いしかわ生物多様性カフェアンケートの自由回答の分析
いしかわ生物多様性カフェで実施したアンケートの自由回答の分析をしました。
アンケートでは「今回のカフェはいかがでしたか？」「カフェに参加して生物多様性と人の暮らしについて、考え方が変わりましたか？」「今回の感想をお聞かせください」という質問で自由回答欄を設けています。それぞれ異なる質問ですが、自由回答全てをデータとして扱い、分析をしてみました。
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第一回目
話題提供者：中村浩二さん（金沢大学名誉教授）
テーマ：生物多様性から考える、いしかわの現在と未来（総論）
参加者数：約50名（一般参加者40名＋スタッフ・関係者10名程度）
図１は自由回答をKJ法によって分析したものです（私の手動分析です）。
図１
参加者・意見・対話の多様性に関する記述が多く、それらがネットワーキングや考えるということにつながっているという結果となっています。
また、楽しかったという記述も目立ちました。対話の場としての楽しさが評価されているようです。
図２は同じデータを使ってテキストマイニングしたものです。
図２
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第二回目
話題提供者：高田知紀さん（兵庫県立大学准教授/兵庫県立人と自然の博物館主任研究員）
テーマ：妖怪から生物多様性を考える−自然という恵みと災い
参加者数：約50名（一般参加者42名＋スタッフ・関係者10名程度）
図３は自由回答をKJ法によって分析したものです（私の手動分析です）。
図３
妖怪という面白さに関する記述が多く、妖怪から新しい視点を獲得したり、考える契機になったという記述も見られます。
一方で、参加者の多様性やカフェという場での対話については、１回目と比べると多くのない結果でした。
妖怪というテーマの面白さに参加者が魅了されたといえるかもしれません。
図４は同じデータを使ってテキストマイニングしたものです。
図４
妖怪、生物多様性という言葉が大きく、ひきつける、おもしろいという動詞、非科学、ワークショップ、防災という言葉も目立っています。
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今回、KJ法とテキストマイニングを使った結果を示しました。
KJ法で分析すると、私の能力では、おおよそ半日ぐらいの時間が必要です。
一方、テキストマイニングだと、わずか数秒で結果が出ます。
コストパフォーマンスでは、圧倒的にテキストマイニングですが、昔ながらのKJ法も一つ一つのデータと向き合いながら考えていくというよさを改めて認識しました。
これからも両方を手法を使いながら、カフェの取り組みを自己分析し、よりよい場として発展できるようにしていきたいと思います。
よろしくお願いします。
