PythonでTwitterの投稿を収集・分析するには
Twitter上の投稿を収集・分析することで、トレンドの把握やマーケティング調査、炎上検知などが可能になります。PythonではTwitter APIを利用することで、特定のキーワードを含むツイートを自動で収集し、リアルタイムに解析することができます。
Twitter APIの準備
Twitter APIを使用するには、まず開発者アカウントを取得し、プロジェクトとアプリを作成してAPIキー・トークンを取得します。取得した情報を使って、PythonからAPIへアクセスできるようになります。
Tweepyライブラリの導入と設定
Pythonでは`tweepy`というライブラリを使うと、Twitter APIとの連携が簡単に行えます。以下のコマンドでインストールできます。
pip install tweepy認証設定のコードは以下のようになります。
import tweepy
api_key = 'YOUR_API_KEY'
api_secret = 'YOUR_API_SECRET'
access_token = 'YOUR_ACCESS_TOKEN'
access_token_secret = 'YOUR_ACCESS_TOKEN_SECRET'
auth = tweepy.OAuth1UserHandler(api_key, api_secret, access_token, access_token_secret)
api = tweepy.API(auth)
キーワードでツイートを収集する
特定のキーワードを含むツイートを収集するには、`Cursor`を使用します。
for tweet in tweepy.Cursor(api.search_tweets, q='Python', lang='ja', tweet_mode='extended').items(100):
print(tweet.created_at, tweet.user.screen_name, tweet.full_text)
このコードでは、「Python」というキーワードを含む日本語のツイートを100件収集し、投稿時間・ユーザー名・本文を出力しています。
収集データの分析例
収集したツイートを自然言語処理（NLP）で形態素解析し、単語頻度を分析したり、ポジティブ・ネガティブ分析を行うことで、傾向を把握できます。例えば、`janome`や`MeCab`を使って形態素解析を実装できます。
リアルタイム監視や自動通知への応用
TwitterのStreaming APIを使えば、特定のワードに関するツイートをリアルタイムで監視できます。これにSlack通知やメール送信を組み合わせることで、炎上やトレンドを即時に検知して通知する仕組みも実現可能です。
まとめ
PythonとTwitter APIを使うことで、ツイートの収集と分析を自動化でき、マーケティングや情報収集の効率を大幅に向上させることができます。今後の応用としては、キーワードの変化をグラフ化したり、SNS感情分析ダッシュボードの構築なども視野に入れるとよいでしょう。
