はじめに

まずはこちらをご覧ください。
【6秒クッキング】お好み焼き
https://www.youtube.com/watch?v=fQUT-nrfreo&list=PLcWVQwcFBzLeXwHjaK3Z1oGJjzoPYKxA7&index=8

動作環境

Python 3.6.8
YouTube Data API　※使用前に登録が必要。
scikit-learn
MeCab
単語感情極性対応表　※コメントのネガポジ判定用
seaborn

検証内容

キッチンジローの「タダで見てんだから黙ってろ」発言で批判コメント数が減ったのかを検証する。
- 批判コメントの例：「キッチンジロー口悪すぎだし何もしてないじゃん」

実装内容

６秒クッキングの動画情報を取得する
全コメントを取得する
- Youtube Data APIを使用してコメントとそれに対するリプライコメントを取得する。
- コメント以外の情報（コメントした人のID等）は取得しない。
全コメントからキッチンジローへの批判コメントを抽出する
批判コメント数の推移を可視化する

ソースコード・出力結果

６秒クッキングの動画情報を取得する

import copy
import json
import re

import matplotlib.pyplot as plt
import MeCab
import pandas as pd
# markdown出力用
import pytablewriter
import requests
import seaborn as sns
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

API_KEY = '自分のAPIキーを入力する'
VIDEO_ID = 'IEkLSfs1F68'
CHANNEL_ID = 'UCpCesuCH4UxIcy65gSrC0Pw'
BASE_URL = 'https://www.googleapis.com/youtube/v3/'


def get_video_info(api_key, channel_id, page_token):
    url = BASE_URL + 'search'
    param = {
        'key': api_key,
        'channelId': channel_id,
        'part': 'snippet,id',
        'order': 'date',
        'maxResults': '100',
    }
    if page_token:
        param['pageToken'] = page_token

    response = requests.get(url, params=param)
    return response.json()


def get_video_df(api_key, channel_id):
    page_token = ''
    info = []

    while page_token != None:
        resource = get_video_info(api_key, channel_id, page_token)
        info.extend([
            [item['id']['videoId'],
             item['snippet']['title'],
             item['snippet']['publishedAt']]
            for item in resource['items'] if item['id']['kind'] == 'youtube#video'
        ])

        if 'nextPageToken' in resource:
            page_token = resource['nextPageToken']
        else:
            page_token = None

    video_df = pd.DataFrame(
        info, columns=['videoId', 'title', 'publishedAt'])
    return video_df


def get_comment_info(api_key, video_id, page_token):
    url = BASE_URL + 'commentThreads'
    param = {
        'key': api_key,
        'videoId': video_id,
        'part': 'replies, snippet',
        'maxResults': '100',
    }

    if page_token:
        param['pageToken'] = page_token

    response = requests.get(url, params=param)
    return response.json()


def get_video_comments(api_key, video_id):
    comments = []
    page_token = ''

    while page_token != None:
        resource = get_comment_info(api_key, video_id, page_token)

        for comment_thread in resource['items']:
            # コメント取得
            comment = comment_thread['snippet']['topLevelComment']['snippet']['textDisplay']
            comments.append(comment)

            if ('replies' in comment_thread) and ('comments' in comment_thread['replies']):
                for replies in comment_thread['replies']['comments']:
                    # コメント取得
                    reply_comment = replies['snippet']['textDisplay']
                    comments.append(reply_comment)

        if 'nextPageToken' in resource:
            page_token = resource['nextPageToken']
        else:
            page_token = None
    return comments


# チャンネル内の全動画の情報を取得する（投稿日降順）
video_df = get_video_df(API_KEY, CHANNEL_ID)

# 6秒クッキング動画の情報だけを取得する
cook_video_df = video_df.query(
    "title.str.contains('[6６]+秒クッキング')", engine='python')

# インデックスを振りなおす
cook_video_df = cook_video_df.reset_index(drop=True)

# 出力する
writer = pytablewriter.MarkdownTableWriter()
writer.from_dataframe(cook_video_df)
writer.write_table()

videoId	title	publishedAt
oZSKPVOq0nI	６秒クッキング「パフェ」	2020-09-14T10:30:14Z
isnpFUkLr04	６秒クッキング「かき氷」	2020-08-10T10:30:02Z
70zBLpnJ9y0	6秒クッキング「冷やし中華」	2020-07-06T10:30:01Z
BkbbC_3zZAY	6秒クッキング「コーンスープ」	2020-04-06T10:30:02Z
LcBy4SsNC7c	6秒クッキング「ポトフ」	2020-02-10T13:00:06Z
yn-4sWu91Lw	６秒クッキング「フライドチキン」	2019-12-23T13:00:12Z

動画情報が取得できました。全部で29本あります。
なんかお腹空いてきたな。

各動画のコメントを取得し、批判コメント数を集計する

# 単語感情極性対応表の読み込み
df_pn = pd.read_csv('./pn_ja.dic', delimiter=':',
                    encoding='cp932', names=['単語', '読み', '品詞', '感情値'])


def parse_text(text):
    token = []
    tagger = MeCab.Tagger()
    node = tagger.parseToNode(text)
    while node:
        if node.feature.split(',')[0] != 'BOS/EOS':
            token.append(node.feature.split(',')[6])
        node = node.next
    return token


def calc_polarity(token_list):
    polarity = 0

    for token in token_list:
        token_pol_series = df_pn[df_pn['単語'] == token]['感情値']
        token_pol_sum = token_pol_series.sum()
        polarity += token_pol_sum

    return polarity


# %%  ある動画に対するコメントを取得、解析する
for index, row in cook_video_df.iterrows():
    comments = get_video_comments(API_KEY, row['videoId'])
    # 改行タグの削除
    comments = list(map(lambda x: re.sub('<br />', '', x), comments))

