Text Mining Analysis of Tourism Consciousness of Aged People in Japan

本研究は、テキストマイニングの手法を用いて、日本の高齢者の「観光」に対する意識を明らかにすることを目的としたものである。研究目的を明らかにするために、高齢者の観光意識に関する自由記述形式による質問紙調査を行った。分析は、KH　Coderを使用し、「観光」に対する高齢者の意見を単語頻度分析、階層的クラスター分析、共起ネットワークによる分析を行った。まず、単語頻度分析を行った結果、出現回数が最も多かった単語は「旅」であった。次に、階層的クラスター分析では、７つのクラスターに分類され、クラスターの中で最も独立性が強い単語は、「気分」と「転換」、「見聞」と「広める」であった。共起ネットワークによる分析では、10グループに分けられ、この分析により「観光」、「旅行」、「旅」がどのような単語と共起の程度が強いのかが確認された。以上の分析結果を通して、高齢者が「観光」に対してどのように考えているのかを理解することができ、高齢者にとっての観光が持つ特徴も明らかにされた。

This study aims to investigate tourism consciousness of aged people in Japan, using the text mining technique. For this study, an open-ended survey on tourism consciousness of aged people was conducted and the responses were analyzed using the KH Corder. Then, data about tourism described by aged people were analyzed using word frequency analysis, hierarchical cluster analysis and co-occurrence network. According to the result of work frequency analysis, ‘Trip’ was the most frequently expressed word. According to the result of hierarchical cluster analysis, there were seven clusters, and ‘Mood’, ‘Change’, ‘Experience’ and ‘Widen’ were the most independent words. According to the result of co-occurrence network analysis, it was divided into ten groups. And, these analysis results show which words are deeply related to ‘Tourism’, ‘Travel’ and ‘Trip (Tabi in Japanese language)’. This study helps in deeply understanding how aged people think about tourism and what characteristics tourism has.