ステップ4：市場の方向性をAI解析

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第
5章
クラスタ分析で図示すればずいぶんわかりやすい
ステップ 4：
市場の方向性を AI 解析
佐藤聖
処理の流れ
第5章でやること
ユーザ・アプリ
3 ツイートデータ
取得
お気に入り/リツイート数
2 テキスト・
クレンジング
サンプ
リング
3 感情
分析
4 データ
セット作成
5 GAP
統計
6 クラスタ
分析
クラスタ分析
グラフ
データ
twitterR
dplyr
結果
標本データ
syuzhet
感情値付き
データ
Rのライブラリ
cluster
推定クラスタ数
factoextra
感情値と関心度付きデータ
Windows OS
PC
インターネット
図 1　いよいよ人工知能で多数のツイートを分類し市場の傾向をつかむ
第 4 章までで，図 1 に示すように，「つぶやき」から
抽出した「感情値＆関心度」データと，重要パラメー
タ「推定クラスタ数」が分かっています．本章では，
これらを使って，経済市場の感情を分析するためクラ
スタ分析を行います．
いざ! クラスタ分析
クラスタ分析によるつぶやき仕分けプログラムを
リスト 1 に示します．
● 結果の読み取り方
クラスタ分析には，k 平均法を利用しています（詳
細は Appendix 2 参照）．k 平均法で分析した結果を
図 2（p.50）に示します．処理にかかった時間は 97.43
秒でした．
図 2 は，それぞれが同一サイズになるよう自動調整
されています．標本データに含まれる感情値と関心度
の幅が異なるので X 軸と Y 軸のスケールが異なってい
ますが，それぞれのグラフ中で，各クラスタの位置づ
けを把握できればよいので，軸のスケールは一致させ
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ていません．
X 軸→感情査定結果．右に行くほど肯定的
Y 軸→お気に入り数とリツイート数の合計＝関心
度
で表示しています．X 軸の感情分析結果と Y 軸の関心
度の距離関係をプロットしています．
cluster にクラスタ数や凡例を表示しています．
・
・
グラフ上に表示されている数字はサンプリング・デー
タの行番号です．このレコードの行番号からサンプリ
ング・データにある created 列でツイートされた日
時を確認できます．ダウンロード・データと照合すれ
ば，元のツイートの内容を参照可能です．
配信元によってクラスタ数が異なります．FXstreet
ニュース，Forex ライブ，USA トゥデイはクラスタ
が層になって表示されています．データのばらつきが
狭いのに多くのクラスタ数を設定したのが原因のよう
です．傾向としては Y 軸の関心度が低いデータが多数
あり，少数のデータだけ高い傾向があります．この結
果からほとんどのニュースに特筆して注目が集まるこ
とはないように見受けられます．
2017 年 1 月号

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