PigData

Twitterデータから位置情報を取得し可視化してみた

2019年02月07日(木)

Twitterをやっていると、様々な土地の人からフォローされますよね。特に公式Twitterを運用していると、今後ビジネスに関わる公式企業アカウントさんがフォロワーにいるかもしれません。今回はTwitterのデータを収集し、整形、可視化することで、どこを拠点にしているアカウントが、どれたけのインフルエンス力(=フォロワー数)があるのかを可視化してみました。

Twitterフォロワーの登録地をマッピング!

【公式PigDataのフォロワーマップ】

twittermap

(リンク:https://services.sms-datatech.co.jp/pig-data/follower_map.php

上記のマップをつくりだすために、いくつかの段階を踏みました。


  1. ①データ収集⇒twitterのフォロワーデータをスクレイピング
  2. ②データ整形⇒住所を緯度経度の数値に変換
  3. ③データの可視化⇒日本地図上に各フォロワーを表示

ひとつずつ、方法を確認していきましょう。

①Twitterのフォロワーデータを収集

まず、Twitterで公式PigDataのフォロワーページ一覧から、適当なフォロワーページを開き、どのデータを収集するか確認します。
今回は

を収集しました。
Twitterからのデータ収集方法はスクレイピングツールを用いたり、データ収集代行をすることで、ひとつひとつコピー&ペーストを手で行うことなく手軽に収集できます。
公式PigDataのフォロワーデータは以下のように収集できました!

twitterdata

②データを整形

日本地図にフォロワーの位置を表示するためには住所ではなく、その住所が示す「緯度経度」の数値が必要となります。 収集した所在地データは東京都○○区のような住所になっていることが多いため、緯度経度に変換する必要があります。

pythonの活用

収集したデータから、住所を緯度経度に変換します。所在地データが空白のもの、表記が住所ではないものはスキップするようになっています。

⇒使用したpythonコードはこちら

(整形し、アウトプットしたデータ)

③フォロワーをマッピング!

整形したデータを用いて、フォロワーマップを作製していきます。フォロワー数ごとに色分けすることで、インフルエンス力の強さを可視化してみました。

フォロワー数10,000以上:赤
フォロワー数3,000以上9,999以下:ピンク
フォロワー数2,999以下:青

⇒使用したpythonコードはこちら

実際に公式PigDataには339名のフォロワーがいたのですが(2019年1月20日時点)、データ整形していくことで実際マッピングできたのは258名分のデータのみになりました。(表示されていないフォロワーさん、すみません) また、「東京都中央区」のように詳細でない所在地を記載の場合は他のフォロワーさんとかぶってしまって見えなくなっています。

フォロワーマップでSNS戦略を

マップをじっくり見ていくと、今後のSNSマーケティングの戦略がみえてきます。

【東京近郊】

【大阪近郊】

結果、公式PigDataのフォロワーさんは東京の方が多かったのですが、フォロワー数10,000以上のフォロワーさんの割合は大阪の方が多そうだということがわかりました。これから公式PigDataがSNSマーケティングをしていく上で、大阪方面に関わることを発信するとマーケティング効果が高いかもしれませんね!

まだまだ公式PigDataのフォロワー数は400弱で、精査するとさらに少なくなっています。この少ないデータだけで確実なSNSマーケティング戦略を考える!とまではいきませんが、多くのデータを収集することで、より正確なデータ分析につながるでしょう。まずは様々なところからより多くのデータを収集してみてはいかがでしょうか?

使用したpythonのコード

所在地データを緯度経度にするためのPythonコード


整形したデータで日本地図にマッピングするためのPythonコード


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