DE-FACTOとは、自然言語解析技術を取り入れ文章情報を分析し、消費者の頭の中にある記憶構造を明確化する手法です。

• 生活者自身の言葉による「自由回答」の、初めての数値的解析エンジン
• 大量の自由回答を処理でき、客観的な分析が可能
• 対象者の回答した文章を単語に分け、「重要度、関連度」といった基準における分析が可能
• ブランドや商品について「単語」「文章」単位でマッピングを行うことにより、イメージ構造やイメージのキーとなっているものに対する明確化

1 単語の切り分け

発言を「単語」単位に分解します。

2 関連性の算出

単語間の関連性の強さと文章間の関連性の強さを算出します。

「関連性の強さ」2つの考え方

• 1つの文章に同時に出てくる単語同士は、関連性が強い。
• 同じ単語が出てくる文章同士は、関連性が強い。
  （関連性計算のアルゴリズム）

個々の単語から連想されるワードをチェックします。

3 関連度をビジュアル化（知図化）

主な「単語」と、それと関係の強い「単語」の関係を連鎖的に表現します。

• 世の中に流れている情報を体系的に認識

  （商品や企業に関するコミュニケーションの実状を、構造的に捉えることが可能）

• 生活者にとっての商品の“意味”“価値”を解明

  （生活者が与える真のコンシューマーベネフィットの発見に役立つ）

• ブランドに対するパーセプションを解明

  （ブランド価値の発見に役立つ。既存テキスト情報の分析が可能 ）

• ターゲット層の潜在的な生活意識を解明

  （広告表現との接触に伴う意識変化をシミュレーション）