とある女優の交換日記をテキストマイニングしてみた
はじめに
「交換日記」なんだかとても懐かしさを覚える言葉です。
IT（情報技術）が発達した現代でも交換日記をしている男女がいるなんて素敵じゃないですか？
そんな交換日記をテキストマイニングで分析してみました。
分析は、ユーザーローカルAIテキストマイニング
（ https://textmining.userlocal.jp/ ）を使用しました。
調査対象文章
”今朝は、逆ギレ状態してしまってゴメンなさい（汗）。あなたの主張があったのに、まさかの私がソレを逆手に取って、ハッキリしっかりきっぱり言ってしまう形になってしまったこと、ちょっと変だったか…ひどかったよな（涙）と反省しています（涙）。それでまた周作に謝らせてしまったから。ゴメン。本当
出逢ってくれて、会ってくれて、合ってくれて、くっついてくれて、入ってくれて、泣かせてくれて、きもちくしてくれて、いつもどんな時もあなたらしく居てくれて、対峙してくれて…本当にほんとに、ほんとうに、、ありがとう。心からのありがとう。感謝しています。愛しています。（恥ずかしがらずに言えるように成りました。←あなたのおかげ♡笑。）2023.5.9”
テキストマイニング結果
１） ワードクラウド
スコアが高い単語を複数選び出し、その値に応じた大きさで図示しています。 単語の色は品詞の種類で異なっており、青色が名詞、赤色が動詞、緑色が形容詞、灰色が感動詞を表しています。
☞ 「周作」という名詞のスコアが大きく、調査対象文章の中でとても重要な意味を持つことが分かります。
2) 共起キーワード
共起とは、一文（改行や「。」などで区切られた各文）の中に、単語のセットが同時に出現するという意味です。共起キーワードは、文章中に出現する単語の出現パターンが似たものを線で結んだ図です。出現数が多い語ほど大きく、また共起の程度が強いほど太い線で描画されます。
☞ 何か「ひどい」ことでも言ったのでしょうか？痴話喧嘩？そんな痴話喧嘩ですら日常を忘れる楽しいひとときだったのでしょう！
３） 2次元マップ
文章中での出現傾向が似た単語ほど近く、似ていない単語ほど遠く配置されています。距離が近い単語はグループにまとめ、色分けしています。
☞ やはり中心は「あなた」。この世界は「あなた」なしでは考えられないということでしょうか？
４） 感情分析AI
文書全体を分析し、感情の傾向を可視化しています。
「ポジネガ」は、文章に含まれるポジティブな感情の文とネガティブな感情の文の存在比を示しています。
☞ 全体的にはネガティブな感情が覆った文章ということが言えます。
「感情」は、文章に含まれる各感情の度合いを数値に換算しています。なお、各感情の数値は、全ての感情の平均値を50％とした偏差値です。
☞ 好き❤️という感情と悲しみ😭という感情の度合いが強く、複雑な女性心理を表しています。
５） ポジネガ推移
文書を分割して分析し、ポジティブな感情とネガティブな感情の比率の推移を時系列的に可視化しています。グラフの左端が文書の先頭を表しており、右に進むほど終わりに近づきます。
☞ 前半は、ネガティブな感情が覆っていますが、途中から反転して後半に向けてポジティブな感情へ移行。好き❤️という抑え切れない気持ちが高まっていく様子が伺えます。
６） 感情推移
文書を分割して分析し、感情の起伏の推移を時系列的に可視化しています。各感情はその度合いが大きいほど、領域の縦幅が大きくなります。また、グラフの左端が文書の先頭を表しており、右に進むほど終わりに近づきます。
☞ 前半は、怒りと悲しみが交錯しています。しかし、だんだん「好き❤️」という感情が大きくなって・・・
「とってもとってもとってもとってもとってもとっても大好きよ」
というメロディーがヘビーロテーションでもしたかのようです。
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