自然言語処理でツイート分析＠#バンドリ

# はじめに
[BanG Dream!（バンドリ！）](https://bang-dream.com/)というプロジェクトがあります。
漫画、アニメ、映画、ゲーム、ライブと様々な展開がされていて、2019年2月28日(木)で4周年を迎えました。
その一環として、当日はTwitterの公式アカウントから様々なお題（アンケート）がされていました。
今回、以下のお題に対するツイートを緩く分析してみました（分析と言えないかもですが）。

<blockquote class="twitter-tweet" data-lang="ja"><p lang="ja" dir="ltr">㊗バンドリ！プロジェクト4周年🎊<br> 2月28日は <a href="https://twitter.com/hashtag/%E3%83%90%E3%83%B3%E3%83%89%E3%83%AA%E3%81%AE%E6%97%A5?src=hash&amp;ref_src=twsrc%5Etfw">#バンドリの日</a> 💫<br><br>☛ ツイートお題<br>あなたのお気に入りのバンドリ！楽曲をたくさん聞かせてください🎵<br>ハッシュタグ「<a href="https://twitter.com/hashtag/%E3%83%90%E3%83%B3%E3%83%89%E3%83%AA%E3%81%AE%E6%97%A5?src=hash&amp;ref_src=twsrc%5Etfw">#バンドリの日</a>」でツイート💫<a href="https://t.co/hrjxwazBvE">https://t.co/hrjxwazBvE</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/%E3%83%90%E3%83%B3%E3%83%89%E3%83%AA?src=hash&amp;ref_src=twsrc%5Etfw">#バンドリ</a> <a href="https://t.co/Mn7nhNxqnq">pic.twitter.com/Mn7nhNxqnq</a></p>&mdash; バンドリ！ BanG Dream! 公式 (@bang_dream_info) <a href="https://twitter.com/bang_dream_info/status/1100991485636497411?ref_src=twsrc%5Etfw">2019年2月28日</a></blockquote>
<script async src="https://platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script>

# 対象ツイート
対象ツイートは、出題から次のお題が出題されるまでのツイート4297件です。

# やったこと
ざっくりと次の流れ
1. 対象のツイート収集
2. ユーザのプロフィールをもとにクラスタリング
3. 各クラスタごとにプロフィール、ツイートを可視化

## 1. 対象のツイート収集
- TwitterAPIを用いて収集

## 2. ユーザのプロフィールをもとにクラスタリング
- プロフィール文をSentencepieceでトークン化
- BERTの[事前学習済みモデル](https://yoheikikuta.github.io/bert-japanese/)を用いてベクトル化
- K-meansでクラスタリング（今回はn=5）

## 3. 各クラスタごとにプロフィール、ツイートを可視化
- プロフィール、ツイートをMecabで形態素解析
- wordcloudで可視化

# 結果
どう感じるかはその人次第かも。
ツイート全部と特徴的なクラスタ３つ。
どの曲が人気が高いのか大体わかるかと思います。

### ツイート全部
![words.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/371238/2e4722ed-b0e5-888e-da86-9a85d70fcb4e.png)
一文字だけを除いてしまっているので、それを含めてみると「Y.O.L.O！！！！！」や「R」も人気がありました。

### クラスタ1. あなた達、Roseliaにすべてを賭ける覚悟はある？
- プロフィール
![profile_3.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/371238/3a4531e7-d0ed-e08b-9049-782ecff6642b.png)
- ツイート
![words_3.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/371238/da9e60ac-e646-1c7d-52e7-5752e0bab2c4.png)
Roseliaファンが多く、熱心にライブに行っている人が多そうです。

### クラスタ2. 声優ファン
- プロフィール
![profile_2.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/371238/0713aaa1-bf58-8a66-53b0-97275b71e52e.png)
- ツイート
![words_2.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/371238/76e6cd3d-f683-38ec-422d-923f0a6547ce.png)
市ヶ谷有咲役の伊藤彩沙さんのファンが多いだけにキャラソン「す、好きなんかじゃない！」が明らかに多そうです。
同様に前島亜美さんのファンが多いことから「もういちどルミナス」も多そう。

### クラスタ3. キャラのファン
- プロフィール
![profile_4.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/371238/0af038f1-b88d-0a57-5b02-1833786f2bfb.png)
- ツイート
![words_4.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/371238/cca79858-89c0-8d56-e4fb-f8398a979794.png)
キャラクターや他のブシロードコンテンツ（ラブライブ、スタリラ）なども好きなファンは、幅広く好きな曲を挙げた人が多そうです。

# 感想
本当はきちんと集計とかしたかったけれども、表記ゆれや抽出後の分割等が大変で一旦諦めました。
やったことの細かいところは余裕があれば後日追記します。

# 参考
- [分析目的のTwitterデータ収集方法（Python・TwitterAPI）](https://qiita.com/tame3_4dream/items/8ce38c9e2dbbda1752b4)
- [BERTで文章のベクトル表現を得るための環境構築紹介](https://qiita.com/Jah524/items/2f651b479888ae352088)
- [WordCloud の使い方]
(https://qiita.com/ekzemplaro/items/e3571276c192898215a1)