日経社説#6 今回は記事の整理に倍以上時間をかけました
https://www.nikkei.com/article/DGXZQODK064TA0W2A400C2000000/
今回で6日目の投稿となりますが、過去5日間に投稿した記事へのアクセスを見ると、毎日半減またはそれ以上のペースで下降していました。(初日の記事は67 views → 昨日の記事は3 views)
非常に悪い結果ではありますが、自分としても当然と思えます。また、このようにデータドリブンで結果を判断できるのはとても良いと感じます。今後の改善で、それがデータでも確認できるようにしたいです。
改善すべき点はたくさんあるかと思いますが、まず一番に私が思うのは、毎日継続可能な範囲で投稿できるような記事となるよう自分の力を制限しようとしている点です。
よって、本日は記事の整理にいつもよりも多く時間を割いてみることにしました。結果、就業開始時間までに完成せず、この時間の投稿となりました。
今回、記事の整理を進めるに当たり、やったことは次のとおりです。
全文章に対し構造分解
段落ごとにラベリング
段落間の関係整理
さらに抽象化・構造化
その結果、次のような整理となりました。
問題: 原油高
対策: 補助金
補助金対策の限度
補助金対策への改善案
他の対策の提案
この整理をもとに図にしました。
図にする上では、情報の階層構造を重視したく、問題点を中心に大きく置きました。それに対し、実施中の対策として補助金を置き、さらに必要な対策として提案されている内容を、削減、増産、供給安定の3つの観点にわけて配置しました。
整理の仕方としては割と良い形にできた気もしますが、これを自動で生成することは難しいことや、抜け落ちた情報もたくさんあることなどが課題と認識しています。今日のOutputをもとに、わかりやすい図について引き続き実験していきたいと思います。