と
　　　判断することができます。

　　　同じく「テキストマイニング」も「テキストデータ」や「文章解析」「テキスト分析」などの言葉を使うべきだろう、
　　　と考えることができます。

　　　②検索システムのしくみを知る

　　　ここでキーワードを設定できても、まだ文献検索を始めません。
　　　次にNDL-OPACの「検索のしくみ」を確認します。

　　　そして、NDL-OPACの検索のしくみを使う場合は「客」という１文字を入力することにより
　　　「顧客」「お客様」などの「客」という文字を含んだデータをすべて拾ってくることができること、
　　　またキーワードを入力するとき「&」でデータを絞込み、「+」で検索範囲を広げ、
　　　「( )」でまとめることができること、などを知ることができます。
　　　そして、これらの記号を使って検索するときはプルダウンキーから「演算子」を選択することも分かります。

　　　ここで初めて文献検索に入ります。

　　　③検索式をたてる

　　　さて、①②のような準備をしたうえで検索式をたてて、再度検索してみましょう。

　　　検索式（例）：(マーケティング+客+消費者+ユーザ+ニーズ+クレーム+アンケート)&((テキスト+文章)&(マイニング+データ+解析+分析))
　　　プルダウンキー：「演算子」を選択

　　　さて、いかがでしょう。
　　　今度は、適切な文献を多く含む約30件がヒットしているでしょう。
　　　最初の「テキストマイニング」と「マーケティング」のAND演算とは、大きく違う結果が出ました。
　　　これが　“使える情報”をヒットさせる検索式のたてかた”　です。　一言で言えば、急がば回れ・・・でしょうか。

検索して情報がヒットしない場合、「情報が無い」のではなく
「検索式が適切でないためにヒットしない」場合も多いのです。
つまり“使える情報”が存在するにもかかわらず拾い出せていない、ということです。
最近の検索システムは、検索ボックスに入力されたワードから
システム側が自動的に「検索したいこと」を探る方向に進んでいます。
しかし、それでもやはり自分に必要な情報をヒットさせる基本は
「適切な検索式」がたてられるかどうかが重要です。
今回は、その点をお伝えしたいと思いながら書きました。
少しでも参考になったのなら幸いです。
　　　　
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