KH Coderでぴえんツイートを分析する2

KH Coderでぴえんツイートを分析するでは「今年の新語 2020」の大賞に選ばれた「ぴえん」を含むツイートをKH Coderで分析して大辞林の「ぴえん」の説明と比較してみた。今回はツイートされた時間帯に注目してKH Coderで分析してみる。ちなみに大辞林の「ぴえん」の説明は次の通り。

（若者言葉で）軽度の悲しみや落胆、また喜びや感激の気持ちを表す語。

環境

Windows10 Pro Version 2004
Windows版 KH Coder Version 3.Beta.01g

形態素解析器はMeCabで辞書としてmecab-ipadic-neologdを使用

分析対象のツイート

Twitter APIで収集した「ぴえん」を含むツイート（リツイート除く）で、期間は12月5日～12月11日の1週間。ここではKH Coderでぴえんツイートを分析するの再分析を行ったときと同じ状態で分析を行う。つまり、特定のツイートを除外したり、いくつかの語を強制抽出したりしている。

KH Coderで読み込むツイートはCSVとして保存してあり、1時、2時などの時間帯情報の列（hour）もある。時間帯ごとのツイート数は以下の通り（%は全体に占める割合）。

＊0時 6194 5.74%

＊1時 3634 3.36%

＊2時 2126 1.97%

＊3時 1284 1.19%

＊4時   761       0.70%

＊5時   689       0.64%

＊6時 1090 1.01%

＊7時 2286 2.12%

＊8時 2632 2.44%

＊9時 2678 2.48%

＊10時 3078 2.85%

＊11時 3489 3.23%

＊12時 4949 4.58%

＊13時 4197 3.89%

＊14時 3846 3.56%

＊15時 4405 4.08%

＊16時 5075 4.70%

＊17時 6287 5.82%

＊18時 7265 6.73%

＊19時 7890 7.31%

＊20時 8408 7.79%

＊21時 8694 8.05%

＊22時 9024 8.36%

＊23時 8020 7.43%

KH Coderで分析

今回はKH Coderで対応分析を行った。「抽出語×外部変数」では1時間ごとの時間帯を外部変数として指定した。さらに「最小出現数」と「最小文書数」は同数とし、対象が80語以上になるようにした上で、差異が顕著な上位80語を分析に使用した。以下は原点付近を拡大した結果。

０～23時の時間帯がほぼ時計回りに並んでいる。時間帯によってツイート内容が違っていると考えてよさそう。1日のうちでツイート数の多い21時、22時付近にはより多くの語が配置されている。

続いて、時間帯ごとの特徴語を出力してみる。KH Coderで読み込んだCSVに「hour」という時間帯の列があるとして、[ツール]＞[外部変数と見出し]で「hour」列を選択して「特徴語」ボタンを押すと時間帯ごとの特徴語をExcelやCSVで出力できる。以下は12時台から23時台までの特徴語（数値はJaccard係数）。

昼間は「仕事」が特徴語になっている時間帯が多い。仕事に関係したツイートで「ぴえん」が使われることが多いのかもしれない。夜間は「ありがとう」が特徴語になっているが、大辞林の説明で言うところの喜びや感激の気持ちを表しているのだろうか。