バーティカルバーの極意（Vol.66掲載）

著者：飯尾淳

　計量社会学や数理社会学という学問分野があります。人々の行動や社会活動から生み出される多様なデータを定量的に分析することによって、その背景となる社会的な構造や原理を見いだそうという社会学です。筆者はそれらの専門家ではありませんが、社会情報学の文脈で似たような研究に従事しています。今回は、筆者らの研究成果の一つであるTwitterのトレンド分析について、その概要を紹介します。

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図6　トレンドのキーワードを取得するPythonコード

#!/usr/bin/env python

from twitter import *

woeid = 23424856 # Japan
CK = 'ADD_YOUR_KEY_HERE'            # Consumer Key
CS = 'ADD_YOUR_KEY_SECRET_HERE'     # Consumer Key Secret
AT = 'ADD_YOUR_TOKEN_HERE'          # Access Token
AS = 'ADD_YOUR_TOKEN_SECRET_HERE'   # Accesss Token Secert

twitter = Twitter(auth = OAuth(AT,AS,CK,CS))
results = twitter.trends.place(_id = woeid, exclude="hashtags")

for location in results:
  for trend in location["trends"]:
    print (trend["name"])

#!/usr/bin/env python

from twitter import *

woeid = 23424856 # Japan

CK = 'ADD_YOUR_KEY_HERE' # Consumer Key

CS = 'ADD_YOUR_KEY_SECRET_HERE' # Consumer Key Secret

AT = 'ADD_YOUR_TOKEN_HERE' # Access Token

AS = 'ADD_YOUR_TOKEN_SECRET_HERE' # Accesss Token Secert

twitter = Twitter(auth = OAuth(AT,AS,CK,CS))

results = twitter.trends.place(_id = woeid, exclude="hashtags")

for location in results:

for trend in location["trends"]:

print (trend["name"])