頑張らないように頑張る。

怠惰と努力の狭間

今年一番使われた単語は!!?🔤

年末なんでね、頻出単語でも出してみようかなと。

といっても12月分はまだ投稿できてないので、

11月までのデータだけど。

💻プログラム

今回はQiitaには投稿してないのでここだけで公開。(Qiitaに公開するほどでもないかなという判斷)

"""
自分のブログをスクレイピングして、頻出単語を抽出する
スクレイピングは1秒毎に行う(攻撃と思われたくないため、1秒なら大丈夫でしょ)

形態素解析には「MeCab」
Webスクレイピングには「BeautifulSoup」

参考:
https://qiita.com/reima21/items/cb73aeb569af48877261
"""
import time
import requests
import MeCab
from bs4 import BeautifulSoup
from collections import Counter


# 処理対象(年)、処理対象外(月)
TARGET_YEAR    = 2018
EXCLUDE_MONTHs = [12]
# hatenaドメイン名、アーカイブURL
BLOG_DOMAIN = "hanakayui0628.hatenadiary.jp"
ARCHIVE_URL = f"http://{BLOG_DOMAIN}/archive/{TARGET_YEAR}"
# Webスクレイピング間隔
INTERVAL = 1
# 取得対象の品詞と小分類
PARTS_OF_SPEECH      = "名詞"
PARTS_OF_SPEECH_SUBs = ["一般", "固有名詞", "形容動詞語幹", "副詞可能"]


def main():
    """
    主処理
    - エントリー取得して、形態素解析して、頻出単語を出力
    """
    urls = get_urls()
    yearly_words, monthly_words = get_words(urls)
    print_words(yearly_words, "Year")
    print_words(monthly_words, "Month")


def get_urls():
    """
    アーカイブから対象年の記事のみ抜粋
    - とりあえず100ページ分ループ。そんなにないけど。
    - aタグの取得ができなくなったら取得終了
    """
    entry_urls = []
    for page in range(1, 100):
        time.sleep(INTERVAL)
        resp = requests.get(f"{ARCHIVE_URL}?page={page}")
        soup = BeautifulSoup(resp.text, "html5lib")
        urls = soup.find_all("a", attrs={"class": "entry-title-link"})
        if urls:
            for url in urls:
                entry_urls.append(url.attrs['href'])
        else:
            break
    return entry_urls


def get_words(entry_urls):
    """
    取得したエントリーURLから記事部分だけ抜粋し、単語を取得
    - 抽出対象はpタグだけにしておく(h2~h5は無視、タイトルも無視)
    - MeCabを通すと「表層形\t品詞,品詞細分類1,品詞細分類2,品詞細分類3,活用型,活用形,原形,読み,発音」の形式で出力される
    - これのうち「品詞=名詞」「品詞細分類1=(一般|固有名詞|形容動詞語幹|副詞可能)」を抽出対象とする
    - 参考:http://www.unixuser.org/~euske/doc/postag/
    """
    yearly_words = {}
    monthly_words = {}
    for entry_url in entry_urls:
        # 処理対象年月(対象外月は無視)
        year  = entry_url.split("/")[-4]
        month = entry_url.split("/")[-3]
        if int(month) in EXCLUDE_MONTHs:
            continue

        # 記事中から名詞のみ取得
        time.sleep(INTERVAL)
        resp = requests.get(entry_url)
        soup = BeautifulSoup(resp.text, "html5lib")
        contents = soup.find_all("div", attrs={"class": "entry-content"})
        p_tags = contents[0].find_all("p")
        words = []
        for p_tag in p_tags:
            mecab = MeCab.Tagger()
            parse = mecab.parse(p_tag.text)
            parse = parse.replace("\t", ",")
            lines = [line.split(",") for line in parse.split('\n')]
            word = [line[0] for line in lines
                    if  line[0] not in ["EOS", ""]
                    and line[1] == PARTS_OF_SPEECH
                    and line[2] in PARTS_OF_SPEECH_SUBs]
            for w in word:
                words.append(w)

