共起分析とは
共起分析（Co-occurrence Analysis）とは、テキストデータ中で特定の単語やフレーズが同時に出現する（共起する）パターンを分析する手法です。単語間の関連性や文書中のテーマの構造を発見するために使用される、テキストマイニングの基本的な手法の一つです。
| ひとことで言うと | 同じ文章の中で一緒に出てくる語の組み合わせを調べる分析手法。 |
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| どこで使う | アンケート自由記述の分析、口コミからの課題発見、商品の併売分析。 |
| 注意点 | よく出る語同士は自然と共起する。頻度で補正しないと当たり前の結果になる。 |
共起の定義
共起は、一定の範囲（同一文書、同一段落、同一文、または一定の単語距離内）において2つ以上の単語が同時に出現することを指します。共起の頻度が統計的に期待値より有意に高い場合、それらの単語は何らかの意味的関係を持つと推定されます。
1テキストを分割形態素解析で単語に
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2同時出現を数える同じ文・同じ回答内で
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3強さを計算頻度の偏りを補正
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4ネットワーク図に語のつながりを可視化
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5示唆を読み取る「価格×不満」など
共起ネットワーク
共起分析の結果は、共起ネットワーク（共起グラフ）として可視化されることが多いです。単語をノード、共起関係をエッジとして表現し、頻繁に共起する単語群が視覚的にクラスタとして現れます。これにより、テキストデータに含まれるテーマや概念の構造を直感的に把握できます。
共起指標
共起の強さを測る指標には、単純な共起頻度のほか、相互情報量（PMI）、Jaccard係数、対数尤度比（Log-Likelihood Ratio）、ダイス係数などがあります。これらの指標により、統計的に有意な共起関係を特定できます。