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オリンピックツイートを感情分析してみる


目次[非表示]

  1. 投稿件数推移
  2. 感情推移を分析
  3. 嫌と喜を比較
  4. ワードクラウド

オリンピック関連ツイートに関しては、各社メディアで様々な分析が行われています。

  オリンピック開会式中のツイートを分析してみたらなかなかゴージャスだった(鳥海不二夫) - 個人 - Yahoo!ニュース オリンピック開会式に対するツイッター上の反応を分析したところ,入場行進にゲーム音楽が使われていることで最も盛り上がっていた様子が明らかとなった. Yahoo!ニュース
  五輪ツイート、開幕を機に変化 好評が不評上回る 東京五輪に対する受け止め方は開幕前後で大きく変化している。ツイッターへの投稿を分析したところ、従来は不祥事の批判や、新型コロナウイルスの感染拡大を懸念する否定的な投稿が多かったが、開会式があった23日以降は肯定的な書き込みが上回っている。NTTデータの言語解析ツール「なずきのおと」でツイッターの投稿を分析した。「五輪」または「オリンピック」という言葉を含む投稿のうち、1時間あたり400件を抽出 日本経済新聞

7/28の日経新聞朝刊には、開催前と開催後ではネガポジが180度変換したという分析記事も掲載されています。

更にその後、産経新聞の分析記事がヤフーニュースにもトピック掲載されました。

  五輪ツイート 開会式を機に一変 - Yahoo!ニュース 中止や反対の声もある中で始まった東京五輪。五輪関連ツイートを解析すると、開幕直前までは「中止」などネガティブな言葉が大きく表示されたが、開会式を機に一変。全身全霊で挑むアスリートたちをたたえる言葉が増えている。 Yahoo!ニュース

本家産経ニュースでは14枚のワードクラウド(名詞のみ)を掲載し、その出現経緯で記事にしています。ところがこれがヤフーニュースに上がると、1枚のワードクラウドしか確認することができず、ほぼテキストとタイトルで判断しなければいけないことになります。

  「応援」急浮上 五輪ツイート「中止・コロナ」開会式を機に一変 新型コロナウイルスの感染収束が見通せず、中止や反対の声もある中で始まった東京五輪。産経新聞は開会式1週間前の16~26日のツイッター上の五輪関連ツイートを解析し… SankeiBiz

ヤフーニュースはトピックタイトルと本文出だしだけで、コメントされるケースが多いと思われます。特にトピックスは人的チョイスが故に、何かしらのバイアスがかかってしまうことも忘れてはならないポイントです。

  なぜヤフーだけは批判されないのか? 論客やインフルエンサーが問題を"スルー"する理由 ニューズウィーク日本版の特集「進撃のYahoo!」。多くの反響があったが、日頃は差別や排外主義の問題について熱心に語る論客や記者が、この問題について押し黙ったのは意外だった。 ハフポスト


さて、多くのメディアはワードクラウドもしくはネガポジ分析が多いので、ここでは感情推移を深堀りし、以前紹介した感情分析MLaskを使ってより詳細な推移を見ていきたいと思います。(※今回はML-Askの詳細は省きます)

投稿件数推移

まずは投稿件数の確認です。UTC時間で抽出しているため時差のずれが多少発生してしまいますが、開会式の23日に81万件の投稿がありピークとなっていることが分かります。

感情推移を分析

次にツイート本文をML-Askで分類していきます。

ML-Askは喜・怒・昂・哀・好・怖・安・厭・驚・恥の10種類を分類することができます。

ただし辞書を使ったルールベースの感情分析のため、特定の対象ワードが含まれていなければ、感情分類できません。以前実施した際もツイートデータでは全体の30~35%のみが分析対象となりました。今回も同様の割合となり、2週間分約4,500件のサンプル抽出したツイート(RT/メンション除外)を分析対象として分類していきたいと思います。

7/15時点では最も多かった青色の「嫌」の割合は36.5%でしたが、開会式の7/23にガクッと下がり、7/26には22%まで下がっています。

一方で赤色の「喜」は7/15時点では全体の18.5%でしたが、7/23日は約30%まで上昇しています。

ポジティブな感情だけに注目してみると、7/23の開会式にピークを迎えていることが分かります。

嫌と喜を比較

嫌と喜だけの推移を見てみると、開会式で逆転したものの、感染者数が増えているせいか、拮抗している状態が分かります。

ワードクラウド

最後に分析に利用した全ツイートを、ワードクラウドしてみると下記のような結果となりました。

オリンピックワードクラウド

以上、ML-Askを使用した感情分析推移でした。

ML-Askは辞書型のルールベース分類のため、機械学習のような柔軟性や面白みには欠けますが、明確に10種類に感情が分類でき、その分布推移などを読み取ることができるのである程度データのボリュームがあるものには有効なのではないでしょうか。


※当社ではTwitterやInstagramなどのデータ抽出や、ダッシュボード作成、データスクレイピングの代行なども行っています。ご依頼の際は、お問い合せフォームよりお気軽にお問い合せください。

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