#きっかけ
このQiitaでは、年間数多くの記事が投稿されていますが、2018年は、どのような話題が一番多かったのでしょうか？

ちょっと興味があったので、Python関連記事１つ１つ付けられている「タグ」に注目し、python + seleniumでスクレイピングによるタグ（キーワード）を集計するプログラムを作ってみました。

※ 正確には、2018/12/24現在で過去10,000件のデータを参照しましたので、正確に2018/1/1からのデータではありません。

#使用したプログラムのコードについて
プログラムのコードについては、スクレイピングプログラムの作り方というテーマで動画化して udemyで無料公開していますので、ぜひ御覧ください。
Google Chromeの検証機能で「CSSセレクタ」を参照し、Seleniumで指定する方法などがわかると思います。

【夢月流】Pythonスクレイピング入門～Webスクレイピングプログラムを素早く作るコツを教えます～

#プログラムの内容
基本的に以下のようにSeleniumで画面遷移を行っています。

Qiita初期画面(未ログイン状態)
上記状態からログインGoogle連携で、メールアドレスとパスワードを入力）
Python記事一覧画面

この最後のPython記事一覧画面において、最新投稿分から順次過去投稿分に遡って、１つ１つ付けられているタグの種類と、その出現個数を数えています。

記事一覧は各ページ20記事があり、500ページに渡って調査したので、合計10,000個の記事について調べました。

#その結果は・・・

pythonタグを含めて、合計3661個のタグが付けられていました。
そのうち、出現回数が10未満のものが、3312個となっており、かなりバラツキがあります。

##Pythonタグと一緒に付けられたタグで、出現回数の多いのは？
出現回数の多い上位100タグは下記のとおりでした。
（1位のPythonは、Python記事のみ対象にしたので、タグ出現回数は当然10000回です。）

上位は、機械学習、DeepLearningなどAI関係がやはり多いですよね。

No	タグ名	出現回数
1	Python	10000
2	Python3	1390
3	機械学習	813
4	DeepLearning	575
5	Django	458
6	pandas	416
7	TensorFlow	366
8	Keras	365
9	numpy	318
10	matplotlib	289
11	Jupyter	267
12	RaspberryPi	253
13	MachineLearning	249
14	AWS	238
15	Anaconda	219
16	OpenCV	218
17	Flask	212
18	初心者	208
19	自然言語処理	189
20	docker	185
21	データ分析	173
22	scikit-learn	168
23	lambda	148
24	ディープラーニング	136
25	スクレイピング	133
26	Chainer	123
27	JavaScript	117
28	pip	115
29	Kaggle	114
30	数学	111
31	pyenv	105
32	Mac	104
33	Selenium	103
34	Twitter	101
35	PyTorch	98
36	画像処理	92
37	AI	89
38	python2.7	84
39	Ruby	81
40	mecab	78
41	Ubuntu	78
42	Windows	76
43	強化学習	72
44	IoT	72
45	Slack	72
46	ProjectEuler	71
47	R	70
48	api	68
49	Heroku	66
50	Pycharm	66
51	colaboratory	65
52	BeautifulSoup	65
53	深層学習	64
54	統計学	64
55	TwitterAPI	64
56	Java	61
57	GoogleColaboratory	60
58	C++	60
59	最適化	59
60	Jupyter-notebook	58
61	Pipenv	56
62	CNN	55
63	GoogleCloudPlatform	55
64	データサイエンス	54
65	scipy	52
66	Azure	52
67	JSON	52
68	Excel	50
69	数値計算	50
70	環境構築	50
71	競技プログラミング	49
72	MySQL	49
73	人工知能	49
74	maya	47
75	Linux	47
76	Windows10	46
77	Django2.0	45
78	VSCode	44
79	ROS	44
80	GitHub	44
81	Tkinter	43
82	gcp	43
83	備忘録	42
84	入門	42
85	linebot	42
86	seaborn	40
87	NLP	39
88	Ansible	39
89	C	39
90	pygame	39
91	word2vec	38
92	HTML	38
93	アルゴリズム	38
94	virtualenv	38
95	C#	36
96	画像認識	36
97	Scrapy	36
98	AtCoder	36
99	bottle	35
100	Stan	35

#まとめ
「MachineLearning」と「機械学習」は同意、「DeepLearning」と「ディープラーニング」は同意など、とかにするという処理を加えれば、もう少し違った結果になりそうです。

また2019年6月末ぐらいに、タグ出現回数がどう変わるのか、確認してみたいと思います。