Twitterフォロワーの分析をしよう(4)
Twitterフォロワーの分析をしよう(4)
Let’s analyze Twitter followers! (4)
让我们来分析Twitter的追随者！(4)
This contents is Japanese Only.
本日はフォロー中のUser.IDの取得からはじめます。
書き換え作業
前回はフォロワーのUser.IDを取得したので、今回は「フォロー中」のUser.IDを取得します。
「sg.json」ファイルの１か所を編集します。
「フォロー中」のUser.IDを取得するために「Followers」を「Friends」にします。
フォロワーID取得を実行します
「TwitterAnalyzeToolKit\TWTimeLineCapt」ディレクトリにある「TWTimeLineCapt.exe」をダブルクリックします。
実行するとすぐに終了します。
なんらかのキーを押せば終了します。
「TwitterAnalyzeToolKit\TWTimeLineCapt\Outs\IDSIN」フォルダを開いてみると、「Ids.csv」ファイルが出来ています。
行数が972行、フォロワーが972アカウントです。
正しいデータがとれた確認になります。
ファイル名を「Ids.csv」から「フォロー中<日付>.csv」に変更します。
以上でフォロワー、フォロー中のUser.ID一覧が取得できました。
「片思い」「両思い」「片思われ」にアカウントを分解する
IDを３つに分解していきます。
分解するためのツールが、「TextMarger」です。
TextMargerの仕組みを理解するために、INディレクトリのファイルをみていきます。
INディレクトリには３つのファイルがあります。
3つのファイルの内容を並べました。
「400、500」の数字は「IN001.csv」と「IN002.csv」に含まれます。
「700、800、900」の数字は「IN002.csv」と「IN003.csv」に含まれます。
それ以外の共通項目ありません。
「TwitterAnalyzeToolKit\TextMarger」にある「TextMarger.exe」を実行します。
ダブルクリックして実行します。
OUTディレクトリが出来ているので出力結果を確認します。
OUTディレクトリにある出力結果のファイルです。
MERGE.csvはファイルの共通項目が入ります。
IN001_ORG.csv、IN002_ORG.csv、IN003_ORG.csvは、それぞれ元ファイルにだけ存在していた、共通番号がない数字が入ります。
COMMON.csvは共通した数字がはいります。
つまり、IN001_ORG.csv、IN002_ORG.csv、IN003_ORG.csvとCOMMON.csvに含まれる数字は、MERGE.csvになっています。
使い方として「フォロー中」と「フォロワー」の総和がMERGE.csv。
IN001_ORG.csv、IN002_ORG.csv、IN003_ORG.csvにはそれぞれの特徴的な部分となる片思われ、片思いが入ります。
COMMON.csvには、両思いが入ります。
投資のデータ解析では、この手のデータ分類が沢山発生します。
例えば金価格日足と日経日足を比較する時などをするとき、日付のマッチング作業が発生します。
投資戦略や必要に応じて、そのたびにプログラムを書く必要が発生します。
今回はTwitter解析専用なので、これで事足りますが、投資の場合は貴方のために最良のプログラムを提供してくれる訳ではありません。
Retarは投資技術よりも、プログラムを書くほうが大事だと考える理由は、こういった点にあります。
詳しい設定マニュアルは「https://github.com/devel-retar-jp/TWTimeLineCapt/blob/master/TWTimeLineCapt/sample/sg_sample.json」です。
続きは、また次回に・・・。
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