2020.05.04 2020.05.06

Pythonでテックキャンプまこなり社長のTwitterを分析をした結果その②

みるみる

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以前の記事にて、形態素解析を用いて、まこなり社長のTwitterを分析しました。

テックキャンプAIコースで学習し、まこなり社長ツイッターを分析してみた！！とはいえ、 AIなんて難しいから、私には無理だ。最近データサイエンティストとか流行っているが、私には関係な...

その結果、頻出単語とカウント数は以下となります。

形態素解析を用いて、実施した単語のキーワードだけでは抽象的にしか分からないため、
となっておりました。

いいね数とRT数と実際の文章をみて、解析をしていきたいと思います。

今回は、以下のnoteを参考にして、分析を実施しました。※有料noteです。参考書よりも簡単にわかりやすく説明しており、費用以上の価値があります。

dai TwitterのデータからRT数が増える投稿をPythonを利用して分析してみた【ソースコード付き】

その結果、上記のnote同様に、以下の傾向のツイートがRT率が高いことが判明しました。

TIPS系のツイート
問題提起して共感を呼ぶツイート
自分の意見を主張するツイート

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Contents

1 PythonでTwitterを分析をした結果。TIPS・共感・主張がRT率が高い
- 1.1 RT率が高いTwitterの傾向
- 1.2 RT率が低いTwitterの傾向
2 PythonでTwitterを分析の過程データ
3 Pythonでまこなり社長のTwitterを分析した結果、やはり行動・人に対するツイートのRT率が高かった。

PythonでTwitterを分析をした結果。TIPS・共感・主張がRT率が高い

RTからいいねを割って(RT/いいね)を計算し、RT率を計算し、RT率が高いツイートが評価されているという前提で分析をしました。

その結果は、TIPS・共感・主張系のツイートが評価が高いとなりました。

具体的な内容は以下に紹介します。

RT率が高いTwitterの傾向

・役に立つ系のツイート

Google Driveで画像の書き起こしができたツイート(RT:19645 いいね：36826 RT率：53.34%)

あ…ありのまま今　起こった事を話すぜ！
「おれは　Google Driveで画像を開いたと
思ったら　いつのまにか文字がすべて書き起こされていた」
な…　何を言っているのか　わからねーと思うが　
おれも　何をされたのか　わからなかった… pic.twitter.com/DFGD03VH9z

— マコなり社長 (@mako_yukinari) February 1, 2018

中目黒のFUWAGORIというかき氷が500円で安すぎるというかき氷界に衝撃が走ったツイート。(RT:29392 いいね：103804 RT率：28.31%)

中目黒のFUWAGORIヤバすぎる。かき氷の常識が変わる。しかも、500円…安すぎる。今すぐ行くしかないですよ。 pic.twitter.com/0CVUSlTjz0

— マコなり社長 (@mako_yukinari) July 23, 2017

問題提起して共感を呼ぶ型
喫煙者が健康や生産性に影響が与えいるというツイート。　　(RT:3334 いいね：2113 RT率：63.37)

今後、喫煙者は一切採用しないことを決めました。オフィス等の喫煙場所は撤去。現在の喫煙者の禁煙外来費用は会社が負担します。法の範囲で個人の生き方は自由ですが、①健康②生産性③周囲への影響という観点で会社にとって良いことが何もありません。喫煙者不採用の会社が増えることを願っています。

— マコなり社長 (@mako_yukinari) April 27, 2018

自分の意見を出張する型
エンジニアをなめた発言への憤りをツイート(RT:338 いいね：444 RT率：76.12％)