皆さん、こんにちわ。
　キュービストでWebディレクターをしておりますTAです。
　「Twittre APIを使用したユーザーマーケティング」という記事を前回よりスタートさせていただき、第1回ではその概要についてご説明しました。今回は実際に当社のTwitterアカウントを用いて、その調査とTwitter APIを使用したデータ取得の具体例をご覧いただきます。

「Twitter API を使用したユーザーマーケティング 〜第1回 その仕組みについて〜 」

 

1. アカウントの概要

　まず最初にQBISTのTwitterアカウントの基本情報の確認です。ご存知のようにTwitterの画面上ではこのように情報が閲覧できます。
（※以下、画面のデータや資料は2020年5月18日時点でのものです）

　上の情報をTwitterのAPIを使用して取得いたします。その取得した情報を、PowerPoint（パワーポイント）による「資料」として、「成形」したものが下記となります。
　画面で見るのとは違い、各情報が詳細に取得可能です。

2.タイムラインの取得

　それでは次に、QBISTの公式アカウントのツイートを取得し、確認してみましょう。

　Twitterのプロフィール画面上では、このように自分のツイートがタイムラインで表示されます。
　閲覧するのには向いてますが、このままでは集計や解析・分析をするには不向きです。また解析しやすい形（Excel等）にする工程を、手作業で行うには多大な時間がかかってしまいます。
　そこで、Twitter APIを使用して、「情報を取得」し、「エクセル（Excel）に加工」します。

　上がエクセル（Excel）で加工したタイムラインの情報です。エクセル（Excel）に集計することで、「RT数のソート」や「単語での検索」などが容易になります。
　また遷移先のサイトのGoogleアナリティクス等とデータを組み合わせることで、さらに詳細な分析も可能です。

3.ツイートのデータ分析

　それではデータを分析していきましょう。
　まずはツイート(RT除くタイムライン）で、どのようなワードが多く使用されているか確認します。

　① タイムラインを形態素解析で単語毎に分割
　② 『一般名詞』『固有名詞』のみ抽出
　③ 各単語のブレを修正
　④ 単語の出現回数をカウントし、成形
　⑤ 出現カウントがわかりやすくなるようにワードクラウドを生成

　上記を実施したデータが下記となります。

　データを見ると、キュービストで運営しているブログサイト『キュービストブログ』の告知が多いようです。取得データが約100件ですので、ほぼほぼブログ告知だと思われます。

4.フォロワー属性の取得と分析

　続いてキュービストのアカウントをフォローしているアカウントの情報を取得・分析してみます。
　Twitter画面でもフォロワーの一覧を確認できますが、すべてのアカウントの表示はできません。また、アカウントを確認するのに多くの時間がかかってしまいます。
　そこでTwitter APIを使用して情報の取得・分析・成形を行います。

　まずQBISTのアカウントをフォローしているアカウント1,192名の情報を取得します。
　その後エクセル（Excel）に成形したものが下のものです。

　各アカウントの基本情報とともに、最新投稿を取得します。アカウントの活動から、アカウント種別の設定も可能です。
　そして上記取得情報からフォロワー属性をまとめたものが下記です。

　各ユーザーの自己紹介文を形態素解析することで、ユーザーの属性を「見える化」したものです。また、フォロワーの活動からフォロワーの属性を取得しています。
　データを見ると、やはり今まで制作していた攻略本などのファンが多くついているように見受けられます。
　それ以外では、イラストや声優などの制作者寄りのアカウントも見受けられます。

5.検索からの情報取得・調査

　最後に、Twitter上の検索を利用した情報収集・調査を行います。
　今回は『キュービスト』と検索してみましょう。Twitter APIの仕様上、1週間以内のアクティブツイートのみを集計します。取得条件は10,000件とします。

　収集し、成形した結果が上記となります。
　10,000件の取得条件で、取得した件数は23件と少なくなっています。また、内容的には無関係のものが多くあります。
　取得したデータはCSVで出力されますので、そちらの内容を確認したところ、主な原因は次のようなものと推測されました。

　1.ルービックキューブをする人を『キュービスト』と呼称するためそれがノイズとなった
　2.上記をアカウント名に設定しているユーザーの情報も取得してしまっている。
　3.「キュービスト」と投稿するユーザーが少ない

　情報収集する際には、上記のようなことがありますのでワード選定も大切となります。もちろん実際の業務に活かすには、複数のキーワードで試すことが必要なのは言うまでもありません。

おしまいに

　いかがでしたでしょうか。今回は実際にTwitter APIを使用したシステムを用いて、どのようなことができるかをご紹介しました。このような自社アカウントの調査を行うことで、普段見えなかった部分の確認や、日々のフォロワーの移り変わりを確認することができるようになります。
　また、Twitter APIを使用したシステムとなっているため、自社アカウントのみならず、さまざまな自社以外のアカウントも調査することが可能です。
　次回はアカウントではなく、キーワードを使った調査と分析を行って、ユーザーの属性や動向をどう捉えていくかご紹介したいと思います。

※今回、生成したPowerPoint（パワーポイント）の資料はこちらでご覧いただくことができます。