    # コメント数
    n_comments = len(comments)

    # 批判コメント候補を取得する
    filtered_comments = list(filter(lambda x: len(
        re.findall('キッチンジロー', x)) > 0, comments))

    # 批判コメント候補を分かち書きする
    parsed_comments = list(map(parse_text, filtered_comments))

    # 感情値を計算する
    polarity_list = list(map(calc_polarity, parsed_comments))

    df_comment_pol = pd.DataFrame(
        {'comment': filtered_comments, 'polarity': polarity_list})

    # 感情値が負になっているコメントを批判コメントとする
    df_comment_pol = df_comment_pol.query('polarity<-1.0')
    writer.from_dataframe(df_comment_pol)
    writer.write_table()

    # 批判コメント数と総コメント数をセットする
    cook_video_df.loc[index, 'total_comment'] = n_comments
    cook_video_df.loc[index, 'negative_comment'] = df_comment_pol.shape[0]

批判コメントとして判定されたものはこちら（一部抜粋）。絶対みんな高評価押してる。
精度はそこまでよくなさそうですが、とりあえず抽出できました。

comment	polarity
キッチンジローなんにもしてないのに食べる時咳き込むのわざとらしいです。長田さんが一生懸命6秒で作ってるのにキッチンがめんつゆのキャップ開けないで（仕事しない）食うだけ、半裸エプロン、美味しいと言うだけ、でクッキング助手失格。咳き込むなんて言語道断。次回に期待して高評価は押しましたが次からキッチンは、気をつけて下さい！	-20.352
キッチンジローって何者なん？だいぶ長田さんに馴れ馴れしくしてるけどさ、彼をテレビで見たことないよ？今日も蓋開け忘れた自分のミスを棚に上げて味に文句ばっかつけてるし。まあ高評価押したけどさあ	-12.298
６秒クッキングを見続けて自分なりに解釈した事ですが、あまり深く考えない性格なので…クッキング始まるまでにいかに小癪な方法で作業を少しずつ減らすか→６秒始まればスピーディにやれるまで全力でやる→足りない作業はさりげなく?仕上げる→なんやかんやでキッチンジローさんの美味しい!リアクションを楽しむ(たまにちと違いますが)と、楽しませていただいてます！	-16.730
キッチンジローさん、あなたアシスタントですよね？あげてと言われたのになぜあげないんですか？6秒クッキングのアシスタントとして最高ですよ	-3.602
長田さんはきっちり6秒で終わらせたがってるのにキッチンジローさんが早く取らないのかわいそう😢	-2.774
アシスタントのキッチンジローのせいで6秒が成立してない。更迭すべき。	-3.553
キッチンジローあいっかわらず何もしてなくて　草	-4.226

総コメント数（total_comment）と批判コメント数（negative_comment）が集計できたので、可視化してみます。

videoId	title	publishedAt	total_comment	negative_comment
oZSKPVOq0nI	６秒クッキング「パフェ」	2020-09-14T10:30:14Z	648	37
isnpFUkLr04	６秒クッキング「かき氷」	2020-08-10T10:30:02Z	307	18
70zBLpnJ9y0	6秒クッキング「冷やし中華」	2020-07-06T10:30:01Z	618	48
BkbbC_3zZAY	6秒クッキング「コーンスープ」	2020-04-06T10:30:02Z	311	17
LcBy4SsNC7c	6秒クッキング「ポトフ」	2020-02-10T13:00:06Z	325	14
yn-4sWu91Lw	６秒クッキング「フライドチキン」	2019-12-23T13:00:12Z	237	20

批判コメント数の推移を可視化する

# %% 批判コメント数推移の可視化

# 総コメント数における批判コメントの割合
cook_video_df['negative_comment_ratio'] = cook_video_df['negative_comment'] / \
    cook_video_df['total_comment']

# 集計用のDataFrameを作成
df_agg = cook_video_df.sort_values('publishedAt')
# %% インデックスを投稿日に変更
plt.rcParams["font.family"] = "Meiryo"

for y_name in ['total_comment', 'negative_comment', 'negative_comment_ratio']:
    plt.figure(figsize=(18, 5))
    sns.barplot(x='title', y=y_name, data=df_agg)
    plt.xticks(rotation=90)
    plt.tight_layout()
    plt.savefig('./boxplot_' + y_name + '.png')

総コメント数の推移

サンドイッチ回以降、コメント数がグンと伸びています。

批判コメント数の推移

批判コメント数の推移を見ると、お好み焼き回で批判が殺到していることが分かります。
つまり「タダで見てんだから黙ってろ」は火に油だったわけですね。

総コメント数に対する批判コメント数の比率

こちらも批判コメント数の推移と大体同じような傾向が出ています。

まとめ

キッチンジローほんとに見てるだけで仕事しないよな。高評価押してきます。

参考リンク

参考にさせていただきました。ありがとうございました。
【自然言語処理】テキストデータを極性辞書で感情分析してみる
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