ドットインストール代表のライフハックブログ
岡田育🍥『我は、おばさん』 @okadaic 年末に「どんなことがあったらTwitterから離れて、Twitterにものを書かなくなるの?」という質問を受け、私なりに頑張って回答してみたのだけど、その場には旧来型のソーシャル的思考をする人が一人もいなくて、あんまりうまく説明できなかったのを思い出し、今一人でムカムカしている。 岡田育🍥『我は、おばさん』 @okadaic 続)「だって3年後にはその人たちがもっと新しくて便利なサービスに移っていっちゃうかもしれないでしょう? それでもあなたは廃墟のようになったTwitterでつぶやき続けると思う? 絶対にユーザがそこを離れていかないサービスってどんなだと思う? Twitterはそうなりうると思う?」 岡田育🍥『我は、おばさん』 @okadaic 続)……って言われても説明できないので、結局「知ったこっちゃねーよ」みたいなぞんざいな回答を
解析方法 機械学習を使ってます。 解析例:「原発」を含むTweetの感情推移 3.11の原発事故の影響で、人々に否定的な印象を与えたことが数値上に反映されている。 キーワード/ユーザタイムラインの感情推定(肯定/否定性 の判定) 最新の50Tweetについて解析します。 否定的な発言の多いユーザや否定的な印象のキーワードはオレンジ色が多くなります。 時間帯によっては結果を返すまで1分くらいかかります。需要があればもっと安定させます。 [2012/01/02 22:00]ちょっと今混雑中みたいなので停止するかもしれないです。そうでなくても、一時間に350回までしかできません。 -- 分析結果 -- P/N判定(肯定/否定 の判定) API [API URL] : http://mueki.net/twana/api.php [使い方] : POSTパラメータのqに解析したい文書をのせてアクセ
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