ツイートデータと見る坂道冠番組 2019/01/21【乃木中、けやかけ、がな推し】

解析方法

• 番組のオンエア中に投稿されたツイートデータを収集しました。
• ハッシュタグ "#乃木坂工事中", "#欅って書けない", "#ひらがな推し"が付与されたツイートを対象としました。
• RTは対象としておらず、ツイート数等にに含んでいません。

乃木坂工事中 #190 (2019/01/21 00:00 ~ 00:30)

※ 前半部分(18分まで)のツイートが取得できてませんでしたので途中から

各時間のツイート数

最もツイートされた場面

0時24分頃:
4期生矢久保美緒さんがコールをする場面（「ナカダカナシカ」と「焼きそばパン...、あっ忘れた」）

　

各時間のツイートされたワード

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欅って書けない #164 (2019/01/21 00:35 ~ 01:05)

各時間のツイート数

最もツイートされた場面

1時2分頃:
去年成人になったはずの守屋茜さんがロケを懇願する顔芸 (+次回予告での「守屋が完全にお怒りです」)
次点は小池美波さんがお酒を飲んだ時の可愛いリアクション

各時間のツイートされたワード

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 1時 0分  tweet_num:150　-> keywords: ['理佐', '織田', 'けやかけ', '欅坂46', 'みい', '夫婦', '乃木坂工事中', '乃木中', '水樹奈々', '生誕祭']
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ひらがな推し #40 (2019/01/21 01:05 ~ 01:35)

各時間のツイート数

最もツイートされた場面

1時11分頃: 成人チームのタンクローリー、特に宮田愛萌さん貫禄のパフォーマンス

各時間のツイートされたワード

 1時 5分  tweet_num:255　-> keywords: ['ちゅどーん', 'ハムカツ', 'ちゅ', 'けやき坂46', 'ひらがな', '井口', 'まな', '乃木坂工事中', '乃木中', '30分']
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 1時10分  tweet_num:360　-> keywords: ['きょん', 'まな', '丹生', '若林', '愛萌', '久美', 'けやき坂46', '齊藤京子', '宮田', '京子']
 1時11分  tweet_num:528　-> keywords: ['まな', '愛萌', '宮田', 'きょん', '宮田愛', '萌', 'けやき坂46', '久美', '齊藤京子', '丹生']
 1時12分  tweet_num:317　-> keywords: ['まな', '愛萌', '宮田', 'きょん', '宮田愛', '萌', '前前前世', 'けやき坂46', '若林', '丹生']
 1時13分  tweet_num:213　-> keywords: ['愛萌', 'まな', '寸止め', '若林', '宮田', '丹生', 'きょん', 'けやき坂46', '萌', '宮田愛']
 1時14分  tweet_num:149　-> keywords: ['オードリー', '愛萌', '春日', '寸止め', 'けやき坂46', '丹生', '菜緒', '握手会', 'まな', '小坂菜緒']
 1時15分  tweet_num:215　-> keywords: ['けやき坂46', '#tvtokyo', '反射神経', 'ひらがなけやき', '逮捕しちゃうぞ', 'オードリー', '若林', '寸止め', '齊藤京子', 'まな']
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 1時21分  tweet_num:201　-> keywords: ['みほ', '美穂', 'けやき坂46', 'バラエティ', '渡邉美穂', 'オードリー', 'ひらがなけやき', '井口', '瞬足', '#tvtokyo']
 1時22分  tweet_num:221　-> keywords: ['ローラーシューズ', 'ヒーリーズ', 'みほ', 'けやき坂46', 'わからん', 'バラエティ', '美穂', '小坂菜緒', '正式名称', '春日']
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 1時24分  tweet_num:163　-> keywords: ['ヒーリーズ', 'ローラーシューズ', 'おたけ', '富田', '丹生', '富田鈴花', 'パリピ', '美玖', '井口', 'たな']
 1時25分  tweet_num:264　-> keywords: ['おたけ', 'ヒーリーズ', 'ローラーシューズ', '高本', '1人', 'けやき坂46', 'ガラケー', '正式名称', '一人勝ち', '彩花']
 1時26分  tweet_num:227　-> keywords: ['ガラケー', 'おたけ', 'ヒーリーズ', 'レッドシアター', 'けやき坂46', 'ローラーシューズ', '井口', 'ガラパゴスケータイ', '高本', 'しずる']
 1時27分  tweet_num:197　-> keywords: ['井口', 'けやき坂46', '愛萌', 'ヒーリーズ', 'レッドシアター', 'しずる', 'おたけ', 'ガラケー', 'イチャイチャ', '小坂菜緒']
 1時28分  tweet_num:196　-> keywords: ['野ブタ', '野ブタをプロデュース', 'わからん', 'けやき坂46', 'レッドシアター', 'ヒーリーズ', '愛萌', '井口', '野ブタ。をプロデュース', 'はんにゃ']
 1時29分  tweet_num:196　-> keywords: ['野ブタ', '野ブタをプロデュース', '久美', '井口', 'けやき坂46', '青春アミーゴ', '堀北真希', '修二と彰', '野ブタ。をプロデュース', '愛萌']
 1時30分  tweet_num:197　-> keywords: ['野ブタ', '楽しんご', 'ラブ注入', '丹生', '美玖', 'ぱん', 'けやき坂46', 'みく', '寿司', '野ブタをプロデュース']
 1時31分  tweet_num:170　-> keywords: ['野ブタ', '丹生', 'ラブ注入', '野ブタをプロデュース', '河田', '陽菜', 'ぱん', 'けやき坂46', '久美', '青春アミーゴ']
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ツイートデータと見る坂道冠番組 2019/01/14【乃木中、けやかけ、がな推し】

