【分析】ツイートの種類別(リツイート、リプライ(返信)、ハッシュタグ・リンク)の割合(シェア) by Twitter4J その12


※ツイッター分析シリーズの目次はこちら
※2015/07/30 追記→今回の分析の2015年版を作成しました!


約173万ツイート(日本語のみ)を使ったTwitterのツイートの分析のその12です。
今回はツイートの種類別(リツイート、リプライ(返信)、ハッシュタグ・リンク)のシェアの分布を分析しました。

<使用データ> →詳細はその1
期間:2012/05/17(木)0:00~20(日)23:59 の4日間
ツイート数:172万5212 ツイート(日本語のみ)



種類別(リツイート、リプライ(返信)、ハッシュタグ・リンク)の曜日別のツイート数


ツイートの種類は次のように分類しました。

・リツイート(公式リツイート、非公式リツイート(RT: ~、QT: ~など))
・リプライ(返信(@~入り))
・ハッシュタグ(#~)、またはリンク(http://~、https://~)入り
・上記のどれにも当てはまらない純粋なつぶやき


非公式リツイートとリプライは厳密には区別がつきにくいですが、RTやQTなどが入ったものは非公式リツイート、そうでないものはリプライとしました。
(例 「どうも RT :@teapipin ~」→非公式リツイート、「どうも @teapipin ~」→リプライ)

また、ハッシュタグ、リンク(http://~、https://~)入りはリツイートとリプライでもありますが、今回の分析ではリツイート、リプライでのそれは含まないこととしました。

このようにしてまとめると次のようになりました。





リツイートはすべてで10.23%とそれほど多くないですね。
特に非公式リツイートは2.30%と最も少ないです。
一方、つぶやきが52.78%と過半数を占め、純粋なつぶやきが35.77%を占めています。
リプライは37.00%とつぶやきに次いで多いということが分かります。


曜日別・時間帯別のツイート数


次に種類別に曜日別・時間帯別のツイート数をグラフにすると次のようになりました。
(クリックで拡大)










どの種類からの影響が大きいか?を寄与度を使って分析


どの種類が増減に影響しているかを調べるためにその5でも使った寄与度という方法を使います。
寄与度とは、あるデータ全体の変化に対してその構成要素である個々のデータの変化がどのように貢献しているかを示す指標です。
(→解説:寄与度・寄与率とは何ですか - 埼玉県ホームページ寄与度とは -コトバンク

例えば、

土曜10時台の公式リツイートの場合
 寄与度=(土曜10時台の公式リツイート-土曜9時台の公式リツイート)÷土曜9時台の計×100
日曜0時台の公式リツイートの場合
 寄与度=(日曜0時台の公式リツイート-土曜23時台の公式リツイート)÷土曜23時台の計×100

となります。

結果は次のようになりました。(クリックで拡大)









グラフでは計(全体)を折れ線で表しました。
前時間帯がない木曜0時台は便宜上0%としました。

この結果から次のことが分かります。

どの曜日も
・減少はリプライと純粋なつぶやきが大きな原因。
・増加はリプライと純粋なつぶやきが大きな原因。
・公式リツイート・非公式リツイートとも全体に大きな影響は与えない。



今回のまとめと次回


時間帯別によってリプライと純粋なつぶやきが大きな影響力を持っていることが分かりました。
やはりツイッターは人との大事なコミュニケーションのツールであり、またツイッター本来の目的である純粋なつぶやきが重要ということですね♪

さて、次回は引き続き種類別について利用アプリ(Twitterクライアント)の機器別にざっと見ていこうと思います。


↓この記事が参考になったら拍手をクリックお願いします。今後のブログ作りに役立てたいので。
関連記事

コメントの投稿

非公開コメント

プロフィール

てぃー

Author:てぃー
詳しい自己紹介:こちら
Twitter:@teapipin


Instagram:@teapipin

follow us in feedly 
にほんブログ村 IT技術ブログへ にほんブログ村 PC家電ブログへ
現在の閲覧者数:

ブログ内検索
今日のアクセス数の多い記事
カレンダー

08月 | 2023年09月 | 10月
- - - - - 1 2
3 4 5 6 7 8 9
10 11 12 13 14 15 16
17 18 19 20 21 22 23
24 25 26 27 28 29 30
過去記事ダイジェスト
お知らせ
ツイッター分析の分析結果が引用された研究が学会賞を受賞!!


ツイッター分析の分析結果が新潟大学教育学部の論文に引用
教育の実証研究の場でも高く評価!

ツイッター分析の分析結果が和歌山大学防災研究教育センターの論文に引用
防災の研究において評価!

2015年版ツイッター分析(世界編)が始動!
今回は世界の国別・言語別ツイートを分析!

ツイッター分析の分析結果が慶應義塾大学有名教授の研究論文などに引用
文系の研究までも制覇!

Interval Timer EX
有名雑誌「Mac Fan 2015月2月号」に「インターバルタイマーEX」が3度目の掲載!ポモドーロテクニックに有効!

自作Macアプリ3部作が2014年 Vector 年間ダウンロードランキング Mac トップ100にすべてランクイン

TimeCalcを公開しています!
時間計算、年齢計算、学歴欄作成など。

ツイッター分析の分析結果が人工知能の研究に!
ブログが学会発表で引用されました。

今まで開発したiPhoneアプリのソースコードを公開しています!
勉強に役立ててください。


2013年 Vector 年間ダウンロードランキング Mac トップ100に「デジカメ変更日を撮影日に一括変更 for Mac」と「インターバルタイマーEX」がランクイン

Interval Timer EX
有名雑誌「Mac Fan 2013月4月号」に「インターバルタイマーEX」が2度目の掲載!!

リアルタイムツイッター地図
リアルタイムツイッター地図を公開しています!
位置情報付きツイートをリアルタイムに表示します。

新たなツイッター分析としてイベントツイート分析を行っています!

2012年8月1日(水)開催の「Twitter勉強会」で発表
ツイッター調査:約173万ツイートを調査して分かったTwitterの利用動向 #twtr_hack from teapipin


Interval Timer EX
有名雑誌「Mac Fan 2012月3月号」に「インターバルタイマーEX」が掲載!!



 

はてなブックマークの人気記事