複数の被験者によるネットワークの評価の考察

4.2節より，複数の被験者によるネットワークの評価では，役に立つ単語の個数は，従来手法とTF-IDF合計値法では差がなかったが，これら2つの手法と比べてTF-IDF最大値法は少なかった．また，見やすい部分の個数は，4.1節同様にTF-IDF合計値法が最も多いという結果となった．

著者によるネットワークの評価に比べて，役に立つ単語の個数と見やすい部分の個数は増えた．特に役に立つ単語の個数は手法によっては5個ほど増えている．この原因は，被験者にとって普段なじみのない事柄をテーマキーワードとして設定したからと考える．また，被験者の持つ情報量によって役に立つと判断される単語は変化する．

見やすい部分の個数は，著者によるネットワークの評価と同様にTF-IDF合計値法が最も多く，ネットワークが見やすくなっていることが確認できた．

Figure 5.1: テーマキーワードを「宇宙」として従来手法で構築したネットワーク

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役に立つ単語:リュウグウ，ベピ・コロンボ，ベンチャー，ソユーズ

Figure 5.2: テーマキーワードを「宇宙」としてTF-IDF合計値法で構築したネットワーク

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役に立つ単語:リュウグウ，ベピ・コロンボ，ベンチャー，スイングバイ，ハッブル，ベンヌ，オシリス・レックス，クレーター，マヨラナ

Figure 5.3: テーマキーワードを「宇宙」としてTF-IDF最大値法で構築したネットワーク

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役に立つ単語:リュウグウ，ベピ・コロンボ，ベンチャー，スイングバイ，ハッブル，マヨラナ，ベンヌ，オシリス・レックス，クレーター

Figure 5.4: 日付の情報が多く表示されたネットワークの例

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