はじめに

みんな大好き乃木坂46、欅坂46、けやき坂46の冠番組へのツイートを使って簡単な解析をしました。

• 番組のオンエア中に投稿されたツイートデータを収集しました。
• ハッシュタグ "#乃木坂工事中", "#欅って書けない", "#ひらがな推し"が付与されたツイートを対象としました。
• RTは対象としておらず、ツイート数等にに含んでいません。

乃木坂工事中 #189 (2019/01/14 00:00 ~ 00:30)

各時間のツイート数

最もツイートされた場面

0時28分頃: 次回予告にて、4期生が出演した場面

各時間のツイートされたワード

 0時 0分  tweet_num:883　-> keywords: ['乃木中', 'バナナマン', '設楽', '延長戦', '日村', '乃木坂46', 'リアタイ', '工事中', 'ドン', 'sp']
 0時 1分  tweet_num:617　-> keywords: ['みなみ', 'しおり', '久保', '乃木中', 'まいちゅん', '乃木坂46', '設楽', '新内', '日村', '未央奈']
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 0時 4分  tweet_num:972　-> keywords: ['カール', 'グダグダ', 'バナナマン', 'ゆったん', 'そんなの関係ねぇ', '小島よしお', '日村', 'たまちゃん', '乃木坂46', '乃木中']
 0時 5分  tweet_num:537　-> keywords: ['みなみ', 'まいちゅん', 'ゆったん', '久保', '新内', 'バナナマン', 'グダグダ', 'かずみ', '乃木中', 'そんなの関係ねぇ']
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 0時10分  tweet_num:668　-> keywords: ['純奈', 'みなみ', '極妻', 'まいちゅん', '未央奈', 'じゅん', '設楽', '乃木坂46', '久保', '乃木中']
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 0時28分  tweet_num:1339　-> keywords: ['4期生', '4期', '30万', '日村', '設楽', 'ジジイ', 'バナナマン', '乃木中', 'キター', '乃木坂46']
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欅って書けない #163 (2019/01/14 00:35 ~ 01:05)

各時間のツイート数

最もツイートされた場面

0時43分頃: 尾関梨香が超スピードでクリームへ突っ込んだ場面

各時間のツイートされたワード

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 1時 1分  tweet_num:163　-> keywords: ['神取忍', '澤部', '菅井', '守屋', 'あかね', '欅坂46', 'けやかけ', '#tvtokyo', 'もん', 'フルーティ']
 1時 2分  tweet_num:158　-> keywords: ['澤部', '守屋', '理佐', '欅坂46', 'けやかけ', '菅井', 'あかね', '2期生', '98年', '乃木']
 1時 3分  tweet_num:179　-> keywords: ['けやかけ', '欅坂46', '志田', '8t', '2期生', '理佐', '守屋', '今泉', 'あかね', '新成人']
 1時 4分  tweet_num:118　-> keywords: ['98年', '新成人', 'けやかけ', '8t', '4人', '欅坂46', '涙', '守屋', 'ひらがな推し', '志田']

