TopicScanでは、分析結果として以下をアウトプットします。
また、分析結果の確認方法には以下のパターンがあります。
- ① 画面上で確認する
- ② ファイルで確認する
分析結果ファイルの仕様
① 解析データ（Excel）
すべてのコメントにトピック分類・感情判定結果を付与した、ラベル付きデータです。
【データイメージ】
No（行ID）
分析対象となったコメントに対して、上から順に連番が付与されます。
分析対象のコメント
分析対象のコメント分析対象として選択したコメント列です。
コメント群から自動抽出されたTopic
コメントデータ全体から、どんな話題（トピック）が多く言及されているかを自動的に抽出したトピック項目です。
属性情報
アップロードしたデータに含まれていたコメント以外のデータです。
※ レポート上で表示する属性名称を設定した場合は、その名称がカラム名に入ります。
※ 属性データをまとめるブロックを作成した場合は、まとめた状態の属性カラムも追加されています。
Topic & Sentiment ラベリング
各コメントに対して、そのコメントが「どんなトピックに言及されたものか」を判定し、「そのトピックに対しての言及がポジティブか、ネガティブか」を、以下のようにラベリングします。
② レポート（PDF,PowerPoint）
語られているトピックの内容や言及率をまとめたレポートです。
・全体概観レポート［属性別比較分析シート付き］（PDF）
【データイメージ】 ※ サンプルレポートは こちら
コメント全体の分析結果
ラベリングされたデータをもとに、全体的に「何のトピックが」、「どの程度ポジティブ／ネガティブに語られているか」を可視化します。
トピックごとのコメント要約まとめ
トピックごとに「どんなことが言われているか」を要約します。
ポジティブ／ネガティブ別の要約により、顧客が満足している点・不満を感じている点を端的に整理しています。
・属性別比較分析シート
コメントの他に属性情報や定量評価データを用いることで、顧客属性別に 「各トピックがどの程度語られているか」「どの程度ポジティブ∕ネガティブに語られているか」 を比較したレポートを出力することも可能です。
・自動報告書レポート（PowerPoint）
社内資料などへの組み込みや施策提言などにも活用しやすい、PowerPoint形式の報告書レポートです。社内共有しやすくするための分析コンテンツが追加されています。
【データイメージ】 ※ サンプルレポートは こちら