【Python入門】Twitterデータでテキストマイニング(APIの利用)

今回はTwitterを元にしたの“オープンデータの利活用”について理解を深めます。

テキストマイニングをかじりはじめると、真っ先にやりたいと思うのがTwitterのテキスト分析だったりしないでしょうか。

ただ、これを調べてみると、何やら登録が必要なようで、APIというものを理解しないといけないらしい…

よくわからんし、面倒そう…と、自分自身、動きが止まった上に、いざやってみるとなるとかなりの時間を奪われた経緯がございます。

そのため、今回はツイッターデータをいじれる状態になるべく、関連する知識の理解と必要な手順について整理します。

合わせて確認したい記事

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今回の論点整理

”Twitterデータ“の使いドコ

身近なツイートデータも実は素材として使えます。このデータを取得してテキストマイニング（ワードクラウド）でまとめると以下のような形になります。

APIが開放されている（オープンデータとして使える）データを使うとかなり分析の幅が広がります。

また、このAPIの活用（オープンデータの取り込み方）のお作法さえ理解すれば他にも転用がしやすいのでまとめます。

今回の抑えドコ

そこで、今回は上記を実現する手順について下記に備忘録的にまとめたいと思います。

抑えドコ！

今回の焦点
▷SNSを介したテキストマイニングに関して
（想定場面：企業のマーケティングを担当している）
ポイント
▷APIの開放とは
▷オープンデータ取得
▷データ抽出と利活用

”Twitterデータ”活用のポイント

ポイント①API開放とは

まずはツイート分析をするにあたり、切っても切りはなせないのがAPIです。

……アピ？

私自身はこんなレベルの認識でした。よく耳にはするものの、あまり調べてこなかったので定義についてまず押さえます。

ここで、APIとはなんぞやと技術的な面も含めて解説するページは数多くあります。ご参考記事（外部リンクに飛びます）

これからは、超ザックリ言うと

『API公開(開放)＝外部アプリと連携できる仕様ですよ』

ということですか。

例えばTwitterはAPI開放していますので、PythonやRなどを用いて、然るべき設定をすればTwitterデータをタダで利用できますよ。ということです。

これは便利！身近な情報だしTwitterならば大量データにアクセスできるので、とりあえず試すしかない！ということでいじってみました。

ポイント②Tweetデータ取得の下準備

で、どうやればその設定が出来るか調べた結果、やるべきステップは以下の３つだということが分かりました。

API活用までの流れ

STEP1
▷TwitterAPI開発者としての登録・申請
STEP2
▷アクセストークンのID発行
STEP3
▷出てきたデータを元にコーディング

つまり、APIなるものを活用するには上記のトークンなるID発番が必要で、それが出来さえすれば、あとは色々と出てきたデータを調理が出来るようです。

で、このSTEP1なのですが、色々と調べたのですが、なんか書いてあることと実際の登録画面で違いがあったりします。

「うまくできない、なんかへんだ…。」

と感じつつも、このちぐはぐする原因がわかりました。おかしな要員はこれ。

Twitter管理者登録：2019年8月仕様変更

つまり、2019年8月以前の記事は旧バージョンの設定方法なので、最新版の記事を探す必要があります。その後も、色々調べましたが下記のサイトが一番まとまっていました。

ご参考記事(外部リンクに飛びます)

非常によくまとまっているので、この順にやっていれば迷うことはないと思います。

ただ、申請理由記入(英語表記)は唯一「うっ…」と手がとまってしまったのですが、ダメもとで回答を日本語で書いたところ問題なくいけました。

記の記事通りに進めればSTEP2のトークン発行まではサクッといけると思います。自分の管理アカウントを作るのと、トークン発行までやれば準備完了です。

ポイント③データの抽出と利活用

上記の①②が出来ればあとは活用です。手始めに自分のTweetデータを元にテキストマイニングを実践してみました。試した手法は以下の2つ。

試した手法

形態素分析
ワードクラウド

はい、どちらも既存のライブラリ読みだして誰かが作ったプログラムを動かすだけです。これもまた、ググればいくらでもでてきます。

ご参考記事（外部リンクに飛びます）

特に、難しいことはないのですが、自分のIDを指定して、データがひきぬけると感動はひとしおです。

（ただ、価値のないツイートしかないと愕然とします…）

これでエビデンスはできたので、色々と思いつく限り、比較するなりビジュアライズするなり、やり方は無限大です。コードは以下の通り


#######データ抽出########

pip install tweepy
pip install requests_oauthlib

import tweepy
import datetime
import pandas as pd
import requests
from requests_oauthlib import OAuth1Session

## 認証処理
consumer_key = "自身が登録したID"
consumer_secret = "自身が登録したID"
access_token_key = "自身が登録したID"
access_token_secret = "自身が登録したID"

auth = tweepy.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret)
auth.set_access_token(access_token_key, access_token_secret)
api = tweepy.API(auth)

## 取得対象のスクリーンネーム
screen_name = 'nesitive'

## ツイート取得
tweet_data = []
for tweet in tweepy.Cursor(api.user_timeline,screen_name = screen_name,exclude_replies = False).items():
        tweet_data.append([tweet.id,tweet.created_at+datetime.timedelta(hours=9),tweet.text.replace('\n',''),tweet.favorite_count,tweet.retweet_count])

columns_name = ["ツイートID","時間","text","fav", "RT"]        
df = pd.DataFrame(tweet_data, columns=columns_name)
df


# タイムライン取得用のURL
url = "https://api.twitter.com/1.1/statuses/user_timeline.json"

#パラメータの定義
params = {'screen_name':'nesitive',
          'exclude_replies':True,
          'include_rts':False,
          'count':200}

#APIの認証
twitter = OAuth1Session(consumer_key, consumer_key_secret, access_token, access_token_secret)

#リクエストを投げる
res = twitter.get(url, params = params)

あとは引き抜いたら上記のテキストマイニングの方法をとればよいだけです。

ちなみにテキストマイニングの手法理解は以下の通り

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