わんこ

変わったデータの収集と分析をする、全然ワカラン…な初心者。

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5chからデータを取得するshinyアプリ【R/rvest】

Rを使って5chスレッドからデータを取得・保存します。 RSeleniumなどの仮想ブラウザを使わなくてもできるのでとても簡単。 5chの分析やログの保管に良いかもしれません。 ▼スレッドの取得 rm(list = ls())gc()gc()library(pacman)pacman::p_load("tidyverse", "stringi", "rvest" )# urlを設定url

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    • Twitter上の「人工地震」に関する情報拡散について

      ●初めに 3/16夜11時、東北地方で大きな地震がありました。 このたびの災害により被災された皆様、ならびにそのご家族の皆様に心よりお見舞い申し上げます。 以前の震災を思い出してストレスになってしまったり、余震の心配があったり、不安な日々が続いているかと存じます。 一刻も早く落ち着き、安心できるよう、心よりお祈り申し上げます。 … 先日、Twitter情報検証ツールに関するnoteを作成いたしました。 今回、地震直後より「人工地震」であるというツイート・リツイートが多

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      • Some methods using R for Twitter information "defense warfare" ─Rを用いたTwitter情報検証のためのいくつかの手法

        　The military invasion of Ukraine by Russia has resulted in the loss of many innocent and irreplaceable lives and deprived many others of their livelihood.　I express my deepest condolences to all the victims and affected people. I pray that

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        • How to create a pixel art using ggplot2 in R

          The other day I tweeted some pixel art that I created using ggplot2 and got a question about the code. To be honest, creating R pixel art requires quite a bit of manual labor, and The first step is to actually create the pixel art in Micro

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        5chからデータを取得するshinyアプリ【R/rvest】

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        • Twitter上の「人工地震」に関する情報拡散について

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        • Some methods using R for Twitter information "defense warfare" ─Rを用いたTwitter情報検証のためのいくつかの手法

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          【R/Shiny】「ツイート収集webアプリ」を作る２　～timeline収集機能追加～

          こちらの続きです。 ●やること本記事では過去記事で作ったツイートを収集するwebアプリに特定のアカウントのツイートを収集する機能を追加します。 For English speakers. In this article, I'm going to add a function to collect tweets from a specified account to the web app that collects tweets created in the previ

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          【R/Shiny】「ツイート収集webアプリ」を作る２　～timeline収集機能追加～

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          【R】ggplot2でドット絵

          こちらのドット絵はggplot2にて作成されました。 という訳でソースコードです。 if(!require("ggplot2")){ install.packages("ggplot2", dependencies=TRUE)}if(!require("dplyr")){ install.packages("dplyr", dependencies=TRUE)}library(ggplot2)library(dplyr)x <- c(3, 7, 11, 15, 19,

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          【R】ggplot2でドット絵

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          【R/Shiny】冬休みの工作「ツイート収集webアプリ」を作る

          ●やること本記事ではRとshiny、Twitter API keyを使ってツイートを収集するwebアプリを無料で作ります。 For English speakers. In this article, I will create a free web application that collects tweets using R, shiny, and Twitter API key. The program code is in English only, but th

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          【R/Shiny】冬休みの工作「ツイート収集webアプリ」を作る

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          DLsiteのランキング入りボイス作品のタグ分析（Rを使ってDLsiteランキングのスクレイピングをした）

          有料部分はスクレイピングと分析に使用したRプログラムのコードのみです。DLsiteタグの分析内容は無料でご覧いただけます。 以下の記事は話題の対象上、性的な内容を含みます。このため、表題のワードに身に覚えのない方、興味のない方のご閲覧はご遠慮ください。 18歳以上向けですが、分析がテーマであり、性的な表現は含まれておりません。 ●初めにnoteのフォロワーに声優さんがいてビックリ。こんな変な奴をフォローありがとうございます。 そうだDLsiteの分析をしよう。 という訳

