Microsoft Word - 村川卒業論文計画書180723

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ひろきてらわ
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1 卒業論文計画書横浜市立大学国際総合科学部国際総合科学科経営科学系経済学コース 4 年村川萩和はじめに現在インターネットが社会にとって不可欠なものとなっているニュースや新製品の情報イベントなどの告知など多くの情報が飛び交うようになったインターネットの普及により一般のユーザも情報を発信できるようになり Twitterや Facebook Instagram など SNS( ソーシャルネットワーキングサービス ) と呼ばれるサービスが活発化しているこれらは削除を行わない限り自身の発信した活動データがログとして残る国内でアクティブユーザが 2,800 万人いる Facebook 1 や 4,500 万人いる Twitter 2 の投稿データは一般利用者の動向を探れるだけの情報を持っていると言えるそれと同時にこのアクティブユーザは企業によるプロモーションの受け手として大きな存在であると言える卒業論文ではこの Twitterのデータを集め企業がどの時間帯にプロモーションをかると効果的であるかを分析する Tweet データの収集 Twitterにおける投稿である呟き (Tweet) から得られる主な情報は以下のとおりである ( 図 1) この中の投稿時間本文を用いて呟きデータを集めるデータ名説明 TweetID ツイートごとに持つID created_at 投稿された時間 (GMT 表記 ) User 投稿したユーザの情報 text 本文 GeoLocation 位置情報図 1. 主な呟きデータ 1 株式会社ジャストシステムモバイル & ソーシャルメディア月次定点調査 (2017 年総集編 ) 2018 年 1 月 ( monthly pdf?_ga= ) より 2 同上 1

2 そしてその収集方法はいくつかありそれぞれに特徴がある 1.API を用いた収集 2.Web サービスによる収集 3. アプリによる収集 4. データの購入 1.API を用いた収集 Twitter はデータアクセスの手法として API(Application Programming Interface) を公開している先ほど挙げた Tweetデータの他にユーザのデータや RT お気に入りの数などすべてのデータにアクセスできる 2.Web サービスによる収集現在ヤフー株式会社が提供しているリアルタイム検索によりデータを集めることができるツイート数の推移やポジティブかネガティブどちらかの呟きかを判別してグラフ化してくれる ( 図 2) ただしツイート数の推移の具体的な数字が得られないので分析には不向きである図 2. リアルタイム検索によるデータ検索結果 ( ワード : スタバ ) 2

3 3. アプリによる収集プログラミングの知識がない人でも使える公開されたアプリがありそれによっても集めることができるその一つが Web Tweet Crawler 3 である Twitterアカウントで認証することで特定の語句を含む呟きを CSV 形式で書き出してくれる ( 図 3) 基本的な検索ならこれで十分だが直近の呟きしか抽出できないので期間を指定して分析したい場合に使えない id screen_namname created_at text retweeted_iretweeted_ retweeted_cin_reply_to_sin_reply_to_uin_reply_to_ssource retweet_cofavorite_co user_id statuses_cofollowers_c E+18 AskYourselみゆ 2018/7/23 kzmaru E E+18 <a href="h E 慣れない一馬さ E+18 bqdpbqdp まつざわあか 2018/7/23 17:49 <a href="h E スタバで E+18 Harunachanはるな 2018/7/23 17:49 ねぇー <a href="h E もものスタ E+18 Kokoron_grとき美希ココ 2018/7/23 17:49 スタバなう <a href="h E 紅葉がス E+18 haaatoo522 隼土やねん 2018/7/23 17:49 タバでココ <a href="h E E+18 oseeetan せーたん 2018/7/23 17:49 近場のスタバピーチ売り切れ出たけど駅構内のにあって嬉しみ <a href="h E E+18 8hsmn8 ひさみん 2018/7/23 17:49 スタバ桃売り切れやん <a href="h E E+18 kasumix19 かすみん 2018/7/23 17:49 あたしいっつもファス <a href="h E E /7/23 今日スタバ行ったけとフェラペチー osrn_ E E+18 <a href="h E E+18 Milkcander みるく 2018/7/23 スタバいこー! cos41san 8.11E E+18 <a href="h E E+18 HOTPUGN ガーデ 2018/7/23 スタバ!! kyof E E+18 <a href="h E E+18 chisaki3991ちさき 2018/7/23 17:48 まったく盛れなかっ <a href="h E E+18 Sala_PBW さーら 2018/7/23 17:48 帰りに魔剤買ってスタバにも行こうそうしよう頑張れ私 <a href="h E E+18 zyaco /7/23 17:48 でもスタバいきたい <a href="h E E+18 faru_0607 やまちゃん 2018/7/23 17:48 スタバなう <a href="h E E+18 STUD10IO5B.Toriyama 2018/7/23 17:48 映画やってた頃はタイミング合えば行けるだけ行って終わったらスタバで小説読 <a href="h E E+18 RIDER_KUR 黒 2018/7/23 17:48 アイドルに <a href="h E ハマると E+18 JV8Jbda9M 黄愛美梨 2018/7/23 wcs_ E E+18 <a href="h E 大喜利 E+18 gohannookaごはんのお 2018/7/23 17:47 スタバに入るとかいう珍しいプレイング <a href="h E E+18 keyakizaka8あーる 2018/7/23 17:47 スタバの新作を飲んでいます <a href="h E E+18 pegopa_kore( ペゴパ ) 皆さん~ 2018/7/23 17:47 ~ 日本の <a href="h E E+18 O_yuto4412ゆう 2018/7/23 17:47 ホテルの周辺散歩してたらスタバあった美味い <a href="h E 図 3.Web Tweet Crawler による検索結果 ( 個人情報にあたるセルは処理済 ) もう一つは TTM(TinyTextMiner) 4 である大阪大学の松村真宏が開発したもので Web Tweet Crawler とほぼ同等の機能を持っている 4. データの購入 Twitter は株式会社 NTT データなどを通してデータを販売している 5 主に一般向けではないが古くて大量なデータが欲しければ利用するとよい論文に向けて実際に研究を行うにあたり実験的に 1.API を用いた収集の手法でデータを集めた実際に Twitter でプロモーションツイートを投稿しているスターバックスを例にスタバと含まれたツイートを CSV 形式で書き出す Python を用いてデータを書き出すプログラムを実行するといった手法をとるが Sho Kosaka によって公開されているソースコードを利

