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Pythonによるネットワーク分析 ~Twitterデータの取得~

公開日
2020.11.01
更新日
2024.03.14

本ブログではPythonによるネットワーク分析について当社の社員が解説します!

皆さん、こんにちは。アナリティクスサービス本部の鈴木元也です。

近年、普及し続けているSNSは、今やコミュニケーションを取る上で重要なツールとなっています。SNSの種類も増える一方で、時代と共に急速に変化していることを感じます。この急速な変化に取り残されないように、必死に情報やトレンドを追いかけている人も少なくないのではないでしょうか?私もその一人です。

さて、話は本題に入りまして、SNSも最近では、個人同士がコミュニケーションをとる以外に、さまざまな活用がされています。例えば、企業がプロモーションなどの効果測定や、自社のブランド価値の評価を行う際のデータとして、SNSのデータが活用されることも増えてきました。弊社でも、「Crimson Hexagon ForSight™ Platform(クリムゾンヘキサゴン・フォーサイト・プラットフォーム)」という、ソーシャルメディアからブランドや商品に対する世界中の顧客エンゲージメントを分析できるツールを扱っており、ソーシャルリスニングの結果を、マーケティング施策に活用するご支援をしています。

SNS上で行われる会話などのテキストを分析する他には、ネットワークのつながりからコミュニティを検出するという「ネットワーク分析」などの手法もあります。今回のブログでは、ネットワーク分析に着目して、その分析手法をご紹介したいと思います。

まず今回は、最初からネットワーク分析を行うのではなく、以下のようにネットワーク分析をするのに必要なデータを取得する方法をご紹介します。次回以降のブログで、取得したデータを用いたネットワーク分析について紹介します。

<テーマ>
1. Twitterデータの取得  ← 今回はこちらのテーマについてご紹介します。
2. igraphを用いたネットワーク分析


■スライドの内容
1.はじめに
2.TwitterAPIの使い方
3.データの取得
4.おわりに

Python twitter data_150709 from BrainPad Inc.

今回は、TwitterAPIの使い方の中でも、Twitterアカウントのフォロー、フォロワーのリストの取得、 また、リクエスト制限の対処法を合わせてご紹介しました。

Web上では、ツイートの取得方法については、多くの記事が掲載されていますが、フォロー、フォロワーリストの取得に関する記事はあまり多くないので、皆さんの参考になればと思います。

次回は、Pythonによる「igraphを用いたネットワーク分析」についてご紹介したいと思いますので、よろしくお願いいたします。



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2004年の創業以来、「データ活用を通じて持続可能な未来をつくる」をミッションに掲げ、データの可能性をまっすぐに信じてきたブレインパッドは、データ活用を核としたDX実践経験により、あらゆる社会課題や業界、企業の課題解決に貢献してきました。 そのため、「DXの核心はデータ活用」にあり、日々蓄積されるデータをうまく活用し、データドリブン経営に舵を切ることであると私達は考えています。

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