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AKB428は荒野を目指す

秋葉原で働くエンジニアなブログ

アニメ史に残る2日間 ラブライブμ's Final LoveLive!のツイートの解析

ラブライブ ファイナルライブ 2日目行ってきました。。

ラブライブ!Official Web Site | ラブライブ!μ’s Final LoveLive!〜μ’sic Forever♪♪♪♪♪♪♪♪♪〜

10年分泣きました、感無量です。

見切れ席でしたが全然見切れてなくむしろ、モニタが間近で見れてキャストもたまに至近距離で見れるという当たり席でした。

 

ファイナルライブという事で2日間のラブライブ関連のTwitterのツイートをStreamingAPIで監視し統計し時間単位の発言数の数の遷移をグラフ化してみました。

 

f:id:rakuda00:20160403181450p:plain

http://i.imgur.com/YRqrMPO.png (縮小版)

 

ライブ特有の面白いグラフになっています。

ライブが上演している時間帯は発言数が少なくなり、上演が終わると爆発的なツイートの伸びになっています。

特に注目すべきは1日目のライブ上演後より2日目の上演後のツイートが3倍伸びている点でしょう。

2日目のライブは本当の最後の最後だったのでμ'sへの感謝と、終わることに対する悲痛(?)なツイートが伸びたのだと思われます。

 

解析の手法としてはTwitter Streamin APIをmakiというソフトでCSVに時間単位で保存し、Google Cloud Strageにcpし、Google BigQueryで集計しています。

 

    // CSVをGoogle Cloud Strageにコピー
    gsutil cp 20160401_* gs://maki_v1/lovelive/
    
    // CSVのテーブル定義
    id: STRING ,name: STRING,tweet_text: STRING,source: STRING,retweet_count: INTEGER,favorite_count: INTEGER,created_at: STRING,latitude: STRING,longitude: STRING
    
    // 時間単位での発言数を集計
    // SELECT  count(*) FROM [lovelive.tweet_20160401] where created_at like "%Apr 01 18%"

f:id:rakuda00:20160403182706p:plain

 

BigQuery テーブル

lovelive.tweet_20160331 レコード総数:246,711
lovelive.tweet_20160401 レコード総数:368,167

BigQueryのテーブル名はlovelive.tweet_YYYYMMDDのように日付だけ変更させたテーブルを複数持つと上手くそのように認識してくれる様子。

f:id:rakuda00:20160403183155p:plain

 

 監視したキーワードリスト

TwitterStream監視、ラブライブμ's キーワードリスト · GitHub

 

グラフのレイアウトはTwiter本家の紅白グラフを参考につくりました

 

 

μ'sが終わった今、ラブライブ サンシャインに移行するか否か。

人生最大の選択である。

 

f:id:rakuda00:20160403190521j:plain

 

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