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本記事は[その2]となります。

以下4記事がまとめて3分で読める！
[3分で読める] 食べログとSNSの評価を比較してみた～ショート編～

簡単なあらすじ(元記事リンク！)

• (その1)ツイートの取得(SNSの調査)/カフェの選定
  TwitterAPIを活用し、東京23区内の人気カフェ/スイーツ店のツイートを取得
  取得した店舗のうち、総ツイート数が200件を超えている店舗10店舗を選定。

• (その2)ツイートの前処理（本記事）
  ツイートには取得したい感想(評価)の他に、公式アカウントや引用ツイート、
  お土産ランキングなど不要なツイートを削除。

• (その3)感情分析にてツイートを得点化
  「日本語評価極性辞書」と「単語感情極性値対応表」2つの辞書を活用し、得点の比較。
  食べログの評価幅が[0~5]のため、正規化にて幅を[0~5]合わせる。

• (その4)食べログ評価を取得/比較
  食べログの評価を取得し、評価の分布をグラフ化。
  先ほど取得したツイートの点数との比較を行う。

3.ツイートデータの前処理

!pip install emoji --upgrade
import emoji

import pandas as pd
import numpy as np
import re
import csv
import matplotlib.pyplot as plt
import traceback
from google.colab import drive 
drive.mount('/content/drive')

# CSV読み込み
df = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/aidemy/ブログ＿食べログ/tweet/csv/(326)和栗や.csv',
                 usecols=['text', 'name','created_at'])
df = pd.DataFrame(df)
df.index +=1

# 時間の表示変更
df["created_at"] = df["created_at"].str.split(" ",expand=True)[2]
# URLと@の消去
df['text'] = df['text'].str.replace("http\S+", '')
df['text'] = df['text'].str.replace("@\S+", '')
# 絵文字の消去
df['text'] = df['text'].apply(lambda x: emoji.get_emoji_regexp().sub(u'', x)) 

# 重複の消去
df = df.drop_duplicates(subset=['text'])
df = df.drop_duplicates(subset=['name'])

print(df["name"].value_counts())
print(df['text'].value_counts())

時間表記の変更

df["created_at"] = df["created_at"].str.split(" ",expand=True)[2]

時間は正確に取得できているか確認するために残しました。

@返信ID/URL/絵文字の消去

# @
df['text'] = df['text'].str.replace("@\S+", '')
# URL
df['text'] = df['text'].str.replace("http\S+", '')
# 絵文字
df['text'] = df['text'].apply(lambda x: emoji.get_emoji_regexp().sub(u'', x)) 

感情分析では、絵文字の判別は不可。
URLや@（メンション）も分析対象外のため、ここですべて消去しておきます。
URLとメンションはそれぞれ、「http\」「@」から始まる文字列を空白に置換しました。
そのため、改行された空白が残っているところがあります。

重複の消去

df = df.drop_duplicates(subset=['text'])
df = df.drop_duplicates(subset=['name'])

テキストを確認していく上で、引用ツイートや何かの記事をツイートされている方、
また、公式ツイートの宣伝も多くみられました。
今回取得を行いたいのは、利用した人の感想や利用を期待する人の意見のため
複数回ツイートをしている方を重複を消去するduplicates()で一括消去しました。
これにより「○○、行きたい」「美味しかった」などのシンプルな正の感情のツイートも消去しています。
しかし、全店舗同様の処理を行っていため評価に影響はしないと考えます。

処理後のツイート数

• ツイート数は減少
• 元のツイート数が多いほど、減少数は大きい
• 消去されたツイートには「公式アカウント」や「スイーツランキング」の引用ツイートなどが見られた
• SNSでの情報発信には「いいね」が一定数見られた、SNSの活用はマストか…

今後の展望として

• ツイート数の多い店舗のツイート内容を確認し、どんな内容に関してはツイート数が増加するのか確認してみたい！
• 例えば、テイクアウト、お土産、フェア、新商品など

続く！
[その3]
4.ツイートデータの感情分析