マスク、感染、緊急事態……キーワード「通勤」に対するSNS上の反応はどう変わった?

Tweet
Share
LINE
Hatena

 新型コロナウイルスの影響により、毎日の通勤をやめてテレワークに切り替える企業が増えてきました。一方で、医療従事者や保育所など公共性の高い職種や、現場での作業が求められる職種においては、いまだ出勤を続けている人たちも多くいます。

 ねとらぼ調査隊ではAIを用いてSNSを解析し、「通勤」に関する2019年と2020年(いずれも4月1日~7日)のTwitter上の反応を調べてみました。

 本記事はAI記者により自動生成しています。

advertisement

「通勤」のラベル別感情度合い

 まずは、この話題に関する人々の感情の傾向を示す【ラベル別感情度合い】を見てみましょう。感情は「喜び」「好き」「恐れ」「悲しみ」「怒り」の5つに分類されています。四角い形をしたマーカーは、各感情の度合いが大きいほど赤く大きく表示されます。

 2019年に大きかった感情は「怒り」「好き」の順だったのに対し、2020年に大きかった感情は「悲しみ」「恐れ」の順となっています。

advertisement

「通勤」のワードクラウド

  次に、この話題と一緒にどんな単語が発信されているかを表す【ワードクラウド】 を見てみましょう。単語は文字が大きいものほど多く発信されており、その話題に強く関係しています。単語の色は品詞を表しています。

 「通勤」を中心に、2019年には「通勤ラッシュ」「通勤時間」「通勤電車」「通学」「新年度」などが、2020年には「緊急事態」「マスク」「コロナ」「感染」「自粛」などの単語が並んでいます。

2019年
2020年
advertisement

「通勤」の単語分類

 【単語分類】では、比較した2つのデータに出現する単語を、それぞれどちらに偏って出現しているかでグループ分けし、表にしています。グループ中の単語は出現頻度が多い順に並んでいます。

 2019年によく出現している単語には「寒い」「可愛い」「おめでとう」などが、2020年によく出現している単語には「減らす」「止める」「おかしい」などがあります。

2019年にだけ出現2019年によく出る両方によく出る2020年によく出る2020年にだけ出現
寒い 可愛い おめでとう お疲れさま お疲れ様 すいません ようこそ うるさい だるい 優しい いいえ うお こんばんは さようなら さよなら まあまあ よっしゃ早い 新しい 聴く 悪い 買う 楽しい すごい しんどい 辛い 終わる きつい 聞く 嬉しい 疲れる つらい 持つ 痛い 死ぬ 着く 過ぎる 暖かい 遠い 忙しい 朝 難しい 軽い おやすみ 大きい 通勤ラッシュ 通学おはよう いい 通勤 思う できる 良い 乗る 言う 多い 行く くれる すぎる 無い 欲しい しまう ありがとう 使う 考える ほんと 帰る 混む かかる 出来る 電車 でる 歩く よい 頑張る 増える わかる変わる 怖い ほしい 働く 減る 少ない 始める 出す 空く 出る 分かる いや わーい こわい っぽい 会社 マスク 満員電車 普通 テレワーク 勤務 在宅 ok 意味 リスク減らす 止める おかしい 休める 頂ける 宣言 感染 ごめんなさい 危ない コロナ 自粛 外出 緊急事態 髪 時差 感染者 出社 減 密 対策 本数 休業
advertisement

「通勤」の特徴語マップ

 【特徴語マップ】では、それぞれの単語がどちらのデータにより多く出現するか、またどれだけ特徴的であるかを2次元にマッピングしています。上寄りの単語はこのデータに特徴的なもの、下寄りの単語は一般的なものであることを示しています。

advertisement

「通勤」のネガポジマップ

 【ネガポジマップ】では、それぞれの単語がどちらのデータにより多く出現するか、またその単語の意味がどれだけポジティブ・ネガティブであるかを2次元にマッピングしています。上寄りの単語はポジティブな意味を持ち、下寄りの単語はネガティブな意味を持ちます。

advertisement

単語の出現率

 【単語の出現率】では、出現回数の多い単語を選び出し、それらが2つのデータにおいてどれくらいの比率で出現するかをグラフにしています。

 2019年と2020年で差分が大きかったのは、名詞では「緊急事態」「通勤ラッシュ」「会社」など、動詞では「聴く」「買う」「会社」など、形容詞では「楽しい」「怖い」「すごい」などがあります。

advertisement

調査概要

調査期間2019年04月01日~7日 , 2020年04月01日~7日
調査対象Twitter
調査件数2000件(10%サンプリング)
調査キーワード通勤
調査方法対象期間のTweetを「 AIテキストマイニング by ユーザーローカル 」によるテキストマイニングにより分析
備考なし

※本ページはアフィリエイトプログラムによる収益を得ています

関連タグ

Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.

アクセスランキング