Tweetをインポート

注意： Exploratoryの最新のバージョンではTwitterデータソースはサポートされておりません。

プロジェクトを開き、画面左側のデータフレームの隣にあるプラスボタンをクリックして、クラウドアプリケーションデータを選択します。

Twitter Searchをリストから選択します。

インポートのダイアログで以下のパラメーターを指定します。

• 言語：日本語
• 直近N日間：7
• リツイートを含む：いいえ
• センチメントを計算する：いいえ

実行 ボタンをクリックします。無事Tweetが表示されたら、次に 保存 ボタンをクリックします。

安倍首相に関するTweetがインポートできました。

単語のカウント（ワードクラウド）

アナリティクスのタブをクリックし、新規にアナリティクスを作成します。タイプには「テキスト分析」の下にある「単語のカウント」を選択します。

「テキストの列」にtext列を選択し、サンプルサイズを10000にしてまずは実行してみます。

ストップワードを追加する

安倍や首相と言った単語は自明すぎるので、歯車のアイコンをクリックし、テキストの単語化の設定のダイアログで、「追加するストップワード」に安倍,首相とカンマ（,）で区切って入力し、適用ボタンをクリックします。

これで不要な単語を取り除くことができました。

単語数の変更

また、表示させる単語数や、表示のための最小カウントなども同じ設定ダイアログで変更できます。

ワードクラウドの色を変更する

色を変えたいときは、アナリティクスのチャートのアイコンをクリックして設定ダイアログからカラーパレットを変えることもできます。

例えば、緑色の濃淡で表現したい場合は、以下のように設定します。濃い色をより頻度の高い単語に割り当てるにはカラーパレットを逆順にするのチェックを外します。

頻出単語を調べる

次に最もよく頻出している単語を見てみましょう。「単語 - バー」のリンクをクリックします。すると、コロナ、新型、事態などの単語が多く使われていることがわかります。(この記事は2020年3月11日時点のデータを使っています。)

長くなってきたのでは、Part 1はここまでにして、Part 2ではトークンからNグラムを作成し、TF-IDF、クラスタリングとさらにテキスト分析をしてみます。