ChatGPTで簡単なテキスト分析をやってみよう

今回は、だれか のんさんからのリクエストで、SCVについて考えて試してみました。SCVというのはSpeculative Creation Visibleだそうですが、これは造語のようです。

だれか のんさんの記事では、文章を次の3軸で見ていて、AIに図にしてもらうとこのようになります。

こういうふうに、文章をいくつかの要素に分けて見たり、グラフにして可視化したりすること自体は、そこまで特別な発想ではないと思います。

広い意味では、テキスト分析、テキストマイニングなどという領域があります。文章中にどんな単語が多いか、どんな語が一緒に出やすいか、文の長さにどんな癖があるか、などを数値化して、表やグラフで見ることは以前から行われていて、ワードクラウドや共起キーワードを可視化するツールなども提供されています。

ただ、AI時代になると、見たい要素が少し変わってくる気がします。

この文章は、筋の通ったものになっているのか。
抽象論だけでなく、具体的な場面があるのか。
その人にしか書けない見方や、読めばその人だとわかる署名性があるのか。AIによって、誰にでも言える一般論に丸められていないか。
AIっぽい文体や整いすぎた言い回しになっていないか。

など、いくつも思いつきます。つまり、AI時代の文章分析では、単に文体や語彙を見るだけではなく、文章の「由来」や「当事者性」も見たくなるという要素が付け加わってきそうです。

例えば上記を参考にこういう5要素にしてもよさそうです。他にも組み合わせはたくさんありますし、5つでなくても構わないと思います。

では、実際にこの5要素で採点してみましょう。採点対象は過去に書いたnoteを利用しています。

そうすると、このようなレーダーチャートが出力されました。簡単に結果が出るのがAIのいいところですね。

また、コメントも出力してくれます。

もちろん、この採点が絶対に正しいというわけではありません。むしろ、80点に寄りがちで採点基準はやや甘いかなという印象もあり、どんな要素を選ぶかによって見え方も変わります。

SCVのように、独創・AI対話・引用で見るのも面白いですし、今回のように、論理一貫性や具体性、当事者性などで見るのも一つの方法です。大事なのは、正解のグラフを作ることではなく、自分が文章のどこを見たいのかを考えてみることなのだと思います。

みなさんも、自分なりの要素を考えて、自分のnoteをテキスト分析してみてはいかがでしょうか？