        # 年と月に振り分ける
        if year not in yearly_words:
            yearly_words[year] = []
        if month not in monthly_words:
            monthly_words[month] = []
        yearly_words[year].extend(words)
        monthly_words[month].extend(words)

    return yearly_words, monthly_words


def print_words(yearly_words, title):
    """
    頻出単語の降順に並び替えて出力
    - 一回しか出てきてない単語は無視
    """
    for year, words in yearly_words.items():
        count_dict = {}
        print(f"\n> {title}: {year}")
        for word, count in Counter(words).most_common():
            if count == 1:
                continue
            if count not in count_dict:
                count_dict[count] = []
            count_dict[count].append(word)
        for count, word in count_dict.items():
            print(f"{count}: {word}")


if __name__ == "__main__":
    main()

定数群は、実際に業務で使うとなると設定ファイルにしておいた方がよいもの。 今回は面倒なので、定数に出しておきつつ、プログラム上にハードコーディングした。

🏃実行結果

2018年

> Year: 2018
353: ['人']
216: ['自分']
126: ['好き']
103: ['必要']
85: ['E']
80: ['言葉']
75: ['他人']
66: ['人間']
65: ['相手']
63: ['前']
58: ['気', '場合']
57: ['A']
55: ['時間']
54: ['他']
53: ['子供']
48: ['今', '感じ', '情報']
47: ['部分']
46: ['com']
45: ['作品', '自己']
44: ['声']
42: ['記事']
41: ['事']
40: ['金', '価値']
39: ['jp']
38: ['嫌い', 'B']
37: ['社会', '今回']
36: ['環境']
35: ['https']
34: ['最近']
33: ['気持ち', 'ー', 'コーヒー']
32: ['可能']
31: ['一つ']
30: ['目', '最初', '感情', '岡山']
29: ['大切', '被害', '全て', '自身', '会社', '芸人', 'リーダー']
28: ['心理', '理由', '親', 'www', '番組']
27: ['過去', '嘘', '大人', '方法', '世界', '東京']
26: ['少女', 'あと', '知識', '逆']
25: ['音']
24: ['個人', '目的', 'それぞれ', '時代', '例', '状態', '一番']
23: ['きっかけ', '特徴', '大事', '場所', '最後', '友達', '通り', '結果', 'ボランティア']
22: ['先程', '対象', 'IT', 'ファン']
21: ['障害', '電車', '悪', 'テレビ', '次', '趣味', '日本']
20: ['世の中', '業界', '簡単', '月']
19: ['適当', '周り', '身', 'データ', '深夜', 'コンプレックス', 'ボール']
18: ['興味', '本', '手', 'コード', '頭', 'ルール', '本人', '重要', '倫理', '魅力', '脳', '自治体']
17: ['様々', '昔', '状況', '傾向', '印象', '足', '正直', '単語', '最終']
16: ['感覚', '友人', '技術', '責任', '上司', '言語']
15: ['性格', '段階', 'Wikipedia', 'カフェ', '酒', 'レベル', 'ブログ', '耳', '最高', '写真', '世代', 'お笑い', '地元', 'アニメ', 'cc']
14: ['犯罪', 'ダメ', 'ディズニー', 'Python', 'qiita', '確か', '精神', '家', 'イジ', '動画', 'タイプ', '当事者', '効果', '口', '先', '合理', '性悪説', '本書']
13: ['理論', '学生', '考え', '文章', '飯', '女性', 'ツイート', '綺麗', '道理']
