「クッパ姫」に関するツイートをpythonで収集して、バースト検出してみた
「Twitterデータを使って、何か面白いことができないか」の第二弾です。 前回： 「停電」に関するツイートをpythonで収集して、WordCloudで可視化してみた https://qiita.com/pocket_kyoto/items/0f43c9fdce87bddd31cf 今回は、前回と同様の方法で、Twitterデータを収集し、 「クッパ姫」に関する2018/9/24のツイートを可視化し、「クッパ姫」と共起する語のバースト検出を試してみました。 ※この記事は2018/09/24に執筆しました。「クッパ姫」の元ネタがツイートされたのが2018/09/20（木）。その後、2018/09/23（日）に日本でTwitterのトレンド入りし、2018/09/24（月）には、様々なスーパーマリオキャラの女体化に関するツイートがトレンド入りしました。 クッパ姫って？ クッパ姫とは、『スーパ
「停電」に関するツイートをpythonで収集して、WordCloudで可視化してみた - Qiita
Twitterデータを使って、何か面白いことができないか調べていきたいと思います。 今回は、Twitterデータの収集・分析方法について情報をまとめ、 先日の関西地方での台風による「停電」、北海道での地震による「停電」に関するツイートを簡単に収集・分析してみました。 ※この記事は2018/09/15に執筆しました。関西地方に大型台風が上陸したのは9/4、北海道の胆振地方で震度7の地震が発生したのは9/6です。 Twitterデータって、どうやったら収集できるの？ 時代により変わりそうですが、2018年9月時点現在では、参考[1]～[5]のサイトの情報が役に立ちます。 以下の流れで収集することができます。 開発者用のTwitterアカウントを登録する（参考[1]） 通常のTwitterアカウントを利用することができる 登録に際しては、英語で簡単な説明を記入する必要あり（特別な用意は不要） T
PythonのWordCloudで13連敗した力士に対してどんなツイートがされたか可視化してみた - Qiita
はじめに 2018年7月場所、西前頭五枚目の嘉風が初日から13連敗しました。 前回、Twitter APIを使って、場所中に投稿された幕内力士名が含まれるツイートを取得した際、嘉風は休場力士を除き5番目にツイート数が多かったことが分かりました。 どんな内容のツイートが多かったのでしょうか。 MeCabで形態素解析し、WordCloudで可視化してみました。 MeCabで形態素解析 スタバのTwitterデータをpythonで大量に取得し、データ分析を試みる その３を参考に、MeCabをインストールして使ってみました。 def words_with_keyword(data): m = MeCab.Tagger("-d /usr/local/lib/mecab/dic/mecab-ipadic-neologd/") word_list = [] for i in range(data.sha
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Word Cloudで文章の単語出現頻度を可視化する。[Python] - Qiita![Word Cloudで文章の単語出現頻度を可視化する。[Python] - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/68a040fb150d34c7ac6a4b42beb0bfa66b36ec86/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnFpaXRhLWltYWdlLXN0b3JlLnMzLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkYwJTJGNTA2NzAlMkZwcm9maWxlLWltYWdlcyUyRjE0NzM2OTIxODQ_aXhsaWI9cmItNC4wLjAmYXI9MSUzQTEmZml0PWNyb3AmbWFzaz1lbGxpcHNlJmZtPXBuZzMyJnM9ZDVhMThkZGU2MTE3Y2U1YWQ1NjRjODk2YmJhZmI0ZGY%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253Dec0382c453e0af470a3de3389c46c90d%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9V29yZCUyMENsb3VkJUUzJTgxJUE3JUU2JTk2JTg3JUU3JUFCJUEwJUUzJTgxJUFFJUU1JThEJTk4JUU4JUFBJTlFJUU1JTg3JUJBJUU3JThGJUJFJUU5JUEwJUJCJUU1JUJBJUE2JUUzJTgyJTkyJUU1JThGJUFGJUU4JUE2JTk2JUU1JThDJTk2JUUzJTgxJTk5JUUzJTgyJThCJUUzJTgwJTgyJTVCUHl0aG9uJTVEJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LXBhZD0wJnM9YjEzZTBmZGNhNjk3MWIyNjI2OTAzZWY3NDgxOTFjZDg%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBrZW5tYXRzdTQmdHh0LWNvbG9yPSUyMzFFMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtcGFkPTAmcz04OWNjYjQyNjI1N2QyMjAwNDAzYjI2ZjBkN2MyMjg0Mg%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D1fb1adc893d799dd29879278c98e5c36)