ひらがな推し #39 (2019/01/14 01:05 ~ 01:35)

各時間のツイート数

最もツイートされた場面

1時8分頃: 井口眞緒が女社長(アパホテル風)で登場した場面

各時間のツイートされたワード

 1時 5分  tweet_num:304　-> keywords: ['ちゅどーん', 'いない', 'オードリー', 'ちゅ', 'けやき坂46', 'ひらがな', '#tvtokyo', 'リアタイ', '欅坂46', 'だぁ']
 1時 6分  tweet_num:307　-> keywords: ['丹生', 'まな', '20歳', 'ひらがな', 'ひよ', 'コスプレ', 'ちゅどーん', '河田', 'けやき坂46', '#tvtokyo']
 1時 7分  tweet_num:445　-> keywords: ['スライムマン', '丹生', '河田', 'けやき坂46', '陽菜', '5歳', 'たまちゃん', 'ひよ', 'ぱん', '柿崎']
 1時 8分  tweet_num:518　-> keywords: ['井口', 'おたけ', 'きょん', '丹生', 'スライムマン', '宇宙飛行士', 'コスプレ', 'まな', '高本', '愛萌']
 1時 9分  tweet_num:452　-> keywords: ['井口', 'アパ', 'アパホテル', 'きょん', 'ca', 'おたけ', 'なっちょ', 'セレブ', 'まな', '潮']
 1時10分  tweet_num:392　-> keywords: ['井口', 'アパホテル', 'アパ', 'けやき坂46', 'おたけ', 'ca', 'まな', 'きょん', '丹生', '愛萌']
 1時11分  tweet_num:285　-> keywords: ['井口', 'おたけ', 'めいちゃん', '愛萌', 'けやき坂46', 'きょん', 'アパ', '高本', '大喜利', '芽依']
 1時12分  tweet_num:258　-> keywords: ['大喜利', '春日', '井口', 'コスプレ', 'けやき坂46', 'ひらがなけやき', '丹生', '河田', 'おたけ', '#tvtokyo']
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 1時14分  tweet_num:317　-> keywords: ['おたけ', '大喜利', '井口', '99%', '若林', 'けやき坂46', '小坂', '春日', '菜緒', 'ひらがな']
 1時15分  tweet_num:316　-> keywords: ['丹生', 'ドラゴンボール', 'おたけ', '井口', 'ドクター中松', '大喜利', 'きょん', '味噌ラーメン', '#tvtokyo', '春日']
 1時16分  tweet_num:289　-> keywords: ['井口', '丹生', 'ドラゴンボール', '大喜利', '日高屋', '味噌ラーメン', 'おたけ', 'けやき坂46', 'さんま', '美玖']
 1時17分  tweet_num:271　-> keywords: ['春日', '松田', 'けやき坂46', '若林', 'みほ', '大喜利', 'ドラゴンボール', 'ゴンちゃん', 'おたけ', '美玖']
 1時18分  tweet_num:267　-> keywords: ['春日', '井口', 'きょん', 'ひらがな', '松田', '大喜利', 'けやき坂46', '若林', 'おたけ', 'dis']
 1時19分  tweet_num:274　-> keywords: ['井口', '金村', 'おすし', 'けやき坂46', '美玖', 'みく', 'ひらがなけやき', 'きょん', '松田', '#tvtokyo']
 1時20分  tweet_num:182　-> keywords: ['井口', '大喜利', '美玖', 'けやき坂46', 'おたけ', '河田', 'おすし', 'ひらがなけやき', '濱岸', '金村']
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 1時23分  tweet_num:195　-> keywords: ['けやき坂46', 'ぱん', '豚丼', 'スライムマン', '正気ですか?', '#tvtokyo', 'ハムカツ', 'ひらがなけやき', 'オードリー', '柿崎']
 1時24分  tweet_num:283　-> keywords: ['ぱん', 'ひよ', '豚丼', 'みほ', 'けやき坂46', '#tvtokyo', '瀬川瑛子', '美穂', '濱岸', '乃木']
 1時25分  tweet_num:274　-> keywords: ['ひよ', '濱岸', 'スライムマン', '瀬川瑛子', 'ぱん', 'けやき坂46', 'みほ', 'オチ', 'スライム', 'ドラ']
 1時26分  tweet_num:243　-> keywords: ['若林', '井口', '金村', '美玖', 'ひよ', 'おすし', '推し変', '推し増し', 'おたけ', 'ドラ']
 1時27分  tweet_num:208　-> keywords: ['若林', '井口', 'オチ', 'おたけ', '推し増し', '金村', 'おすし', '美玖', 'ひよ', 'ぱん']
 1時28分  tweet_num:294　-> keywords: ['オチ', '井口', 'けやき坂46', 'ハムカツ', '若林', 'ひよ', '#tvtokyo', 'めいちゃん', '愛萌', 'まな']
 1時29分  tweet_num:469　-> keywords: ['井口', 'ハムカツ', 'オチ', 'ハムハム', 'おたけ', '#tvtokyo', 'なっちょ', '若林', 'けやき坂46', 'めいちゃん']
 1時30分  tweet_num:229　-> keywords: ['井口', 'ハムカツ', 'おたけ', 'けやき坂46', 'なっちょ', 'ぶりっ子', '滝川クリステル', 'ハムハム', '若林', '井口眞緒']
 1時31分  tweet_num:167　-> keywords: ['井口', 'ハムカツ', '若林', 'おたけ', 'ぶりっ子', 'まな', '井口眞緒', 'けやき坂46', '柿崎芽実', '宮田']
 1時32分  tweet_num:102　-> keywords: ['井口', 'ハムカツ', '井口眞緒', 'けやき坂46', 'おたけ', '若林', 'きょん', '30分', 'おすし', '齊藤京子']
 1時33分  tweet_num:183　-> keywords: ['井口', '写真集', '30分', 'ハムカツ', 'けやき坂46', 'ぶりっ子', 'ひらがなけやき', 'みほ', '乃木坂工事中', 'まな']
 1時34分  tweet_num:137　-> keywords: ['乃木坂工事中', 'けやき坂46', 'ひらがな', '30分', '井口', 'ひらがなけやき', '神回', '写真集', 'ハムカツ', '欅坂46']

