この記事は、teratailのBluemixアドベントカレンダー25日目の記事になります。
空いていたので、年内滑り込みで書きました。

はじめに

サービスを作っていく限り、ユーザーの声は漏らさず聞いていきたいものですね。
ソーシャル分析ツールは多数ありますが、個人でやる範囲なら無料でちょろっと済ませたいです。
そこで、Bluemixを活用して作ってみます。

仕組みとしては
ツイッターをリアルタイム検索して、そのワードに関してつぶやきの感情がネガティブなもの、ポジティブなものが増えてきたらある閾値を超えたらSlackに通知するものです。
要は、yahooのリアルタイム検索 + 通知機能(Slack)ぐらいのものを作ってみます。

使ったもの

Node-RED Starter
- プログラミングを最小限にノードをつなぎ合わせるだけで開発できる。
- 最初に少し使い方を覚える必要あるが、覚えてしまえば簡単なものはすぐに作れる。楽。
Cloudant NoSQL DB
- SoftLayerのDockerの仕組みで提供されているDBaaS
- HTTP インターフェースを使用して簡単にアクセスできる
- 1GBまで無料
Tone Analyser API
- 月1000回まで無料
- テキストから以下の3つのカテゴリからトーンをスコアリングしてくれる
  - 感情
    - 怒り、嫌悪、不安、喜び、悲しみ
  - 社交性
    - 開放性、誠実性、外向性、協調性、情緒不安定性
  - 文体
    - 分析的、確信的、あいまい
Twitter
Slack

全体の流れ

Node-REDの図を用いて処理の流れをざっくり紹介

①ツイートを感情分析しDBに保存

指定した単語に関してツイートを取得
取得したツイートを Tone Analyser API を使用し、ツイートの感情を取得
取得したツイートと感情をDB保存用に整形
Cloudant NoSQL DB に保存

②DB内をツイートをチェックし、Slackに通知

指定した時間ごとに起動
Cloudant NoSQL DB 用のクエリを用意
DBから前回取得したツイート以降の日時のツイートのみツイート情報を取得
各ツイートの感情ごとのスコアの平均を出す
一定のスコアを超えているかどうかをチェック
Slack用にメッセージを整形
Slack incoming webhookに送信
ログ出力

以上の大きく分けて2つの処理で実装しました。
この中で、一部以下で説明します。
(実装といってもほとんどコードはかいていませんが)

①ツイートを感情分析しDBに保存

ツイートの取得

Node-RED上にTwitter取得用のノードが存在するため、オプションを設定するだけで取得することが出来ます。

Twitter ID
- ツイッターIDと連携
Search
- 検索範囲を指定できます。
  - Twitter IDのフォロー先のツイート
  - 全てのツイート ←今回はこちら
  - 特定のユーザー
  - Twitter IDへのダイレクトメッセージ
  - Twitter IDのツイッターイベント
for
- 検索ワード
  - 例として Bluemixを入れています。

ツイートの感情分析

↑で取得したツイートをTone Analyser APIで感情分析します。
今回は、感情に関してのトーンを取得します。

"tones": [
    {
      "score": 0.067329,
      "tone_id": "anger",
      "tone_name": "Anger"
    },
    {
      "score": 0.026224,
      "tone_id": "disgust",
      "tone_name": "Disgust"
    },
    {
      "score": 0.131546,
      "tone_id": "fear",
      "tone_name": "Fear"
    },
    {
      "score": 0.781599,
      "tone_id": "joy",
      "tone_name": "Joy"
    },
    {
      "score": 0.054019,
      "tone_id": "sadness",
      "tone_name": "Sadness"
    }
  ]

anger 怒り
digust 嫌悪
fear 不安
joy 喜び
sadness 悲しみ

ツイートの保存

Cloudant NoSQL DBに

ツイート内容
ツイート日時
トーン

を1ドキュメントとして保存

「整形」Node内コード

msg.payload = {
  "created_at": msg.tweet.created_at,
  "text": msg.tweet.text,
  "tones": msg.response.document_tone.tone_categories[0].tones
};

return msg;

②DB内をツイートをチェックし、Slackに通知

各ツイートの感情ごとのスコアの平均を出す

一定のスコアを超えているかどうかをチェック

各スコアの平均値の最大値が、閾値を超えたら通知する仕組みにしました。
(本来ならここの処理を注力すべきなのですが、今回は時間の関係でかなり手抜きになってしまいました。)

Slack用にメッセージを整形

Slack incoming webhookに送信

SlackでIncoming WebHooksを設定します。ここでは説明を割愛します。
設定したURLに各スコアが超えた場合用のメッセージを用意して、通知します。

↓は喜び(joy)の値が閾値を超えた場合の通知にしてみました。

まとめ

目的としていた、サービスに対するユーザーの評判を簡易的に監視するツールを簡単に作ることができました。
今回は行いませんでしたが、ツイート自体は蓄積してあるので、期間ごとの評価や、飛び抜けたスコアが出ていたツイートの表示等やれることはたくさんありそうです。
また、ツイートの分析もWatsonAPIを用いれば、無料でも少し高度な分析もできるかもしれません。
時間があればそちらにも手を出してみたいですね。

今年も1年お疲れ様でした。
来年も頑張っていきましょう。