【#1】その強い意見、100人中1人かもしれません。

「これ、本当に読むの?」
「読んでどうするの? 意味ある?」
「いいね、そんな仕事で……」
自由記述を読んでいた私が、言われた言葉です。
毎年、約5,700件。
エンゲージメントサーベイで集まる、自由記述の数です。
私は、それを読んでいました。
正直に言うと、つらかったです。
ネガティブなことばかり読んでいると、自分の気持ちまで落ち込んでくる。
なんだか、悪いことをしているような気持ちにもなってくる。
あなたにも、そんな経験はありませんか?

あなたは、どのタイプですか?

大量の文字を前にした人は、だいたい3つに分かれます。
① 全部読んでいる人
② 読まずに、点数だけ見ている人
③ ツールは入れたけど、使いこなせていない人

この記事は、3つのどれにも向けて書いています。
ここで言う「分析」は、難しい統計のことではありません。
「多くの人が、何を言っているのか」を、文字から見えるようにすること。
それだけです。

研究者として、人事として

実は私、人事の仕事とは別に、博士課程で研究をしています。
テーマは、テキストマイニング。
エンゲージメントサーベイや従業員アンケート。
人事部門に集まる、大量の文字を分析しています。

M&Aのとき、見えたこと

ひとつ、例を出します。
M&Aで、会社が変わるときのことです。
それまでは、全社員に向けて、同じ情報を発信していました。
でも、テキスト分析をして、分かったんです。
一般社員は、とてもポジティブに受け止めていた。
明るい将来を、思い描いてくれていた。
問題は、管理職でした。
物事を、悲観的にとらえていた。
そして、管理職に影響されて、一般社員までネガティブになっていたんです。
そこで、変えました。
管理職向けと、一般社員向け。
情報を出すタイミングと、内容を分けたんです。
すると、管理職の感情が、前向きになっていきました。
全部読んでいた頃の私には、この違いが見えていませんでした。

1,700人中2人の言葉

なぜ、見えていなかったのか。
ある回の調査で、こんなことがありました。
1,700名のうち、2名。
「このままこの会社にいたら、会社に殺されてしまう」
「死んでしまう」
そう書いていた人がいました。
私は、その刺激的な言葉に、かなり引っ張られていました。
でも、1,700名のうちの2名です。
全体の約0.1%。
人間が文字をそのまま読むと、過激な書き方をした人の意見に引っ張られる。
これは、読む人の性格の問題ではありません。
2001年、心理学者のバウマイスターたちが、たくさんの研究を集めて整理しました。
結論は、「悪いものは、良いものより強い」。
悪い出来事や悪い情報は、良いものより強く心に残る。
悪い印象のほうが早くできて、なかなか覆らない。
強い言葉の2件が目に焼きつくのは、脳の“仕様”なんです。
知った瞬間、ちょっと肩の力が抜けませんか?
もちろん、そういう言葉を無視していいわけではありません。
ただ、それは全体の施策とは別に、向き合うべき話です。

全社一斉の施策が、効かない理由

M&Aの例は、たまたまではありませんでした。
研究で見えてきたことがあります。
エンゲージメントを上げようと、全社一斉で施策を打っても、あまり効果がない。
階層別や組織別など、カテゴリに分けて打つと、効果が出る。
この結果は、国際学会で発表しています。

考えてみれば、当たり前かもしれません。
新人と管理職では、困っていることが違う。
営業と工場でも、違う。
でも、全部まとめて読むと、その違いが消えてしまうんです。

機械は、心を読めるわけじゃない

ここは、研究者として言っておきます。
機械に任せれば、全部分かるわけではありません。
2002年、パンとリーたちは、映画のレビューを機械に分類させました。
「何の話か」より、「褒めているか、けなしているか」のほうが、ずっと難しかった。
2010年には、ペネベーカーたちも書いています。
単語を数える方法は、文脈も、皮肉も見ていない。
結果は確率で、決めつけには使えない、と。
だから私は、機械と人の役割を分けています。
全体の形をつかむのは、機械。
意味を確かめるのは、人。

文系で、プログラミングも分かりません

「でも、プログラミングできないし……」
そう思った方へ。
私自身、文系人間です。
博士課程にいる今でも、プログラミングは分かりません。
統計も、ほとんど分かりません。
それでも、できています。
テキストマイニングは、結果が図で見えるからです。
コツさえつかめば、誰にでもできます。

無料のソフトが、20年以上前からある

立命館大学の樋口耕一さんが作った、KH Coderというソフトがあります。
2001年から公開されている、フリーソフトです。
これを使った研究は、年間400件を超えるそうです。（2019年の大学の記事より）
Windows版は無料で使えます。
マウス操作だけで、ここまでできます。
・よく出てくる言葉を、多い順に並べる ・一緒に出てくる言葉を、線でつなぐ ・部署や階層ごとに、特徴的な言葉を比べる
必要なのは、Excelのファイル1つです。

ここから先に書くこと

じゃあ、具体的に何から始めればいいのか。
この先の有料部分では、私が実際にやっている順番を書きます。
① Excelの整え方（列の作り方と、個人を守るためにやること）
② 最初の前処理（「テレワーク」が「テレ」と「ワーク」に分かれた話） ③ 「多くの人が何を言っているか」をつかむ2つの画面
④ 階層別・組織別に比べる手順（M&Aのときの実際の結果つき）
⑤ 強い1件に引っ張られないための判断表
⑥ 分析結果を、施策に落とす書き方（役員発信を変えた例）
⑦ 人事側から、ひとつだけ。

そして、購入してくださった方には特典があります。
あなたのテキストデータを、私がテキストマイニングしてお返しします。
※お送りいただいて問題ないデータ限定でお願いします。

自由記述を「全部読む」前に、読んでもらえたらうれしいです。