回答クリーニングとは？
アンケートの分析過程において、不誠実な回答・設問を誤解した回答・または全体の傾向から大きく外れた外れ値を除外してデータを整理するプロセスです。クリーニングされた回答は分析結果に反映されないため、より精密で信頼度の高いインサイトを導き出すことができます。
なぜ回答クリーニングを使うべきですか？
アンケートの目的は単にデータを多く集めることではなく、意思決定に活用できる正確なデータを確保することです。しかし実際に収集された回答には、設問を十分に読まずに回答したり、意味のない内容を入力した回答が含まれることがあります。回答クリーニングはこのようなデータを整理して分析の信頼度を高めるプロセスです。
1️⃣ 正確な分析のためのデータ信頼度の確保
設問をきちんと読まずに無作為に選択した回答や意味のないテキストが含まれると、平均値や割合が実際より歪んでしまうことがあります。回答クリーニングを通じてこのような「ノイズデータ」を整理すると、実際の市場状況をよりよく反映した信頼度の高い分析結果を得ることができます。
2️⃣ データの確認と分析プロセスの効率向上
数千件の回答を1つずつ確認するには多くの時間と労力が必要です。Dataspaceのアルゴリズムベースのクリーニング機能を活用すると、不誠実である可能性がある回答を素早く識別できるため、データの確認と分析にかかる時間を大幅に削減することができます。
3️⃣ 標本管理とデータ活用度の改善
超過収集された回答を整理したり代表標本（クォータ）のバランスを合わせたりすることで、分析に適した回答者でデータセットを構成することができます。これにより、限られた標本からでもより意味のある分析結果を得ることができます。
回答のクリーニング方法
📌 回答クリーニングはすべてのプランでご利用いただけます。
Dataspaceはユーザーの状況に合わせて、直接選択またはアルゴリズムを活用した自動クリーニング機能を提供しています。
1️⃣ 直接確認してクリーニングする
個別の回答を1つずつ確認しながら慎重にデータを整理したい場合は、回答を直接確認してクリーニングする方法をご活用ください。
Step 1. 希望するアンケートを選択した後、上部メニューから[分析 > 応答]画面に移動してください。
Step 2. 以下の指標を参考にクリーニングが必要な回答を選別します。
finished_at：収集期限後に提出された回答かどうかを確認することができます。
sincerity_score：誠実度スコアが低く、分析に活用しにくい回答かどうかを判断することができます。
💡 利用ヒント｜応答画面右上の[変数の読み込み]ボタンをクリックすると、メタデータからさまざまな基準変数を追加してより詳細に確認することができます。
Step 3. 除外する回答にチェックを入れた後、画面右下の[クリーニング]ボタンをクリックします。
💡 利用ヒント｜応答画面下部の「回答クリーニング」から回答IDまたはUIDを直接入力して特定の回答のみを個別にクリーニングすることもできます。
2️⃣ ワンクリッククリーニングを活用する
大量に収集された回答を素早く整理したい場合は、Opensurveyのアルゴリズムベースのワンクリッククリーニング機能をご活用ください。誠実度スコアを基準にクリーニング対象を自動的に分類するため、データ整理のプロセスをはるかに効率的に進めることができます。
Step 1. 希望するアンケートを選択した後、上部メニューから[分析 > 応答]画面に移動してください。
Step 2. 「応答」画面右上にある[ワンクリッククリーニング]ボタンをクリックします。
Step 3. 表示される誠実度スコア（sincerity_score）の分布グラフを参考にしてクリーニング基準スコアを設定してください。設定したスコア基準に応じてクリーニング対象の回答が自動的に分類されます。
Step 4. 分類された回答を確認した後、[クリーニング]ボタンをクリックすると、該当の回答を分析対象から除外することができます。
3️⃣ 超過収集された回答を除外する
アンケートを実施していると、目標とした回答数より多くのデータが収集されることがあります。特に収集グループ（例：性別・年齢別の割当標本）を基準に回答を集める場合、一部のグループで回答が超過することがあります。このような場合に超過した回答を整理すると、目標の標本構造を維持しながら分析に使用するデータを整えることができます。
Step 1. 希望するアンケートを選択した後、上部メニューから[分析 > 応答]画面に移動してください。
Step 2. 応答画面下部の「回答クリーニング」エリアで「回答状況を確認する」設定を有効にします。
