そうだ、データの可視化をしてみよう -デレマス-

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enebular TwitterAPI node-red WatsonAssistant TwitterAPI テキストリンク

具体的な手順ではなく、「思いついたら、データの可視化って結構簡単に出来た」という内容です。

こんなキャンペーンしてた

アイマス公式アカウント(@imas_official)を
フォロー＆ツイートをRTで等身大アイドルパネルを9名にプレゼント

応募締切はツイート内の日付ではなく、2/11（月祝）いっぱい！
希望がある場合は、RT後に「●●ちゃんがほしいです！」と元ツイートにコメントをつけてね

キャンペーン元ツイート

ふと思う

... 〇〇ちゃんをカウントしたら、誰が倍率高いのか、わかっちゃうかしら。

やってみた


２月５日　１１時〜１７時 くらいの範囲

動機

  • データの可視化って難しいイメージだけれど、このテーマなら途中で、めげないはず！

  • グラフをお気軽に作るツールを最近知った (infomotion)

  • watson をつかってみたい

  • Twitter API あんまり使ったことがないから試してみたい

(やったことあるAPI：statuses/user_timeline.json 、 statuses/show.json )

実践

知識材料

利用サービス

プログラム実行環境

構成

各セクションの概要

Twitter から対象データ取得

search/tweets.json で、特定のアカウントに対するコメントのみを検索("@imas_official")

その中から、キャンペーン対象のツイートに対するリプライだけを抽出

function search(lastId)
{
  var postOption =
    {
    'hostname'  : "api.twitter.com",
    'port'      : 443,
    'path'      : "/1.1/search/tweets.json"
        + "?q=" + "to%3Aimas_official"
        + "&result_type=recent" // 最近の
        + "&count=100" ,
    'method'    : "GET",
    'headers'   :
      {
        'Authorization' : "Bearer " + token, // APIトークンは別枠で取得
      }
    };
  // RT コメントを途中まで読んでいたら、続きから読み込む
  if( lastId ) 
    postOption.path += "&max_id=" + lastId;

  // API コール
  var req = https.request(postOption, function(res)
    {
      var ret = '';
      res.on('data', function(buf)
        {
          ret += buf;
        });
      res.on('end', function()
        {
          var currentTweet = JSON.parse(ret);
          var id = "0";
          var found = false;
          // 取得出来たコメントの分、ループ
          currentTweet.statuses.forEach((x) => 
            {
              if( ! /RT/.test(x.text) && repId !== x.id_str ) {
                // 対象ツイートへのリプライだったら、CSV に吐き出す
                if( x.in_reply_to_status_id_str === "1092605512250585088" ) {
                  // コメント中の改行コードを削除
                  var tx = x.text.replace(/\n/g, ""); 
                  fs.writeFileSync("a.csv",  
                        (new Date(x.created_at)).getTime()  
                          + "," + x.id_str 
                          + "," +  tx + "\r\n"
                          , { flag : "a" });
                          found = true;
                }
              }
              id = x.id_str;});
              if( ! found ) 
                return ;
              else 
                search(id); // 対象コメントが取得出来ているうちは、再起コール
            });
     });
   });
}

アイドル名抽出 (watson assistant)

「このアイドルは、こういう呼ばれ方 してるよー」というのを、watson に教えてみる

ユニット名をコメントされた場合は、そのユニットのアイドル全員をカウントするようにしてます。

抽出結果をデータストアに保存 (Firebase RealtimeDatabase)

こんなコメントメッセージを、１行ずつ watson に解析してもらう

@imas_official 五十嵐をよろしくお願いします。
@imas_official 小日向美穂をお願いします！
@imas_official 島村卯月お願いします
@imas_official 五十嵐響子ちゃんをお願いしますー
@imas_official 北条加蓮で
@imas_official しぶりんをお願いしまｓ
@imas_official 神谷奈緒！
@imas_official 北条加蓮ちゃんで！
@imas_official うじゅき・・・
　　.
　　.
　　.

watson の回答を元に、「何時何分に、誰担当のＰがコメントしたのか」データをDBに登録していく。

データの可視化 (enebular infomotion)

どんなタイプのグラフ を どんな値を使って 表示しますか？を指定するだけで、グラフが表示できる。

データソースとして、Firebase Realtime Database を選択できる

動画　ー　登録中の様子