miniレクチャー

人の意見を座標上に表現してみる

商品やメーカーが消費者からどのように見られているかを知ることは重要です。そのために、アンケートを実施し、データに基づいた判断をするのは、データサイエンスの真骨頂です。
下の表は、岡山理科大学社会情報学科の学生が卒業研究で行った集計の1つ、8社の自動車メーカーのそれぞれが7つの観点のどれに優れているかを社会人372人に聞いたものです。これにある統計手法を適用すると、その下の図のように、メーカー（青）と評価観点（緑）を1つの座標上に表せます。［燃費、価格、乗り心地］、［安心・安全性、高級感］、［デザイン］、［個性］の4つのグループが見えますね。それぞれの近くにあるメーカーがその観点で評価されていることが一目でわかるようになりました。

自動車メーカーに対するアンケート結果

メーカー（青）と評価観点（緑）の同時プロット

このように座標上に対象と観点を同時プロットして、特徴を見ることをポジショニングといいます。

コレスポンデンス分析

その統計手法を「コレスポンデンス分析」（または，「対応分析」）といいます。上の表のようなアンケート結果を基に、ブランド（商品、メーカー）と調査項目（変数）を１つの座標上に同時プロットする手法です。
これにより、トヨタ、マツダは［燃費、価格、乗り心地］、日産は［安心・安全性］、ホンダが［デザイン］、三菱、ダイハツが［個性］で優れていると評価されていることがわかります。
表だけだと、各項目の順位などはわかりますが、総合的にどの点で評価されているかは、このプロットによって、しっかり見えるようになりますね。