Step 3. 各収集グループ別に総回答数・超過回答数・クリーニングされた回答数・有効回答数・収集目標数、そして目標に対して不足または超過した回答数を確認することができます。この情報を通じて、どの収集グループで目標より多く回答が収集されたかを一目で把握することができます。
💡 利用ヒント｜「目標に対して超過した行」または「目標に対して不足した行」チェックボックスを選択すると、該当条件に合致する収集グループのみを別途確認することができます。
Step 4. [超過回答を除外]ボタンをクリックすると、収集グループ別の目標値を超えた回答が無作為に除外され、目標標本に合わせてデータが整理されます。
💡 利用ヒント｜超過回答の除外機能を活用すると、特定のグループに回答が過度に集中することを防ぎ、調査設計の段階で設定した標本のバランスを維持した状態でデータを分析することができます。
🧙 クリーニングした回答を復元したいですか？
クリーニングで除外した回答はいつでも再び有効な回答として復元することができます。
応答画面で「クリーニング」ステータスで表示された回答を選択した後、右下の[有効化]ボタンをクリックしてみましょう。選択した回答が再び分析に含まれます。
また、応答画面下部の「回答クリーニング」エリアの「復元対象」に回答IDを直接入力して復元することもできます。
回答を詳しく確認した後に復元したい場合は、該当の回答右側の矢印アイコンをクリックした後、「回答の詳細確認」画面で該当の回答を選択して有効化する方法もご活用ください。
💡 応答画面にはこんな機能も備わっています。
✅ 変数の読み込み
変数の読み込みは、応答テーブルで確認する変数を追加で読み込む機能です。変数は年齢・性別・地域・回答結果などデータの構成要素の1つで、測定または計算できる項目です。
新しい変数を読み込む
step 1. 応答テーブル右上の[変数の読み込み]ボタンをクリックしてください。
step 2. 変数の読み込み画面が表示されたら、回答・プロフィール・メタデータのタブの中から希望するタブを選択した後、読み込む変数を選択して[選択完了]ボタンをクリックします。
回答： アンケートの設問の回答データを読み込みます。
プロフィール： 回答者のプロフィールデータを変数として読み込みます。Dataspaceでは、MYパネルとして登録された回答者を対象に実施したアンケートのみプロフィール変数が表示されます。
メタデータ： 回答に関連する付帯情報を読み込みます。たとえばパネルID・回答開始時刻・回答終了時刻・クリーニング基準変数・クリーニング理由・不誠実な回答の件数などが含まれます。
step 3. 変数を読み込むと、応答テーブルに該当する変数データが追加され、応答テーブルで各回答者の変数別データを合わせて確認することができます。
すでに読み込んだ変数を除外したり新しい変数を追加したりしたい場合は、再び[変数の読み込み]画面で希望する変数を選択または除外した後、[選択完了]ボタンをクリックしてください。
よくあるご質問
Q. 画像回答もクリーニングすることができますか？
A. はい、できます。まず[変数の読み込み]から画像回答変数を追加してください。
その後、回答リストで該当の回答右側にある矢印アイコンをクリックすると、「回答の詳細確認」画面に移動します。この画面で回答者が添付した画像を直接確認することができます。
画像を確認しながら、該当の回答をクリーニングするかどうかを判断してください。
Q. 代表標本に合わせるために超過回答を必ず除外しなければなりませんか？
A. 調査目的によって推奨される場合があります。市場の現状を把握したり母集団を代表する必要がある調査では、特定のグループ（例：特定の年齢層）の回答が目標より多く収集された場合、分析結果が歪む可能性があります。このような場合は[超過回答を除外]機能を活用して標本構成をバランスよく整理してみましょう。
Q. どのような基準でクリーニングするのがよいですか？
A. 調査目的と状況に合った基準を設定することが重要です。企業や調査目的によって「誠実な回答」の基準は異なることがあります。はじめはスコアだけで判断するよりも、テキスト回答の内容と回答速度なども合わせて確認しながら基準を決めることをお勧めします。これをもとにプロジェクトの特性に合った適切なクリーニング基準を設定してみましょう。
回答のクリーニングについてご不明な点は解決されましたか？
データ整理の過程で特定の回答の処理方向にお悩みの場合や機能が正常に動作しない場合は、画面右下の[カスタマーセンターアイコン]からいつでもお問い合わせください。
お困りの点を解決していただけるよう、チーム一同全力でサポートいたします。