4 用した 6 抽出する時間としては新作であるピーチピンクフルーツフラペチーノが発売開始となる 7 月 20 日を挟んだ期間を選んだ日本時間で 2018 年 7 月 19 日 0 時ちょうどから 2018 年 7 月 21 日 23 時 59 分 59 秒までである以下が得られたデータの表とグラフである日時数 19 日 00 時日 01 時日 02 時日 03 時日 04 時日 05 時日 06 時日 07 時日 08 時日 09 時日 10 時日 11 時日 12 時日 13 時日 14 時日 15 時日 16 時日 17 時日 18 時日 19 時日 20 時日 21 時日 22 時日 23 時日 00 時日 01 時日 02 時日 03 時日 04 時日 05 時日 06 時日 07 時日 08 時日 09 時日 10 時日 11 時日 12 時日 13 時日 14 時日 15 時日 16 時日 17 時日 18 時日 19 時日 20 時日 21 時日 22 時日 23 時日 00 時日 01 時日 02 時日 03 時日 04 時日 05 時日 06 時日 07 時日 08 時日 09 時日 10 時日 11 時日 12 時日 13 時日 14 時日 15 時日 16 時日 17 時日 18 時日 19 時日 20 時日 21 時日 22 時日 23 時 Sho Kosaka データで見る M1 グランプリ 2017 データ取得編 2017 ( 4

5 実際に分析してみた結果昼すぎから夕方にかけてツイート数が多くこの時間帯がプロモーションに効果的だと考えられるまた新作であるピーチピンクフルーツフラペチーノ発売日はツイート数が大幅に増え他の日の倍近くにまでなった今回は実験的にスタバを含むツイートを抽出したが実際に API を用いてデータ化することができることが分かったこの方法でより深く立ち入った研究を行いたい参考文献 kenmatsu4(2016) 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 1 (2018 年 7 月 23 日閲覧 ) Sho Kosaka(2017) データで見る M1 グランプリ 2017 データ取得編 (2018 年 7 月 23 日閲覧 ) 鳥海不二夫 (2015) Twitter 上のビッグデータ収集と分析 (2018 年 7 月 23 日閲覧 ) 松村真宏 (2017) TTM:TinyTextMiner (2018 年 7 月 23 日閲覧 ) 株式会社ジャストシステム (2018) モバイル & ソーシャルメディア月次定点調査 (2017 年総集編 ) monthly pdf?_ga= (2018 年 7 月 23 日閲覧 ) TwitterAPI でツイートを大量に取得サーバー側エラーも考慮 (python で ) (2018 年 7 月 23 日閲覧 ) 5

2 21,238 35 2 2 Twitter 3 4 5 6 2. 2.1 SNS 2.2 2. 1 [8] [5] [7] 2. 2 SNS SNS 2 2. 2. 1 Cheng [2] Twitter [6] 2. 2. 2 Backstrom [1] Facebook 3 Jurgens

2 21,238 35 2 2 Twitter 3 4 5 6 2. 2.1 SNS 2.2 2. 1 [8] [5] [7] 2. 2 SNS SNS 2 2. 2. 1 Cheng [2] Twitter [6] 2. 2. 2 Backstrom [1] Facebook 3 Jurgens DEIM Forum 2016 B4-3 地域ユーザに着目した口コミツイート収集手法の提案長島里奈関洋平圭猪筑波大学情報学群知識情報図書館学類 305 8550 茨城県つくば市春日 1 2 筑波大学図書館情報メディア系 305 8550 茨城県つくば市春日 1 2 つくば市役所 305 8555 茨城県つくば市研究学園 1 1 1 E-mail: [email protected],