12: ['人生', '単純', '非常', 'たくさん', '話題', '顔', '間', '今年', '上記', '答え', '全体', '別', '自然', '自体', '力', '証拠', '迷惑', 'リスク', '資料', '花', '大体', '語彙', '一般', '条件', '流れ', 'コップ', '標識']
11: ['生い立ち', 'ポジティブ', '野球', 'パソコン', '大丈夫', '苦手', 'めちゃめちゃ', '実家', '内容', '以前', '第三者', '基本', '地域', '要因', 'フィルター', '国', '当たり前', '内的', 'お金', '作者', '色', '自宅', '理想', '正当', 'マナー', '豆', 'ゲーム', 'コラッ']
10: ['強み', '分野', '家族', '能力', '悩み', '子', 'ポイント', '使い方', '書籍', '稀', '不安', 'net', 'co', 'バイブル', '犠牲', '立場', 'そのもの', '無駄', '午後', '無理', '原因', '側', 'メディア', '貧困', '感性', 'ホリケン', '外的', '無料', 'モノ', '人口', '夏', '中心', '本来', '席', '現実', '異常', '笑い', '専門', '学校', '災害', '緊急', '車', '青少年']
9: ['真面目', 'バイアス', 'ネガティブ', '正義', '渋谷', '今後', 'ランド', '全員', '役割', '小学生', '便利', 'http', 'タイミング', '音楽', '教え', '直接的', '女', '選択肢', 'ファイル', '全部', '十分', 'Twitter', 'あみ', '何かしら', '街', '2つ', 'チャット', 'ビジネス', '適切', '手段', 'ハゲ', '冷静', 'その後', 'メンバー', '心', 'エンターテイメント', '酸性', 'ref', 'タスク', 'パーソナリティ', 'グラフ', 'ソース', '幸せ']
8: ['たま', '身体', 'ドラマ', '上', '日本語', '元気', '列', '最大', '種類', '明確', '栓', '味', '有名', '近く', '香り', '背中', '礼', '死', '税金', '男', '負け', '選び', 'マジ', '海外', '機会', '弱者', '論理', '双方', '結局', '大阪', '先日', '傲慢', '買い手', '商品', '概念', '危険', '機材', '水分', '家庭', '高校', '年', '集団', '物資', 'プライド', '土壌', '回数', '味覚', '顔料', '物', '無力', '条例', 'Jupyter']
7: ['現在', '未来', '傍若無人', '現場', '中学', 'スペース', '滝', '普段', '年齢', '元', '素直', '哲学', 'グループ', '事故', 'ja', 'ドキュメント', '完全', 'タイトル', 'MARVEL', '映画', 'ヒーロー', '量子', '可哀想', '金銭', 'イベント', '不満', '昨日', 'ただ', '最適', 'ハロ', 'それなり', '問', 'アメリカ', '類語', '加害', '宗教', '少年', 'くじ', '英語', '物事', '強者', '社員', '半分', 'ネット', '委員', '駅', '水', '同様', 'キツ', 'ノイズ', '子役', '政治', '俳優', '大学', '画家', '辺', 'モラル', '植物', '不快', '軸', '単体', '主義', 'ルーム', '明日', '高校生', 'エリア', '家財', '時点', 'メーカー', '目標', 'Qiita', 'フェアプレー', 'スピード', '効力', '先頭', '歩道', 'Notebook']
6: ['普遍', '下', '得意', 'プロ', 'ファイリング', '格好', '道', 'ディズニーランド', 'シングル', 'ライダー', '下手', 'そもそも', '方向', '章', '過敏', '事象', '広汎', '程度', 'サイト', '普通', '急', '周囲', 'お互い', '素敵', 'メリット', 'OK', '代わり', 't', '曲', '書物', 'アントマン', '規範', '雑', 'ストレス', '間接', '外', '痴漢', 'ハロウィン', '交差点', '暴力', 'ケース', '人々', '基準', '感想', '面倒', 'D', '次回', '人物', '主', '本当', '振る舞い', 'スキル', '無意味', 'AI', '新入', 'news', '原理', 'SNS', '付近', '考え方', '仮屋', 'ユイ', 'カ', '無意識', 'ネタ', '絵', '芸術', '労力', '非', '性善説', 'ユーザ', '善', '嫌', '効率', 'ニュース', '事情', 'テレビ局', 'ツッコミ', '仏教', '目線', '机', '消防', 'お門違い', 'チャベリ', '恋人', '容量', '現地', '言動', 'サッカー', '客', '論拠', 'あじさい', '健康', '好き嫌い', 'レバー', '初め', 'フェス', '物欲', 'パーソナル', 'OSS', '車両', '絵の具', 'ハラスメント', '居酒屋', '塾', '正常']
