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| AI分析に目覚めたメイド |
私、テックキャンプに引き続いて、テックアカデミーの評判と思われるツイートを自然言語のAI(機械学習アルゴリズムBERT)を使って調べてみた。そしたら、不満と思われるツイートが9％ほどであることがわかったんだ。
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ネットの世界では、１つでも悪いウワサが経つと、本当に大丈夫なの？と思ってしまうけど、数字に出してみると意外に、少ないことがわかったわ。
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| AI分析ができるメイド |
ネットの世界では、ネガティブな意見が出てくると、大きく捉えがちだよね。
もしスクールに行くか検討しているなら数字にして事実を確認するのも一つの手かもですね。
ということで、この記事では、2020年12月16日～12月30日の約2週間のツイートを分析してみたので、その結果を記載します！
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概要
テックアカデミーは、Youtubueの広告が多いことから、一部のユーザーから嫌われているようです。しかしながら、ツイッター上では、「評判」と思われるツイートが、ほかのスクールに比べて多いと言えます。
12月16日～12月30日の期間の「テックアカデミー」関連のツイート数は、集計した結果、約800件ほどです。プログラミングスクール10社のツイート数と比較すると、１位という結果です。
ツイートをポジとネガを分けた結果は？
そこで私は、テックキャンプに引き続き、自然言語処理のBERTという機械学習アルゴリズム(AI)を使って、評判と思われるツイートを自動的にポジ(ポジティブな感情のツイート)、ネガ(ネガティブな感情のツイート)に分類してみました。
具体的な分類結果は以下の通りでした。
・リツイート除外
・重複内容のツイートは除外
テックアカデミーについても全体の1割は、反対意見(ネガティブ意見)と言われているので、ほぼいい感じに分類できたのでは無いかと思います。
ポジ、ネガの具体例
実際にどのように分類されたのか
分類されたツイートの一例を見てみましょう。
大体、ポジ、ネガティブな内容のように判定されているように見えました。
ポジティブ(ポジ)の例
知り合いからホームページ制作の依頼が来ているから、自分のと合わせて年末年始から作ろうと思ってます。😺✨楽しみです。#テックアカデミー #プログラミング #プログラミング勉強中 #プログラミング初心者
— 猫山ねこ (@bunkei_nekoyama) December 19, 2020
🤓今日の積み上げ
・課題修正続き
・HTML/CSSの復習最近は、暇な時にプログラミングしないとちょっと違和感を感じるようになりました。
習慣化できていい感じです。今日もボチボチやってきます！#今日の積み上げ #テックアカデミー#駆け出しエンジニアと繋がりたい— ハザクラ@プログラミング頑張る人 (@hazakurada) December 20, 2020
ポジティブに判定されたものの多くは、今まさに勉強を頑張っている旨のものです。
また、ポジティブに判定されるべきのものも、「どちらでもない」に判定されているので、さらに精度をあげる調整が必要なりそうです。
ネガティブ(ネガ)の例
これを知らない方はけっこう多いと思います。
僕はよく分からずにテックアカデミーを受けてしまい反省してます🙇♂️
まずは「情報収集」が1番大事です。 https://t.co/xs5c61CBha
— リンちゃん|学生Webマーケター(Fラン) (@rinchanblog0215) December 20, 2020
テックアカデミーの正直な感想。
テキスト、分かりにくすぎる。
初心者は痛い目にあう。
朝から晩までやってもわけわからない。
返金してほしいくらいもうやりたくない。
メンタリングほぼ意味なし。— はなはな Webデザイン勉強中 (@hokkorinonkisan) December 23, 2020
ネガティブに判定されたものに関しては、初心者に取って、講座に着いていくのが大変というものでした。特に課題が解けない人が多いようです。
wordcloudでポジ、ネガの概要を出力してみた
ツイートの中で、よく使われている単語(キーワード)を、ポジティブ、ネガティブにわけてwordcloudに出力してみました。
wordcloudは、よく使われている単語ほど文字の大きさが大きくなります。
ポジティブなツイートのwordcloud
「積み上げ」「朝活」など、今まさに学習しているツイートが多いように見受けられます。
ネガティブなツイートのwordcloud
理解が難しい、無謀などの苦労しているような旨のツイートが多いように見受けられます。「初心者がついていくのが難しい」という意見も多いので、勉強を開始したら、必死に勉強をしていく必要があります。
ハッシュタグの分布
サンバーストでよく使われているハッシュタグを出力する
せっかくなので、テックアカデミー関連のハッシュタグの分布も出力してみます。
キーワード「テックアカデミー」は、当然のように多いので、ここでは除外しています。
分析の結果、「プログラミング初心者」「今日の積み上げ」「朝活」など、今まさに学習を頑張っているのツイートが全体的に多いことがわかりました。
参考程度にポジ、ネガを分類する手順
参考程度に、ツイート内容をからポジ、ネガを分割した方法を記載します。
こちらは、機械学習という専門的な話になるため、興味ある方向けに記載します。
- Twitter日本語評判分析データセット(ポジ、ネガの教師データ)をダウンロードする
- Twitter日本語評判分析データを使って、日本語BERTで訓練(ファインチューニング)する
- テックアカデミー関連のツイートをTwitter APIを使って集める
- 訓練したモデルを使ってテックアカデミー関連のツイートについてネガ、ポジを分ける(推論)
- ネガ、ポジの結果を元にグラフ化対応する
■Twitter日本語評判分析データセット
■日本語BERTについて
【AI】日本語Bertでファインチューニングしてツイートの感情の分類を解く！
まとめ
今回は、AIを使ってテックキャンプに引き続き、テックアカデミーに関連する「評判」と思われるツイートをポジティブとネガティブに分類してみました。こちらも予測精度は、まだまだと感じですが、さらに応用しながら突き詰めて行きたいと思います！