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          Twitterデータで見る「貢がせ嬢は増えているか？」

          以下の記事は一般的でない性癖に関する記述を含みます。このため、表題のワードに身に覚えのない方、興味のない方のご閲覧はご遠慮くださいませ。 ●はじめに「最近とくに貢がせさんが増えたような気がする。」 そういった声を聞きました。 感染症流行の経済苦による小遣い稼ぎのため、または人間関係の希薄化によりSNSでの人間関係を求める方が増えているのかもしれません。 今回はデータを元に、一日あたりどれくらい貢ぎマゾ関連タグでツイートされているか、一日でどれくらいの貢がせさんが生まれている

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          Twitterデータで見る「貢がせ嬢は増えているか？」

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          「#貢ぎマゾ」ツイートは何時に投稿するのが一番効果的で、注目を浴びるのか？

          以下の記事は一般的でない性癖に関する記述を含みます。このため、表題のワードに身に覚えのない方、興味のない方のご閲覧はご遠慮ください。テーマは分析であり、記事中に性的な内容は含まれていません。 ●はじめにTwitterは何時にツイートするかによって注目度は大きく変わります。 タイムラインと検索は新しいツイートが古いツイートをどんどん押しやってしまい、古いツイートはあまり人目につきません。 このため、注目を集めるツイートを行うためには以下の2点が大切です。 ・皆が見ている（いい

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          「#貢ぎマゾ」ツイートは何時に投稿するのが一番効果的で、注目を浴びるのか？

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          Twitter利用者のIQは高いのか？ ―Rを使ってツイートされたIQ診断結果を分析した―

          ●はじめにTwitterで令和初IQテスト2020年度版というものを見つけました。 もし興味がありましたら下記リンクから診断してから記事を読むと面白いかもしれません。 自分でもやってみましたが、結果が高いのか低いのか、全体のうちでどれくらいなのか分かりません。 結果はタグ付きでツイートできるようになっているため、Twitterで#令和初IQテスト2020年版 で検索すると様々な結果がツイートされています。 見てみれば分かりますが、ツイートされているIQは結構高めな方が多い

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          Twitter利用者のIQは高いのか？ ―Rを使ってツイートされたIQ診断結果を分析した―

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          だった様の詩をテキストマイニング

          依頼に基づき だった様の詩40作品のテキストマイニングを実施しました。 ●方法KH Coderを使用しました。 対象とした詩は以下の通りです。 ああなんと素晴らしきかな れもん 乃東枯 車輪 マザー うんうんあはは 見上げれば空っぽ ちまめ 7月11日（木）晴れ　w.28 l.30 ビックイーター 走馬灯で満ちる部屋 確かなありかた てざわり 春眠に誓って 朝日と添い寝 不可視浸食型教典 彗星交差点 ばち 白い背中 漂流 ボトル アクアリウム 春のパン祭り グットバイ、

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          だった様の詩をテキストマイニング

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          自分をテキストマイニング

          前書き書いた文章が溜まって来たため、勉強も兼ねて自分の文章の分析をしてみました。文章の反省や自己分析、テキストマイニングの練習にもなるかと。見てないですけどnoteで同じような事をやっている人いるんじゃないかなぁ。と思ったらテキストマイニングタグが100件くらいしかなかった。 意外とマイナー...？ 今回でプロファイリングにかなり有効であることが分かりましたので、 「界隈の文章やツイートのテキストマイニングとnote売り上げ・対外的評価との間の相関解析」 「テキストマイニン

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          自分をテキストマイニング

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          赤

          #Arbor Daygy <- c(92,91,90,89,88,87,86,81,79,78,77,76,72,71,70,69,68,67,92,86,70,79,78,77,76,70,67,11,10,9,8,1,9,8,92,86,80,69,68,67,68,69,71,5,4,3,2,10,91,87,80,80,70,69,71,67,76,4,3,2,1,90,89,88,76,69,67,69,70,24,14,13,12,11,79,78,77,71,6

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