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“恐れ”の感情が増大……「外出」に関する人々の感情、この1年でどう変わった?

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 不要不急、自粛、自宅待機……新型コロナウイルスの感染拡大によって使われるようになった言葉は多くあります。人々が外出を避け、家に閉じこもり、仕事もテレワークなどで対応するようになった2020年は、「外出」という言葉の使われ方も変化しているはずです。

 ねとらぼ調査隊ではAIを用いてSNSを解析し、「外出」に関する 2019年、2020年(いずれも4月2日~8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。

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「外出」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年には5つの感情がすべて表示されており、特に大きかった感情は「怒り」次いで「悲しみ」の順でしたが、2020年には「好き」が消えており、「喜び」と「怒り」が小さくなっています。

 逆に「恐れ」「悲しみ」は2019年と比べて大きくなっており、特に「恐れ」の感情度合いが強く変化しているのは興味深い結果と言えます。

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「外出」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。

 「外出」を中心に、2019年には「アウトドア」「GW」「連休」などが、2020年には「自粛」「不要不急」「コロナ」などの単語が並んでいます。

2019年
2020年
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「外出」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。

 2020年によく出現している単語には「控える」「死ぬ」「避ける」などがあり、2020年にだけ出現している単語には「自粛」「不要不急」「コロナ」などがあります。2019年と比べてみると、2020年の特異性がよく分かります。

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
えええ 降る 暑い ww ううう おかえりなさい お疲れさま こら じゃー すみません すんません そうですね はいはい やったー やれやれ 痒い 眩しい プレゼント プレミアムケアトラベルセット 応募方法 抽選 連休 あったかい でかい 忙しい 珍しい 薄い 雪くれる 選ぶ 寒い 終わる 食べる あかん こんにちは よい 起きる 可愛い 忘れる すごい めんどくさい 疲れる かける 痛い 遅い 暖かい 眠い 恥ずかしい 軽い 予定 きつい 投票 tweet gw アウトドア 派 たくない 朝いい 外出 思う おはよう 行く ほんと できる 言う ありがとう 良い すぎる 怖い 多い 買う 出来る 帰る しまう 強い 悪い 無い 出る いく 出す 持つ 楽しい ちゃう 入る 使う 知る 聞く控える 早い 欲しい いや お疲れ様 死ぬ 少ない 考える ほしい 避ける くださる 変わる 増える いける 分かる 作る わかる 辛い おかしい 頑張る 見る 減る 過ごす 守る 悲しい ありがたい 近い 仕事 マスク 外出禁止自粛 不要不急 コロナ 要請 感染 宣言 緊急事態 恐ろしい 有難い 申し訳ない 感染者 政府 リスク 手洗い 休校 ロックダウン 接触 知事
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「外出」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。

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「外出」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。

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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「予定」「仕事」「連休」など、動詞では「選ぶ」「控える」「連休」など、形容詞では「少ない」「寒い」「早い」などがあります。

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調査概要

調査期間2019年4月2日~8日 , 2020年4月2日~8日
調査対象Twitter
調査件数2000件(10%サンプリング)
調査キーワード外出
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

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