ツイートを感情分析して「良い釣り場」を探してみた(AI×釣り)【実装】

   

「良い釣り場」を効率よく見つけたい!

こんにちは。釣りを趣味としながらAI開発を本業としています、つりくず(@kuzu_tsuri)です。最近はCOVID-19の影響もあり、釣りを自粛中です。。

状況が落ち着いたらまた釣りに出かけたいと思っているところですが、せっかく在宅の時間が増えたので、これを機に良い釣り場をじっくり調べてみたいと思いました。

そこで今回は、Twitterのつぶやきを分析し、釣れる釣り場を探ってみたいと思います!

今回の調査対象とする釣り場は、東京・神奈川エリアで人気が高い釣り場である「若洲海浜公園」「豊洲ぐるり公園」「東扇島西公園」とし、それぞれの釣り場に対するツイートを収集・分析を試みました。

釣り場の評判をTwitterから集める

今回収集するデータは、2020年1月から2月までの2ヶ月間を対象としました。直近のCOVID-19の流行によるネガティブなツイートの影響を避けるため、3月以降のツイートは除外することにしました。

データを収集する際には「若洲海浜公園 釣り」のように「釣り場名+釣り」で検索に引っかかったツイートを対象としていました。検索ワードを限定することで、釣りに関するツイートのみを抽出することが狙いです!

そして、データを収集した結果、2ヵ月間でおよそ100件程度のツイートを集めることができました!

収集したツイート数と文字数

形態素解析と感情辞書を利用し、つぶやきの感情を判別

さて、データを収集したら次は分析用のアルゴリズムを組んでいきたいと思います。

今回利用するの手法は非常にシンプルです(楽しました)。

最初に行うタスクは、形態素解析によって収集したツイートを品詞単位で分割します。この形態素解析により、平文のテキストデータに、名詞や形容詞など品詞を付与することができるようになります。

形態素解析そのものはライブラリがたくさんあり実装しやすいものがたくさんありますが、今回はjanomeを採用しました。

janomeを利用した形態素解析の例としては、「アイブンのメインコンテンツは、論文解説記事です。」という文章をで解析すると以下のような結果が得られます。この結果から、「論文」という名詞などを抽出することができていることが分かります。

janomeによる形態素解析結果の例

このように収集したツイートに対して、形態素解析を実施したあとは、感情分析へ移ります。

感情分析では日本語評価極性辞書を利用します。これは日本語の用言を中心に、ポジティブ/ネガティブ/中立のラベルが付与されている辞書となります。

形態素解析によって抽出した単語が、この辞書の中に含まれているか否かを評価することで、ポジティブな言葉が多くつぶやかれているのか、それともネガティブな言葉が多くつぶやかれているのかを評価することが可能となります!

結果:評判が良い釣り場は東扇島西公園!?

さて、ここまで述べた方法で若洲海浜公園、豊洲ぐるり公園、東扇島西公園の釣り場をさっそく評価してみました!

結果は以下の表になります!

釣り場の感情分析結果

表にはポジティブな単語数、ネガティブな単語数、中立な単語数がそれぞれ記載されています。また、ポジティブ度は高ければ高いほどポジティブなつぶやきがされている指標で、「ポジティブな単語数/Tweet数」で評価しています。一方で、ネガティブ度は低ければ低いほど不満が少ないとする指標で、「ネガティブな単語数/Tweet数」で評価を行いました。

グラフで表してみるとこんな感じです!

釣り場のネガポジ分析結果

このように見てみると、東扇島西公園がポジティブ度が高く、かつネガティブ度が低いですね。これより、2020年1月から2月の範囲では、一番良さそうな釣り場だと言えるかもしれません!

今回はあくまで、準備された感情辞書を利用しての検証となりました。感情辞書の範囲で良さげなツイートがなされていることは分析できましたが、釣れる釣り場を特定するものではありません。

今後は感情辞書を釣りに特化した内容に修正することで、より精緻に釣れる釣り場を見い出すことができるかもしれません。

また、今回収集したツイートは真冬の厳寒期のものとなり、基本的に釣れない時期のものとなります。時系列でデータを収集することで、季節毎の傾向も捉えることができそうです!

今後のさらなる分析ができたらアップデートしていきたいと思います!

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