@article{oai:cis.repo.nii.ac.jp:00000256,
 author = {鈴木, 康宏 and SUZUKI, Yasuhiro},
 issue = {11},
 journal = {千葉科学大学紀要, The University bulletin of Chiba Institute of Science},
 month = {Feb},
 note = {【目的】近年注目が集まっているテキストマイニングについて、看護師を対象とした調査で用いられる分析方法や研究の目的を概観することを目的とした。
【方法】データーベースの検索には医中誌Webを用い、検索条件を、「その他」で「タイトル」と設定し、絞り込み条件で原著論文にチェックした上で「 看護師　テキストマイニング」 として、期間は設定せずに検索した（2017年9月28日）。抽出された15件のうち、研究対象となるデータが看護師を対象としていない研究1件を除く14件について＜明らかにしたいこと＞、＜分析に使用したデータ＞、＜分析ソフト＞、＜分析方法＞、＜結果など＞ の項目別にまとめ、文献検討を行った。
【結果】＜明らかにしたいこと＞では思いや考えを明らかにしたいものが7件と多かった。＜分析に使用したデータ＞ではアンケートの自由記述を使用したものが7件、半構成的面接により得られたデータを逐語録としたものが6件であった。＜分析ソフト＞はPASW Modeler およびText Mining for Clementineを使用したものが4件、Text Mining Studioを使用したものが6件、KH Coderを使用したものが3件であった。＜分析方法＞では頻度分析を用いたものが13件と多く、次いで共起語もしくは共起語を用いたネットワーク分析を用いたものが9件、非階層型クラスター分析を含めたクラスター分析が用いられたものが4件であった。
【結論】看護師を対象とするテキストマイニングの手法を用いた文献を概観することにより以下のことが明らかとなった。看護師の思いや考え、実践している内容を明らかにすることを目的に研究が行われていた。
分析に用いられたデータはアンケート調査の自由記述が7件で半構成的面接によるインタビューから作成した逐語録が6件と同数程度であり、ほとんどを占めていた。検討した14文献のうち13文献において頻度分析が行われており、主要な単語や特徴的な単語が明らかとなっていた。頻度分析の他にはクラスター分析や対応分析、共起を用いたネットワーク分析などは単語間の関係を視覚的にみることができる方法が用いられていた。},
 pages = {161--177},
 title = {看護師を研究対象とした和文献におけるテキストマイニングの使用状況の分析},
 year = {2018},
 yomi = {スズキ, ヤスヒロ}
}