KHコーダで 「#大学生の日常も大事だ 」を分析してみた（ちょっと追記） - digitalnagasakiのブログ
#大学生の日常も大事だ というハッシュタグがツィッターを席巻したことがありました。そこで、しばらくこのハッシュタグのついたツィートや、そのツィートをしたアカウントのツィートをツィッタAPIで収集しておりました。 7/10から7/29までに取得した173GBのツィートのデータから、当該ハッシュタグのついた88,082件ツィートを、Pythonであれこれ整形して、さらにKHコーダを使ってちょこちょこいじってみて、なるほど、こういう感じかな、と思ったのが以下の図です。 コーディング：MDS 「今後」と「辛さ」、「施設」と「費用」がそれぞれ近いということ、それから、「横の人間関係」が「勉強・研究」と比較的近いことが興味深いところです。 なお、今回の分析の仕方だと、否定表現も肯定表現も区別できていません。「辛くない」というツィートがあったとしたら「辛い」として カウントされてますので、上の図はそうい
ツイート中の頻出キーフレーズと連想語から関心事を可視化する実験: Twitter Streaming API→Yahoo API→各種補完API→Gephi - NO_WAIT_FOREVER
Twitter Streaming APIを使用して自分のツイートを取得し、頻出語を調べることを思い立ちました。 Twitterアカウントを通して見た自分の関心事がどんなものであるかを調べ、 どれくらい当たっているかを見る遊びでしたが、結果は当たらずといえども遠からずといった程度でした。 既存のサービスを呼び出すだけのプログラミングであり、 簡単に実装できると思いきや、コード量は思ったより多くなり苦労しました。 この記事では、使用したライブラリやAPIの備忘録を兼ねて、プログラム例とツイートの解析結果可視化例を紹介します。 実験の概要 下記の流れで実験しました。自分のTweet中のキーフレーズだけでは面白くないので、 ちょっと血迷ってGoogleなどが提供する補完サービス(いわゆるサジェスト)の結果を 「連想語」として利用することを考えました。 Twitter Streaming APIを
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