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鑑定士
1 時間前 · さんが MachineLearning投稿しました

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鑑定士
2 時間前 · さんが 自然言語処理 NLP投稿しました

地震の被災地に対する関心は、3か月で半減します。


 能登半島地震の被災地のうち、珠洲市を取り上げて地震発生前の2023年10月から地震後18か月たった2025年6月までのTwitterの投稿数、投稿者数、閲覧数、「いいね」数のそれぞれの推移をまとめてみました。

 地震前と比較すると、4つすべてが急増しており、地震後18か月たっても地震前の水準に戻っていません。

 地震後いずれも数を減らすのですが、投稿数と投稿者数の減少と比較して、閲覧数と「いいね」数の減少が激しいことが分かります。

 その原因ですが、例えば山梨大学の片谷先生らは、大手メディアのうち新聞を取り上げて、地震発生から時間の経過とともに急激に報道が減少し、社会的関心の維持に必ずしも貢献していない可能性を指摘しています。



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鑑定士
2 時間前 · さんが MachineLearningグループ投稿しました

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鑑定士
2025年7月3日 · さんが 自然言語処理 NLP投稿しました

伊東市の市長さん ツイッター空間での評価は?

可視化資料を見るまでもなく、皆さまの予測のとおりです。


まず、投稿数と投稿者数。


投稿数も投稿者数もほぼ同じ動きをしました。


6月26日が市議会で追及された日ですので、それ以前の25日までを平時とすると、「除籍だったけど続投するよ」と言っちゃった7月2日は、投稿数は約7倍、投稿者数は12倍に増加しています。


良い内容のツイートが増える分には大歓迎なのですが、そんなわけないだろうな。


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鑑定士
2025年6月15日 · さんが 自然言語処理 NLP投稿しました

被災地「珠洲市」のテキストアナリティック 最終回

前回は被災地「珠洲市」の感情表現の推移を見てみました。


最終回は、ツイートに現れる特定の語の推移から復旧作業などの進捗状態をつかむことができるか頑張ってみます。


あまりたくさんの語を使用すると、グラフが見にくくなります。そこで今回は「避難所、仮設住宅、断水、ボランティア、解体」の5語を使って、単語の使用頻度がどのように変わっていくのかを見てみます。


まずは、避難所と仮設住宅。

地震発生時には仮設住宅などありませんので、2024年1月は避難所が圧倒的にたくさん出現します。途中凸凹しますが2024年8月から仮設住宅と避難所の頻度が逆転し、現在に至っています。2024年8月末には要望戸数6,804戸のうち、 6,262戸が完成予定でしたので、大体時期はあっています。ちなみに全戸完了して避難所が閉鎖されたのは、2005年3月でした。


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鑑定士
2025年6月14日 · さんが 自然言語処理 NLP投稿しました

能登半島地震後の感情の変化をTwitterで可視化してみた。

前回に引き続いて、能登半島の先っぽの自治体「珠洲市」に関するTwitterを使用して、投稿者の感情の変化を可視化してみました。


まずは「Koheii」さんが公開している学習済みモデル「bert-japanese-finetuned-sentiment」で、各ツイートをポジティブ、ネガティブ、ニュートラルに分類しました。



上の図は、各月の全投稿に占めるポジティブとネガティブの比率の推移を表しています。


ネガティブな投稿は地震が発生した2024年1月に上昇し、その後2028年8月まで緩やかに上昇し、その後低下しています。ポジティブな投稿は2024年1月以降緩やかに上昇し、2024年8月以降はやや増加率が高くなっています。


震災なのにポジティブというのも変な感じがしますが、例えば「がんばろう」とか「応援しています」などがツイートに含まれると、ポジティブに分類されているようです。地震発生当初は応援ツイートが多く、2024年8月以降は復旧工事が具体的に目に見えるようになったことによるものではないかと想像しています。


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鑑定士
2025年6月12日 · さんが 自然言語処理 NLP投稿しました

Twitterからみた被災地「珠洲市」に対する社会的関心

訓練済み言語モデルの発展が急速で、いろんな高性能なものを手軽に使える環境になって驚いています。昔々は夜なべして訓練用の分譲データを作ってモデルを訓練して、それでもたいした精度が出なくてがっかりだったのが、隔世の感があります。


前回は僕の地元である加賀市に関するツイートを扱いましたが、今回は能登半島地震で甚大な被害を受けた珠洲市に関するツイートを見てみます。


地震が発生した2024年1月のワードクラウドを見てみると

当然ですが、地震や震災に関する単語で埋め尽くされます。


投稿者の属性を見てみます。


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鑑定士
2025年5月9日 · さんが 自然言語処理 NLP投稿しました

自然言語処理2~感情分析~

前回はワードクラウドと共起ネットワークを使って、ツイート「加賀市」を見てみました。


今回はBERTを使って、ツイート「加賀市」の環状分析(ネガ・ポジ判定)を行ってみます。


トークナイザーはおなじみの「cl-tohoku/bert-base-japanese-whole-word-masking」、ネガポジ判定モデルは「koheiduck/bert-japanese-finetuned-sentiment」を使っています。



結果は、


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鑑定士
2025年5月6日 · さんが 自然言語処理 NLP投稿しました

Xに投稿された加賀市に関するTweet

GW中はどこにも行かないかわりに、地元食材を使って調理して飲んだくれていました。この時期は定置網が始まって間もないため、魚の種類が豊富で値段も安い。山のものもコゴミ、ワラビ、山ウドなどがわんさかあります。加賀市の温泉を訪れるならば、秋から冬のカニの時期もいいのですが、僕のおすすめはGWですね。


さて、そんな加賀市ですが皆さんどんな印象を持たれておいででしょうか?


やはり「過疎」とか「さびれた」というイメージかな。


X(旧Twitter)の投稿をキーワード「加賀市」で抽出して、可視化してみました。


抽出した期間は、2024年12月から2025年4月いっぱいまでの半年間から、ランダムに1000件の投稿を取得しました。


まずはワードクラウドから。


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