音声言語：
* 会話： 2人以上の間のカジュアルまたは正式な対話。
* スピーチ： 聴衆に届けられた正式なプレゼンテーション。
* インタビュー： 情報を収集するための構造化または非公式の会話。
* 電話： 電話での音声コミュニケーション。
* オーディオ録画： 講義、会議、インタビューなど、話された言葉の音をキャプチャしました。
* voicemails： 個人が残した録音されたメッセージ。
書かれた言語：
* テキストメッセージ： モバイルデバイスを介して送信される短い書面による通信。
* メール： 書面によるコミュニケーションは電子的に送信されました。
* 文字： 郵便で送信される正式または非公式の書面によるコミュニケーション。
* レポート： 情報や調査結果をまとめた正式な書面による文書。
* 記事： 新聞、雑誌、またはオンラインで公開された書かれた作品。
* 本： さまざまなトピックをカバーする広範な書面による作品。
* スクリプト： 演劇、映画、またはその他のパフォーマンスに使用される書かれたテキスト。
* ドキュメント： 契約、契約、領収書など、正式または非公式の書面による記録。
* ソーシャルメディアの投稿： オンラインプラットフォームで共有される書面によるコミュニケーション。
追加の考慮事項：
* トーンとスタイル： 言葉によるデータは、言葉、文の構造、配信を選択することにより、感情、態度、視点を伝えることができます。
* コンテキスト： 口頭データの意味は、それが話されたり書かれたりする状況に影響される可能性があります。
* 非言語キュー： 主に言葉に焦点を合わせている間、口頭データは、ボディーランゲージ、表情、声のトーンなどの非言語的手がかりを考慮することで豊かになります。
言語データ分析の例：
* センチメント分析： テキストで表現された感情的なトーンまたは意見を決定する。
* トピックモデリング： テキストのコーパスで議論されている主なテーマと主題を識別します。
* 音声認識： 分析のために音声言語をテキストに転写します。
* 自然言語処理（NLP）： 計算手法を使用して、人間の言語を理解して分析します。
要約すると、言葉によるデータには、幅広い形式を網羅し、人間のコミュニケーションのさまざまな側面を伝える、話された言葉や書かれた言葉が含まれています。口頭データを分析すると、個人、グループ、文化的傾向に関する貴重な洞察が得られます。