先日、統計フリーツールのRを使って、Twitterを分析してみました。
Twitterの分析が地方政策の立案やマーケティングに活用できるか試してみた
地名をキーワードにしたTwitterを抽出して分析したんですが、今回は別の流行ワードでやってみようかな、と。
選んだのは「ピケティ」です。もう流行り過ぎってぐらいですよね。僕は雑誌のピケティ特集を読んだりとか、パリ白熱教室を観たぐらいで、「21世紀の資本論」は読んでませんが。
さて、今回はTwitterのつぶやきに「ピケティ」というキーワードを含むものを6000件ほど取得しました。時系列で件数を表すと、次のようなヒストグラムになります。一日あたりの件数は結構多くて、1500~2000件程度。なので、ほぼ3日分ぐらいの計算です。
で、これをRMeCabを使って形態素解析して、名詞を抽出、ネットワーク分析にかけます。それで出たのが以下の図です。（N-gramは3の結果を表示してます。）
「アベノミクス」や「民主党」という言葉が、「便乗」や「批判」というキーワードと並んでいます。このあたりは、やはりピケティが分析した結果、主張した内容が、今の日本社会や政策にどう影響するかを照らしあわせ、賛同・批判に関する様々な記事が出ているからでしょう。
「ピケティ アベノミクス」で検索して目についたものでも、こういうのが上の方にあがってきます。
ピケティが指摘するアベノミクスの弱点 | 最新の週刊東洋経済 | 東洋経済オンライン | 新世代リーダーのためのビジネスサイト
ピケティでアベノミクス批判する残念な人々 | インフレが日本を救う | 東洋経済オンライン | 新世代リーダーのためのビジネスサイト
また、「鈴木」「寛」というキーワードも見えますね。どうやら、この記事が話題になっているようです。
ピケティの言う「教育で格差は縮まらない」は本当か｜鈴木寛「混沌社会を生き抜くためのインテリジェンス」｜ダイヤモンド・オンライン
Twitter上で、キーワードを中心に何がどういう文脈で語られているか、ということに関しては、ある程度推測できているように見えます。ただ、もう少し分析に関する情報が欲しいところですね。
今日はこのへんで。