リンクは以下の通りです。http://www.lr.pi.titech.ac.jp/~takamura/pubs/pn_ja.dicおおまかな流れ分析したい記事を形態素解析する解析した文章と感情極性対応表を内部結合させる単語の一致が出てくるのでそのままスコアを足し合わせる一文一文、丹精込めて平均得点を取る一文おきの平均得点を時系列プロットする文書全体の平均得点と標準偏差を算出するイメージとしてはこんな感じ。例)今日はいい天気でとても嬉しい。文章と辞書のがっちゃんこ一致しなかった単語の取り扱いについては色々考えたのですが、鋭利なグラフを描いて欲しかったので全て落としました。約55,000語の単語について-1から1までの数字で得点がつけられています。0をニュートラルな値として、1に近ければ近いほどポジティブ、−1に近ければ近いほどネガティブな得点となります。感情極性対応表に登録されている品詞別の登録単語と得点の概要は以下の通りです。感情極性対応表の得点ヒストグラム全登録単語はおよそ55,000語あり、9割が0より小さい、つまりネガティブな単語として取り扱われております。いろんな意味でネガティブになってきました。因みになのですが「死ぬほど嬉しい」みたいな文章を得点づけると、大体0点くらいになります。「死ぬほど」が「嬉しい」を強調していると認識できていないためです。助動詞「ない」と形容詞「ない」が-1な上に重複ヒットしましたので今回は助動詞を除外した計算としています。この辺りも更に深く詰めていくとより精度の高い感情が得点づけれそうです。算出する文章について今回は以下の記事から昨年度、よく読まれた記事プラスよく読まれなかった私の記事とプラスアルファで算出してみました。note.muなぜnoteを選んだかと言うと、この10選が見易かったからというのと、有名人も一般人も割とフラットな感じがする印象を持ったためです。他のブログサイトだと芸能人の記事が上がったりして文章に対して別の要素が絡んでそうでした。こちらの10選には漫画画像のみの記事もありましたので、そちらについては解析対象外としております。0.20昨年469いいねを獲得したえとみほさんの記事。冒頭に挙げたイケハヤさんの記事と比較すると文ごとの標準偏差が0.02減りました。わずかな差に見えますが、グラフの揺れ的には結構差があるようにも見えます。実際、インスタで3,000いいねくらい付いたテーブルフォトをプロのクリエイティブディレクターに見せたら「シズル感がないからこの写真は広告には使えないですね」とあっさり言われたこともあった。プロの定石で言えば、確かにそれが「正解」なんだろう。終盤のこの部分で0ラインをグイッと超えました。確かにマイナスな印象から「正解」というプラスのワードを使っていますね。文の閉じ方を見るとこの後はマイナスな表現をしそうな予感。分析ついでに文章に惹きこまれてしまって、ミイラ取りがミイラになってる感がありますねwこれが人を惹きつける文章なのか...どんどんいきます。シホ|noteもうすでにタイトルで負のオーラがたっぷりです。0.19全体的に低空飛行。いいね数は鬼の1676!!すごい!!(小並感)最後にグイッと上がった文章がこちらでした。その笑みが明るければ明るいほど、彼らの後ろにはしんしんと影が落ちてゆくなるほど、国語はよくわかりませんが、なんか対比的な表現が切ないですね。全部読んでないからなんとも言えないですが、こういう表現が読者の心に刺さったのでしょうか。0.24ところがどっこい、タイトルの「感動」がプラス方面に引っ張っていたり、文中にも「期待」とか「面白い」がふんだんに使われていたからか、ここまでで一番プラス感情のある文章になっています。たしかにビジネスライクな文章で前向きな事を言っとかないと「へぇ、そうなんだ」って気持ちにはならないかもです。コーヒーブレイクここまで、昨年noteでよく読まれた記事についてピックアップしてきました。大体今が折り返し地点になったところで、ある方のブログの感情の揺れも見てみましょう。tjo.hatenablog.comご存知、我らがデータサイエンティストを代表する大司教TJO氏でございます。(大司教is誰とか言われそう)恐れ多いですが、TJOさんの感情を覗き見させてもらいます。0.13ブレ幅小さっ!!!軽くネタバレしますと今回調査した記事の中で一番標準偏差も小さいのがこの記事でした。