One of my favorite things is ...

◆【新型コロナ】R言語でツイッター分析が手軽にできる「rtweetパッケージ」

R言語のパッケージに「rtweet」というものがあり、使ってみました。Twitter社にAPIの使用申請をすることは不要で、単に自分のツイッターアカウントを登録するだけで利用を始められます。

データを取得できるのは直近の6~9日間限定ですが、１回の操作で最大18000件のデータを取得できます。

「新型コロナ」という言葉を含むツイート5000件を今朝取得してみました。

このキーワードで5000件だと午前2時から午前3時(UTC)までの１時間分くらいのデータでしかありません。

最大18000件では、ほんの数時間ほどの傾向しかわからないことになるので、ビッグワードの分析は難しいようです。

逆に件数が少ないキーワードの場合は、18000件取得しようとしても６～9日間以上さかのぼらないので8000件しか取得できない場合もあります。

とりあえず、R言語でワードクラウドと感情分析のグラフを作成してみました。

感情分析は、単語のポジネガ得点一覧表とツイートに使われている単語表を結合し、合致している単語の得点を集計したものです。なお、単語のポジネガ得点一覧表の平均値は0ではなく、-0.32と元々ネガティブ寄りです。

「新型コロナ」というキーワードを含むツイートなので、圧倒的にネガティブな内容が多いようです。

KH Coder3.0に読み込ませると、ツイート単位のクラスター分析（文書のクラスター分析）ができ、クラスターそれぞれに特徴語や共起語ネットワーク分析ができるようになります。どのような話題があるのかを簡単に分析できるのですごいです。KH Coderは進化を続けているようです。

↓取得したデータでのハッシュタグクラウドです。元旦の未明は、「渋谷」が最も多くなっています。

↓「新型コロナ」を必ず含むツイートなので、「新型」「コロナ」は除外しています。「ウイルス」も除けばよかったようです。

R言語を3.6.1から4.0.3にしてみました。パッケージのアップグレードが結局再インストールになったので大変でした。

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【ダッシュボード 「COVID-19 Transition Graphs」 を試作】
こちらは、ジョンズ・ホプキンス大学のデータを利用したダッシュボードです。

中国本土以外の地域への感染が拡大しているため、国別、地域別の感染者数の推移を簡単に確認できるダッシュボードを試作しています。

随時、ページを追加しています。グラフのデータは、右上部分の操作でダウンロードすることができます。

アメリカの「地域別の変数」を前処理して、「州別」での推移をグラフ化できるようにしました。

また、州コードのフィールドを作成してコロプレス地図も作成しています。

楽天ブログでは「iframe」タグが使えないので、Bloggerのページから利用できるようにしています。

無料で利用できる、グーグルの「データポータル」のダッシュボードです。データさえあれば、簡単に作成できます。「国」別、「地域」別に日ごとの感染者数の推移を見ることができます。

↓ダッシュボードの試作です。下記リンクのページから利用できます。