笑える内容から考えさせられるものまで、豊富なラインナップの解析結果を紹介します。
※最終更新H28/4/10
Yahoo! JAPANビッグデータレポート
「Yahoo! JAPANビッグデータレポート」は、日本最大級のポータルサイトYahoo! JAPANに匿名化され、蓄積された検索・広告・ショッピング・地域情報・ソーシャル上のトレンド情報など あらゆるカテゴリーの膨大なデータを分析・活用し、データの持つ力と面白さをお伝えしていくもの
上記集積データのうち、Facebookの投稿やTwitterのつぶやきを即時検索できる『Yahoo!リアルタイム検索』を利用
解析データは『Twitter』におけるツイート
日本人のうち４人に１人はユーザーであるといいます。ここから日本人の２４時間内における感情の動きを可視化するという、興味深いレポートでした。
解析方法
「Yahoo!検索（リアルタイム）」の元データとなっているTwitterに投稿されたツイート文（つぶやき）を24時間の軸で解析し、各時間帯によくつぶやかれる言葉から感情の推移を調べてみました。
※調査期間は２０１４年２月各日
時間帯別総ツイート数
２２時代がピーク。終業→夕食→ひと段落、といったタイミングでしょうか。
「疲れた」
２２時代がピーク。１日の疲れが溜まっている時間ですからね。
イコール「２２時の代表ツイートは〈疲れた〉」にはなりません。というのも、ツイート全体のピーク時間でもあるので、相対的に増えている可能性があるからです。
時間帯別「疲れた」
※各日の「疲れた」の時間帯別ツイート割合を1ヶ月分プロット
１７時がピーク。
この時間に退社することが理想ですね。
時間帯別ワードTOP１０
ツイート文から形態素解析（※）により抽出したワード（名詞および形容詞）と、ウェブ検索の検索数上位ワードから作成した辞書を組み合わせてワードリストを生成。
そのリストを元に2014年2月の総ツイート文からワードを再抽出。 そこで得られたワードそれぞれの各時間帯出現数を集計（その中でツイート数が少ないワードは削除）。
各時間帯の総ツイート数に占める各ワードを含んだツイート文の割合を計算し、各時間帯を代表するワードを選定。
（※）文章から意味のある単語などを自動抽出する技術
※引用調査方法ここから
８時②「臭い」については、満員電車内で人間の体臭をツイートしているものが多いとのこと。
１４時⑤「長い」や１６時④「近い」は、仕事が終わるのを心待ちにしているのでしょう。
１７時①②③「帰ろう・疲れた・終わり」のコンボが美しいです。
１９時の分析を見ると、夕食を連想させますね。
２３時①「一日お疲れ」は、仕事に関わらず不特定多数に対する労いのツイートが含まれているのでしょう。
０時①「まだまだこれから」は、朝から働くサラリーマンのお仕事中ツイートだとすれば切ないですね。
４時台の呪詛が半端ではありません、人間はこの時間にネガティブになってしまうのでしょうか。そして日の出とともに、心が徐々に上向きに？
※ここまで
苦痛系ワードの発生推移
ネガティブワードは２～４時に集中するようです。
足の痛みは、立ち仕事、家事全般で酷使した結果かもしれませんね。
解放系ワードの発生推移
「楽しく」ピークは６時。１日の始まりにポジティブな気持ちを持とうと考える人が多いのでしょう。
お昼前後に暇な人が多いですね。
プライベート系ワードの発生推移
「エロい」が納得の２時です。
ーー
以上、Yahoo!ビッグデータよりお届けしました。
後記
過去に「ブログが最も読まれる時間帯」を調査したことがあります。今回、ツイートのビッグデータを見て、ツイート増→ブログ購読増について
「因果関係があるな」と感じました。
具体的には総ツイート数において１７時～２３時にかけて右肩上がりになっている部分です。ここがブログの読まれる時間帯と酷似しているのですよ。
とどのつまり、社会における人間のサイクルは、平均値をとればこのようなグラフを示すのではないか。ツイートもブログ購読も、ここと連動するのは必然ではないか。このように考えるわけです。
日本最大の検索数を誇るYahoo!が打ち出したビッグデータというのは、このように個人が興じるにも十分なコンテンツでありますし、マーケティングなど商業的な分野においても貴重なデータになるのでしょうね。
参考・画像引用
人はいつ「楽しい」や「つらい」と感じるのか？～つぶやき分析で見えた感情の推移～ - ビッグデータレポート - ヤフー株式会社
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