5: ['マン', 'レッテル', 'マネジメント', '態度', '仲', '形', '姿', '絶対', '身内', 'マウンテン', 'ディズニーシー', 'キャスト', '昨今', 'コミュニケーション', '赤', '二つ', 'C', 'PDD', '名前', '聴覚', '場', '大変', '付き合い', '複数', 'アクション', '風', 'ナンセンス', 'ゅごい', 'パッケージ', 'html', 'Google', 'ベース', 'I', 'youtube', '夜', '聖書', '父親', '根拠', '名誉', '論語', '交通', 'クソ', '奇跡', 'お客様', '論', 'サーバ', 'セキュリティ', '安全', '休日', '箇所', '午前', '権利', '博愛', 'パワハラ', '他者', '怠惰', '多く', '文化', '時期', 'あれこれ', 'twitter', '豊か', 'コミュニティ', '兄', '機械', '変', '空', '半年', 'メイン', '一言', '用語', '曖昧', '現象', 'パターン', '夏休み', 'Facebook', '企業', 'Youtube', 'メルカリ', '信念', '星', '道徳', '辞書', 'ゆとり', '愛', '不明', '命', '学歴', '男性', '劣等', '自由', '若者', '飲料', '本意', '所在', 'ログイン', '真剣', '昔話', '連休', '都道府県', '総社', '地震', '平和', 'kg', '戦略', '執事', '店', 'フットマン', '野菜', '酸味', 'ボケ', '魂', 'BC', '快楽', 'アルカリ性', '飴', '鞭', '電気', 'ウニ', '食材', 'マンティス', '当人', '階段', 'Ruby', 'ガム', 'インストール', '英', 'wikipedia', 'org', 'wiki', '当該', '書斎', 'ミ', 'イデア', '有益', '可視', '血液', '血', '煙草']
4: ['自ら', '成果', '弱み', '3つ', '過剰', '主人公', '立派', '事実', '表情', '有効', '事前', '差異', '気分', '小学', 'アトラクション', '年間', '外人', '隣', 'プログラマ', 'おっさん', '娘', '範囲', 'コーディング', '後ろ', 'ABC', '前者', '数字', '小学校', '楽しみ', '文脈', '先生', '歴史', '上手', '支障', '症状', '自動', '現状', 'blog', 'items', 'd', 'js', '反面', '要素', '毎回', 'コスト', '実態', 'GIF', 'コピペ', 'アプリ', '書き方', 'IDLMs', '途中', '今月', 'コト', 'バンク', '科学', '地球', '武士', '日本人', '朝', '壁', '大好き', '娯楽', '服装', '最低', '形式', '国家', 'スペシャリスト', '業務', '皆無', 'シンデレラ', 'メッセージ', '前回', '当時', '冒頭', '短気', '間口', 'ワケ', 'ウザ', '数学', '確率', '物理', 'スポーツ', '種', 'タダ', '孫', 'pic', '敏感', '柔軟', '哀れ', '暴論', '兄貴', 'メンテナンス', '同士', '本質', 'ダンボール', 'サイド', 'ロケ', '一般人', 'プレイヤー', '次第', '大海', '池袋', 'サンプル', 'ステージ', 'い', 'W', '習慣', 'タレント', 'カメラ', '食べ物', 'まとも', '需要', '道路', '語弊', '具体', 'ヲタク', '問い', '皮肉', '利益', '就活', 'ポリシー', 'インターネット', '強き', '前提', '無事', '気象', '様子', '社長', '誰か', '無自覚', '積極', 'ツッコ', '地方', 'バズ', 'リアルタイム', '前後', '救急', '皆さん', 'スターク', '塩分', '常連', 'バイト', 'だし', 'hanakayui', 'hatenadiary', '倉敷', '職場', '宅', '山', '畳', 'ページ', 'スタッフ', '粉', 'バイク', '傘', '勝手', '引き', 'ポスター', '信号', '後半', 'レストラン', '苦味', '大概', '六道', 'デカ', 'AE', 'F', '尊厳', 'アントシアニン', '色素', 'アルミニウム', 'イオン', '長期', '綿', 'あめ', '薔薇', 'やる気', 'EDC', '微妙', '必須', '罰則', 'イヤ', 'ホン', 'Java', '景色', 'アラビアゴム', 'シロップ', 'リビング', '球', '体毛', '法律', '気力', 'CM', '属人', '移り変わり', 'fanatic']
