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【にじさんじ】ライバーのネットワーク作ってみた【コメント分析】
にじさんじライバーの配信コメントを分析して、ライバー間のコメントの雰囲気の近さを地図にしてみました。
vtuberの統計分析だと視聴回数とかスパチャ額のランキングが多くて、それはそれで面白いとして、自分は競争的なものじゃない分析したいなって思ったり。だから今回も、コメントの量は関係のないようにしてたりします。
→次は海外勢を混ぜて、期間も伸ばしてやってみようかと。あと笹は草に変換しますね。
※緑仙のチャンネルが２つなのに気づくの遅れたため、地図に２つあります。
※メンバーシップのスタンプは解析からは排除してます。
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分析手法
・22年の8月から10月の3か月間のコメントについて、10回以上の配信やプレミア公開をしたライバーを対象
・チャットを収集し、形態素解析を行い単語の頻度を算出。頻度は出現回数÷コメント総数。(なお単語は名詞、動詞、副詞、感動詞、！、？など)
・集めた単語のうち頻度が0.01％未満のものはデータの軽量化のためカット。この時点で一人当たり2000〜2500語、全員で約8000語の単語が集まった。
・TF-IDFを使って特徴的な単語を増幅(IDFは1+log)、ライバー2人の間のcos類似度Θを算出し、これで近さR＝10-Θ/9をとる。
・近さRの値が全体的に密集していたので、(2^R)/200で近さの差を広げた。
・ライバーAと近い順にその他のライバーB〜Zを並べて、一番近いライバーがすごい近かったら近さ上位6人と線をむすぶ。まあまあ近いなら上位4人、そこまでなら上位2人、近いライバーがいないなら1人と線を結ぶ。ライバーAを変えて全部やる。（だからネットワークで結ばれているのは近い上位だけ）
・結ぶライバーのセットとその近さがまとまったので、これをソフトGephiで自動でネットワークを可視化した（パラメータを微調整していい感じにばらけさせる）（このとき全ライバーが線で結ばれているとカオスな絵になる）
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22.12.07_1万再生
参考：にじさんじの配信者の類似性をチャットデータからネットワークグラフにして分析する
https://qiita.com/fufufukakaka/items/9f73389e0ea0ba95307c
BGM: vivid (igrek-uさん)
編集: aviutl, ゆっくりMovieMaker4
解析: python (library: jamone→janome)
可視化ソフト:gephi
【Steam】クソゲーレビューで最も使われた単語ランキング
というわけで今回はSteamAPIを使ってレビューを抽出、形態素解析してクソゲーのレビューによく使われる単語を解析してみたよ。
ちなみに最初はAmazonのレビューから取得しようと思ったんだけど規約で禁止されてるっぽくて断念したよ。
Steamが公式で提供してるAPIはレビュー以外にも色々取得できるみたいだから、また機会があったら使ってみたいね。
こんな企画やっといてなんだけど、クソゲーにも五分の魂があるから愛を持って接していきたいですね。ゲーム作るのは大変だからね。
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【VOICEROID解説】形態素解析について解説【第五回ひじき後夜祭】
ひじき祭に…間に合いませんでしたー！（50時間遅刻
VOICEROIDでも使われている技術、形態素解析について自分なりに解説してみました。持ち込んだパソコンでボイロ開きながら聞く授業、意外とためになりますよ？（今や過去の話ですが）
普段やっていることはユーザーページからご覧いただければ幸いです。
第3回のときの自作小説朗読動画：sm31774756
（9/17追記）たぬーさん、ニートになりたいさん、錦草さん、古根川広明さん、megumin_vsさん、Warabe@ボイロ韓国勢さん、なぎささん、ふ（ふ）さん、テステスさん 広告ありがとうございます。
MeCabを使ってゆっ狗狸さんと遊んでみた
形態素解析エンジンMeCabを利用して、ゆっ狗狸さんの話した内容を解析してみました。
前回: nm14475797
MeCab http://mecab.sourceforge.net/
素材引用元：
小森平の使い方 (小森平 様) http://taira-komori.jpn.org/index.html
ニコニ・コモンズより
みくるJ 様: nc13636
bob 様: nc10322