今年の僕のScrapbox事情

はじめに

2018年から使い始めて恐らく最もお世話になったWebサービスであるScrapboxをどんな用途にどれくらい使ったを振り返ってみました。

Scrapboxとは

次世代の情報共有ツール、知のコラボレーションツールなどと表現されております。まさにその通りで、メモがカード型でフラットに保存され、非常に簡易に情報を入力、検索することができます。私は、今までにEvernoteやらGoogle Keepやら色々使ってきましたが、Scrapboxに出会ってからはもう他のツールには戻れない状態で心酔しています。(理由はうまく説明できない)
Scrapboxの使い方やコンセプトについては、「マンガでわかるScrapbox」や書籍「Scrapbox情報整理術, 倉下 忠憲」がわかりやすく、詳しいです。

今年作成したプロジェクト一覧

Scrapboxでは、プロジェクト単位でページ管理します。私が今年作成したプロジェクトの一覧は以下の通りです。*1

仕事用

1. 前職の情報管理用 46pages
2. 現職の情報管理用 278pages
3. 副業の情報管理用 84pages

これらの仕事用は、社内共有用のものとは別に個人的なMTGの簡易議事やタスクのTodoリストや仕事上で行った調べ物のURLや書籍のまとめなどの情報整理を行うことが多いです。

プライベート用

1. 個人的な情報管理全般用 116pages
2. ポートフォリオ的な使い方 23pages

1は、調べものや勉強会に参加したときや社外の人と会う時のログや趣味の解析について、週末の予定などもここに書いています。
2は、仕事、趣味含めて自分が行ったタスク毎にページを作り、それぞれについてコードの場所や参考文献の場所などを整理しています。（ガバガバですが...）

終わりに

全部で550ぺージぐらい作成しているので、思っている以上に使っているなという印象でした。最近ではブラウザ起動して一番最初にアクセスするのは大体Scrapboxのいずれかのプロジェクトなのでまあ妥当な結果ではありますね。

これらの約550ページは基本的にはプライベートなものなのですが、外部の人に共有しても有益そうなものはしっかりブログやSNSで発信できれば良いなと思いました。

*1:これらの他にも国際会議論文をまとめ用途など、細かいのはありますが

年越し前に自分のYouTubeの視聴履歴を解析したよ【Python】

はじめに

今年もあと数週間で終わりますが、1年間の振り返り方は人それぞれ色々あると思います。 本記事では、私が最も使っているサービスであるYouTubeの視聴履歴という楽しげなデータを見つけたので、自分が1年間どんな動画どれだけ視聴したかを確認してみました。

