Urveys är viktiga verktyg för marknadsföring och för att hantera kundrelationer; svaren på öppna frågor, i synnerhet, innehåller ofta värdefull information och ger en viktig grund för affärsbeslut. De sammanfattningar som mänskliga analytiker gör av dessa öppna svar tenderar dock att förlita sig för mycket på intuition och är därför inte tillfredsställande tillförlitliga. Eftersom webben gör det så enkelt att ta in enkäter och begära kommentarer, översvämmas företagen dessutom av uppgifter från frågeformulär och andra källor. Att hantera allt manuellt skulle inte bara vara besvärligt utan också kostsamt. Därför har det blivit en viktig fråga att ta fram ett datorsystem som automatiskt kan ta fram användbar information från öppna svar. I allmänhet är det svårt att bearbeta svar på naturligt språk på grund av den enorma variationen i språkligt uttryck. En mer realistisk strategi, och en som vi tror kan ge ganska användbara resultat, är att segmentera öppna svar i ord och genomföra en analys på ord- och frasnivåer. Vi har utvecklat ett undersökningsanalyssystem som arbetar med dessa principer. 1 Systemet, som vi kallar SA i denna artikel, finns under namnet SurveyAnalyzer i Japan, där det är ett varumärke som tillhör NEC Corporation i Japan (se http://www1.ias.biklobe.ne.jp/ ipqos/solution/netvoyant/barometern_analyzer.html). SA mines öppnar svar genom två statistiska inlärningsmetoder: regelinlärning (som vi kallar regelanalys) och korrespondensanalys.
Ett exempel finns i REF där två statistiska inlärningstekniker används (regelanalys och korrespondensanalys).
Mining open answers in questionnaire data
{'venue': 'IEEE Intelligent Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}