感想を分析パート3~応用しまくる編~
ここまで、自分の小説に寄せられた感想を分析する前提で話してきました。
ですが他人の小説の感想を分析したっていいわけですよね。
大人気の小説のどこが読者を魅了しているのか?
これは計量テキスト分析を利用すると、非常にわかりやすいです。
特に書籍化されるほどの人気があると、感想の数は100を超えたりします。
それを全部読むのは大変ですし、コンピューターにお任せしちゃおうというわけですね。
というわけでここまでの知識を応用していきます。
応用1:他人の小説の感想を分析する
これは先述のとおりですね。
手順はこれまで紹介したのと同じです。
ただコピペしてくる材料が、他人の小説ってだけです。
応用2:自分と他人の小説の感想を比較する
比較をするなら対応分析!
というわけなので、対応分析をします。
対応分析を行うためには、
エクセルファイルを作るときに、外部変数を設定しておきます。
今回は作者ごとに比較するので、
「作者名」や「作品名」という項目を用意したエクセルファイルを作ります。
素材は、おすすめレビューの方が良いと思います。
おすすめレビューの方が、作品全体の印象を語られる傾向にあります。
長文で書いてある場合もあり、比較するのに有用な情報の量が多いです。
反対に応援コメントは比較に向きません。
短文で書かれることが多く、
・その作品特有の語(キャラ名など)が多くなりがち
・どの作品でも似たような内容になりがち
だからです。
比較したい小説全部のレビューをコピペ。
それぞれどの作者・作品に向けられたのかを記入。
というふうにして、比較用のエクセルファイルを作成します。
エクセルファイルが完成したら、対応分析をします!
ここらへんの手順はもう省いちゃいます。
前回もやりましたからね。
「抽出語×外部変数」の項目で、
「作者名」やら「作品名」やらに設定するだけです。
あとは同じ手順です。
応用3:特徴語でも比較できるよ
応用2で使用しているエクセルファイルをここでも使用します。
「ツール」→「外部変数と見出し」から、
特徴語を見ていく分析を今回はします。
以前、
「各エピソードの特徴を見抜く分析!」
でやった分析方法ですね。
これでも他の小説との比較ができます。
「作者名」なり「作品名」なりの変数を指定して、
その中から、調べたい小説を選択。
そして[▽特徴語]ボタンをクリックですね。
なお単位は「H5」でも「段落」でも「文」でも良い気がします。
まあでも、とりあえずは「H5」が無難ですかね?
応用4:レビューの分析から、コーディングルールを作るよ
まず、前回書いたことを再掲しますね。
~~~~~~~~~~
キャラ名であれば、
小説本文でたくさん登場しているキャラは、
応援コメントでも多く登場する傾向にあると思います。
たとえば第10話にAというキャラがたくさん登場していれば、
第10話への応援コメントにも、Aがたくさん登場する、と。
~~~~~~~~~~
この理屈を応用します。
第〇〇話にAがたくさん出てくる時、
第〇〇話の応援コメントにもAが出てくる傾向にある。
ということは、
第〇〇話の応援コメントにAが出てくるなら、
第〇〇話にAがたくさん出てくる可能性がある。
とも考えられます。
別にキャラ名に限った話ではありません。
作中に出てくるモノやフレーズが、応援コメントに反映されることは良くあります。
これを活用すれば、
応援コメントからコーディングルールを作れます。
たとえば応援コメントに「海」って語があるなら、
*海
海
とすればいいわけですね。
自分の書いた小説であれば、それに関連する語も思い付くことでしょう。
海であれば、波とか浜とか、そういう語も登場していそうです。
記憶を探ってそれらの語を思い付いたら、
*海
海 or 波 or 浜
と追加すればいいんですね。
このコーディングルールを用いて、小説を分析すれば、
「この小説における海って、どんな効果があるのか?」
がわかってきます。
もちろん、応援コメントに限った話ではありません。
レビューも非常に参考になります。
たとえば「実は恋愛の描写も魅力なんです!」と書かれているのであれば、
「恋」だの「愛」だの「好き」だの、
恋愛と関係ありそうな語を集めて、
*恋愛
恋 or 愛 or 好き
なんていうふうにコーディングルールを作れますよね。
これらでコーディングルールを作ったら、
当然やるのはクロス集計です。
どのエピソードで、海なり恋愛なりが多く登場するのか調べます。
そうすれば、
「読者の印象に残ったのは、どの部分なのか?」
ってことが推測できます。
自分の小説のどこが、読者に刺さったのか!?
それを知れば、
もっともっと魅力的な小説を書けるようになりますよ。
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