やったこと

1. YouTubeの視聴履歴データを取得
2. 視聴履歴の動画タイトルからキーワードを抽出
3. 各キーワードの期間ごとの遷移を確認

1. YouTubeの視聴履歴データを取得

以下のURLからYouTubeデータのアーカイブをダウンロードできます。(Google関連サービスの色んなデータとれるようですが、今回はYouTubeのみ)
自分のデータをダウンロード: https://takeout.google.com/settings/takeout

ダウンロードしたデータの中にwatch-history.htmlというファイルが含まれており、ブラウザで確認すると↓のようなページです。

今回はこちらのデータを扱いやすいように以下のように整形しました。
HTMLファイルをBeautifulSoupで読み込み、PandasのDataframeにしました。

import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup

fname = './history/watch-history.html'
f = open(fname, 'r', encoding='utf-8')
text = f.read()

soup = BeautifulSoup(text, 'lxml')
body = soup.find("body")
items = body.find_all( "div", attrs={"class": "outer-cell mdl-cell mdl-cell--12-col mdl-shadow--2dp"} )

rows = []
for item in items:
    divs = item.find("div", attrs={"class": "content-cell mdl-cell mdl-cell--6-col mdl-typography--body-1"})
    tmp = [ i for i in divs ]
    links = divs.find_all("a")
    watchtime = tmp[-1]
    for l in links:
        url = l.get('href')
        if url.find('channel') == -1:
            rows.append( [ watchtime, l.text, url ] )

df = pd.DataFrame( rows, columns=['time', 'title', 'url'] )

各月の視聴動画数

各月の視聴動画数を確認してみました。
全ての動画を最後まで再生しているわけではないものの、多いときは月1000本以上視聴している...1日30本！？

2. 視聴履歴の動画タイトルからキーワードを抽出

• 各動画がどんなものであるかを特定するために、動画タイトルからキーワードを抽出しました。(すでに削除されている動画はタイトルが不明なため取り除いています)
• キーワード抽出は、形態素解析により固有名詞のみを抽出+Wikipedia記事が存在するもの固有名詞のみを抽出、という方法を行いました。
• 形態素解析のためにJanome+neologd, Wikipedia記事のみ抽出するためにWikipedia2vecをそれぞれ使いました

from janome.tokenizer import Tokenizer
t = Tokenizer(mmap=True) 

from wikipedia2vec import Wikipedia2Vec
wiki2vec = Wikipedia2Vec.load('./tools/jawiki_20180420_100d.pkl')

def get_entity( text ):
    entityWikipedia = []
    for token in t.tokenize( text ):
        tag = token.part_of_speech.split(',')[1]
        prop = token.part_of_speech.split(',')[2]
        if tag == '固有名詞':
            kEntity = wiki2vec.get_entity( token.base_form )
            if kEntity == None: continue
            entityWikipedia.append( kEntity.title )
    return entityWikipedia

df['keywords_wiki'] = df['title'].apply( get_entity )

3. 各キーワードの期間ごとの遷移を確認

頻出キーワードの出現回数の月ごとの遷移を確認しました。思い出と共に。

ゲーム部門

• 2017年10月 遊☆戯☆王(赤)：ソシャゲの遊戯王デュエルリンクスの動画を見まくっていた。最近もちょくちょく見てる。
• 2018年9, 10月 ウイニングイレブン(緑)：ウイニングイレブン2019買って、動画をよく見てた。

女性アイドル部門

• 2018年4月 モーニング娘。(青)：たぶん5月ぐらいにライブ行ったのでそれに備えて再燃する。
• 2018年9-11月 乃木坂46・欅坂46・けやき坂46：ハマる。

よく聴いた歌手部門

• 2018年3月 米津玄師：ハマる。きっかけは忘れた。
• 2018年10-11月 RIP SLYME：ハマる。小学5,6年以来。最近色々あったけど。

最後に

本記事では、自分のYouTubeの視聴履歴を自然言語処理等により解析しました。 簡単な内容ではありましたが、自分のデータを解析するのは楽しいので超おすすめです！ スマホ世代に私たちの自分の振り返り方の１つだな～と思いました。

... 楽しい解析だなーと思って記事を書きましたが、視聴履歴を晒すのって超恥ずかしい。