研究用コメント数千件をトピックと感情で分けて表示する分析ツール

背景

特定のトピックを検索語にしてYouTubeのコメントを集めると数千件になります。研究で扱わなければならないのは、その中にどんな話がいくつの流れであるかですが、人が最初から最後まで読んでもその流れは見えてきません。数百件読んで、残りは推測することになります。

定義した問題

「肯定的が何パーセント」を集計するだけでは不十分でした。何について話しているかをまず分けないと、その感情がどこへ向けられたものか分かりません。トピックを分ける作業と感情を数える作業を別にし、その二つを重ねて見るところまでが問題の範囲でした。

そして研究者が基準を自分で変えながら回せる必要がありました。トピックをいくつに分けるかは正解のある値ではなく、資料を見ながら決める値です。その値がコードに埋め込まれていると、変えて試すたびにこちらを呼ばなければなりません。

作ったもの

• トピックモデリング — コメントをトピックのまとまりに分けます。トピック数、学習回数、上位単語数を画面上で直接変えます
• 頻度の可視化 — 最も多く出た単語上位10個を棒グラフで示します
• トピック含有割合 — 指定したトピックを含むコメントが全体の何パーセントかを円グラフで出します
• 感情分布 — 肯定的・否定的な割合を併せて見ます

結果

検索語ごとに集まったコメント数千件が、トピック別のまとまりと感情分布として整理されて出てきます。画面上の二件は、それぞれ全コメントの21.6%、24.4%が指定したトピックを含んでいました。

基準を変えて回し直す作業は研究者自身が行います。

同じトピックの他の仕事はデータ分析にまとめてあります。

同じトピックの他の仕事はAI適用にまとめてあります。