3: ['熱心', '表面', 'イエス', '数', '業種', '右', '葛藤', '対人', '事例', '店員', '女の子', 'スプラッシュ', '制度', 'パスポート', '今日', '親御', 'お化け', '屋敷', '壺', 'クリスマス', '謎', '正確', 'X', '現時点', '後者', '始まり', '鉄道', '独自', 'ロジック', '負', 'シー', 'media', 'react', 'b', 'f', 'app', '手間', 'google', '基盤', 'React', 'index', '読み', 'Promise', 'Don', 'Like', 'Mondays', '歌詞', '人達', '画像', 'イケメン', '昭和', '面', '権威', '出典', '基', 'ロボット', '歪み', '毎日', '量', 'デブ', '一人称', '角度', '福祉', '国民', '念頭', '犯行', '自尊心', '人通り', '性別', '舞台', 'かわいそう', '治安', '保険', 'アンビリバボー', 'プロジェクト', '不正', '情報処理', '合間', 'スマホ', 'クセ', 'ウェア', 'システム', '欄', '文', '当日', '男女', '平等', '皿', '妻', '観客', '大', '善悪', '臆病', '視点', '今週', '構造', '固有', '相対性理論', '術', '政府', '勝者', '富裕', '教師', 'プー', '入念', 'さんま', 'フォーカス', 'くま', 'キャラ', 'いくら', '都内', '新宿', '思い', 'ウィーン', 'トゥーンタウン', '城前', 'ショー', '愚痴', '見事', '言い方', 'エゴイスト', '地位', '街頭', '芸能人', 'うち', '貧乏', '校長', '値段', '訳', 'ピカソ', 'レンブラント', 'ゴッホ', 'フェルメール', '光', 'ファスナー', '本線', '偏り', '会場', '老人', 'マタニティマーク', 'リカバリ', '愉快', '出身', 'コンビニ', '温床', 'アカウント', '悪質', '邪悪', '弱き', '真意', '比重', 'ちゃ', '根底', 'さま', 'セクハラ', 'バオバブ', 'ボルト', 'ブラック', '動物', '一部', '不幸', 'やりとり', '大喜', '利', '棚', '後藤', '自転車', '毛', '空気', '安定', '姉さん', '表れ', '掲示板', 'メールアドレス', '音声', 'LINE', '新幹線', '荷物', 'ゲスト', '炎', '去年', 'センター', '小中学校', '気温', '費用', '金額', '生徒', '姿勢', '身近', '誠実', '中身', '疑念', '路肩', '泥', 'かき', '母屋', '納屋', '市役所', '下原', '地区', '産業', '内閣', 'ナトリウム', '筋肉', '体内', 'チーム', '最低限', '水害', '水上', 'ホームページ', '機関', '雨', '件', 'キリ', '締め', '前半', '残り', '総スカン', '市民', '決勝', 'トーナメント', '全力', 'プロレス', '喫茶', '紅茶', '肉', '出汁', 'マッシュポテト', '雰囲気', '汎用', 'お菓子', '馬鹿', 'スタイル', '来世', '現世', '略', '来年', 'キャパシティ', '自社', '生理', 'AA', 'ハードル', '笑顔', '感', '刑罰', '本位', '母さん', '近所', '茄子', '舞浜', '部長', '持論', 'さっき', '民主', 'デコピン', 'ピクミン', 'お湯', '果肉', '果皮', 'ピーマン', 'ナス', 'サラダ', 'アレルギー', '虫', '嫁', '見解', '原石', 'ラッキー', 'EDM', 'AB', 'BB', 'ガタ', '不謹慎', '不要', '自動車', 'エスカレーター', '餓鬼', 'エンジニア', '好意', 'NG', 'アウト', 'ハラ', '自主', 'ファミレス', '自室', 'パルミジャーノ・レッジャーノ', 'スジ', 'diamond', '無益', '数多', '顧客', '甘え', '折れ線', 'Matplotlib', 'MATLAB', '使い分け', 'Cloud', '詳細', '概要', '透明', '補色', '動き', 'ホワイト', '成分', 'もも', '有楽町', '深み', '豪雪', '年配', '生物', '具象', '美']
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月別

