「在宅ワーク」への反応はこの1年でどう変化した? 「副業」「稼げる」から「コロナ」「初心者」へ
新型コロナウイルスの影響により、多くの企業が在宅ワーク(テレワーク、モバイルワーク)の導入を始めました。ねとらぼ調査隊ではAIを用いてSNSを解析し、「在宅ワーク」に関する 2019年と2020年のネット上の反応変化を調べてみました。
本記事はAI記者により自動生成しています。
「在宅ワーク」のラベル別感情度合い
まずは、この話題に関する人々の感情の傾向を示す【ラベル別感情度合い】を見てみましょう。感情は「喜び」「好き」「恐れ」「悲しみ」「怒り」の5つに分類されています。四角い形をしたマーカーは、各感情の度合いが大きいほど赤く大きく表示されます。
2019年と2020年を比べると、2020年には「悲しみ」が大きく減り、「喜び」と「恐れ」がやや増えていることが分かります。
「在宅ワーク」のワードクラウド
次に、この話題と一緒にどんな単語が発信されているかを表す【ワードクラウド】 を見てみましょう。単語は文字が大きいものほど多く発信されており、その話題に強く関係しています。単語の色は品詞を表しています。
「在宅ワーク」を中心に、2019年には「副業」「稼げる」「稼ぐ」などが、2020年にはそれらに加え、2019年にはなかった「コロナ」「初心者」「時差出勤」などの単語が並んでいます。
「在宅ワーク」の単語分類
【単語分類】では、比較した2つのデータに出現する単語を、それぞれどちらに偏って出現しているかでグループ分けし、表にしています。グループ中の単語は出現頻度が多い順に並んでいます。
2019年によく出現している単語には「稼ぐ」「怪しい」「辞める」などが、2020年によく出現している単語には「テレワーク」「初心者」「怖い」などがあります。
2019年にだけ出現 | 2019年によく出る | 両方によく出る | 2020年によく出る | 2020年にだけ出現 |
おめでとう こんばんわ はーい 勿体ない 上手い 悪しい 手っ取り早い | 稼ぐ 稼げる 固い くださる 怪しい 辞める 新しい いただく 教える スマホ 方法 もらえる 主婦 回る ツイ 簡単 もったいない 連絡 以上 ビジネス いつ 権利収入 無料 line 作業 報酬 コピペ アフィリエイト 副収入 安心 | 副業 ありがとう いい 在宅ワーク 欲しい 早い 良い 出来る よい ほしい 詳しい ネットビジネス 楽しい 無い 忙しい すごい 始める お金 下さる 紹介 変わる めでたい 買う 難しい ごめんなさい 働く 知る 聞く 嬉しい 考える | できる おはよう 探す テレワーク 思う 多い ほんと 言う 仕事 初心者 怖い 行く 大きい くれる いく すぎる 少ない 増える 使う 高い tweet 終わる 固定 詳細 わかる 作る お小遣い 勉強 会社 かかる | ウェーイ ww お疲れ様 こんばんは すいません すんません やったー わーい 遅い インターネット コロナ ありがたい おかしい 羨ましい 重い 減る 来る 混む あやしい めんどい 古い 寂しい 悲しい 使える 飲む thinkpad 時差出勤 推奨 導入 |
「在宅ワーク」の特徴語マップ
【特徴語マップ】では、それぞれの単語がどちらのデータにより多く出現するか、またどれだけ特徴的であるかを2次元にマッピングしています。上寄りの単語はこのデータに特徴的なもの、下寄りの単語は一般的なものであることを示しています。
2019年に特徴的な単語には「固い」「怪しい」「稼ぐ」などが、2020年に特徴的な単語には「コロナ」「勉強」「遅い」などがあります。
「在宅ワーク」のネガポジマップ
【ネガポジマップ】では、それぞれの単語がどちらのデータにより多く出現するか、またその単語の意味がどれだけポジティブ・ネガティブであるかを2次元にマッピングしています。上寄りの単語はポジティブな意味を持ち、下寄りの単語はネガティブな意味を持ちます。
単語の出現率
【単語の出現率】では、出現回数の多い単語を選び出し、それらが2つのデータにおいてどれくらいの比率で出現するかをグラフにしています。
2019年と2020年で差分が大きかったのは、名詞では「テレワーク」「初心者」「固定」など、動詞では「言う」「辞める」「固定」など、形容詞では「固い」「多い」「怪しい」などがあります。
調査概要
調査期間 | 2019年01月08日〜04月07日 , 2020年01月08日〜04月06日 |
---|---|
調査対象 | |
調査件数 | 2000件(10%サンプリング) |
調査キーワード | テレワーク , モバイルワーク , 在宅ワーク |
調査方法 | 対象期間のTweetを「 AIテキストマイニング by ユーザーローカル 」によるテキストマイニングにより分析 |
備考 | なし |
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