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Supporter Opinion !

Tweetデータを利用したサッカーチームの評判分析システム

!Jun Ishitsuka

自己紹介

石塚 淳（いしじゅん）

!大学時代

　データ解析（機械学習・統計学） !趣味

　サッカー観戦（鹿島アントラーズ） !言語

　Ruby, Python

　PHP, Node.js

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背景

• Twitter mood predicts the stock market（Bollen, 2010）

– Tweetデータと株価に関連があることを示した

– 87.6%で変動の上下を予測

– 使用したツイートデータの特徴量

• ポジティブ or ネガティブ

• 6種類の感情因子（Calm, Alert, Sure, Vital,

Kind, and Happy）

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目的（仮）

• サッカーの試合結果を予測したい

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目的（仮）

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目的

• 予測

– 次の試合結果

• 効果測定

– SNSでのサポーターの感情の可視化

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何を作るか【全体構成】

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Twitter

Python データ収集用ワーカーユーザー

Webブラウザ

Twitter API Query: アントラーズ

出力

mongoDB

Django Webアプリケーション用フレームワーク

サッカーのデータを持つ外部サイト

Python データ解析用ワーカー

Crawling 試合結果, 順位

何を作るか【チームごとの機能】

• Tweet数の推移

• ポジネガ率の推移

– 辞書とマッチングして割合を算出

• トレンドワード

– 直近1週間で機械学習による特徴語抽出

• サポーターの声

– ポジネガ率の極端なツイートをピックアップ

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デモ

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今後の展開

• 個人的にやってみたいこと

– 機械学習による試合結果予想

!• システムの横展開

– 収集するTwitterAPIのキーワードを変更するだけで、簡単に評判分析のシステムを構築できる

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