> Month: 11
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> Month: 10
32: ['人']
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> Month: 09
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> Month: 08
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> Month: 07
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> Month: 01
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🔍考察

年間頻出単語

まず2018年の頻出単語から見てみる。

単語 考察
「人」 これは「○○な人」「○○する人」など、補足的な意味で使われている事が多くあった。
「自分」 僕自身の事を述べている事よりも、「あなたは自分でどう思うのか」といった、相手に対して客観的に訴えかける意味で使ってる箇所が多々見られた。
「好き」 僕自身が好きな事を紹介するものが多いが、「嫌い」のニュアンスで「好きではない」と使用している箇所が多くあった。そのため「嫌い(38)」は「好き(126)」の3分の1程度に収まっている事が分かる。
「必要」 当ブログでは僕の独自の意見を展開している事が多いが、その中で「○○する事が必要である」というニュアンスで多く用いられている。
「E」 1~6月にのみ現れている単語であるがよく分からない。確認してみると、URLを直接載せている場合(http://example.com/%E3%80%8C%E5%A4%A7%E4...)のエンコーディングによるものである事が判明。そのため「E」以外のアルファベットも同様の事象によるものと思われる。

月別頻出単語

次に月別の考察をしてみる。 なお、2018年の頻出単語に出てきた単語は無視するものとする。

結論からいうと、一つの記事に同一単語が多数出てくるために上位に上がってるものが多かった。

単語 単語頻出エントリー
1月
「価値」「音」 「価値観が違うから別れる」ってマジ?
「音」 ホワイトノイズはいいぞ。
2月
「金」 「ファン論」について
「本書」「データ」 review: PythonユーザのためのJupyter[実践]入門
3月
「ボール」 仕事における「ボールさばき」
「深夜」 高校生の深夜徘徊について
4月
「アニメ」「魅力」「時間」 二次元と三次元と単純接触効果
5月
「リーダー」 リーダー論はピクミンに倣う
「コーヒー」 コーヒーが好きって話。
6月
「嘘」 虚言癖はツッコミ待ち
7月
「ボランティア」 西日本豪雨の災害ボランティアで岡山に行ってきた話
8月
「コンプレックス」 コンプレックスは殺さず活かす
「芸人」 「結局、みんな悪い」と思える許容力
9月
「作品」 「画家はお金もらわないとやっていけないの!」
「子供」 「子役を起用してる!仕込みだ!」
10月
「人間」 人間の弱さ💔
「情報」 1日に2回死んだので、次の日生き返った👼
11月
「少女」 しょうじょ が はなしかけてきた!👧
「障害」 PDDの事例紹介を見て、🙁

また、出現数の低い単語を俯瞰して見てみると、ディズニー関連が多い事が分かる。 ただ、カテゴリやジャンルを絞ったブログではないため、様々な単語がひしめき合っている事が分かる。 これらも含めて「D3.js」などを用いて可視化できればよかったのだが、今回はそこまで気力がなかったので割愛する。(申し訳ない、、)

🙂まとめ

哲学や心理学、社会情勢やもちろん技術系まで、幅広く扱ってきた当ブログ。

来年も同じペースで投稿できるか分からないが、来年もゆるーくまったり、インプットした事をアウトプットしていきたい。

そして、来年は「D3.js」などを用いて可視化できるようにしておく。

🤔そんな事より、

サンシャイン水族館に初めて行ってきた!

大阪のおばちゃん。

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ほぼフィギュア。

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真正面フィッシュ。

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水族館はちゃんと生体展示をしてるところが好きなんだけど、サンシャイン水族館は良かった。 ちなみにアクアパーク品川は演出過多で邪魔臭かった←←