旧年は、厄年でもないのに、アキレス腱を切ったりした情報福祉マネジメント学科 講師の岩田です。ちなみに、今年は前厄です。不安です。

さて、みなさん年末は何をして過ごされたでしょうか？ 帰省？ 餅つき？ 大掃除？ 年越しライブ？ この記事をご覧の方々それぞれの過ごし方をなさったことと思います。かく言う私は、昨年末は家族で過ごしましたが、学生時代や子供がいなかった頃には、しばしば、東京ビックサイトを訪れていました。理由は、もちろん、昨年末に行かれた方もいらっしゃると思いますコミックマーケット、いわゆる、コミケに参加するためです。ちなみに、昨年末はC97です［1］。

混雑緩和のために企業とサークルはいいかげん分けるべきだ、という私見はさておいて、ここで、コミックマーケットの話題をあげたのは、比較的短期間（昨年の冬コミは東京オリンピックの影響で4日間）に延べ80万人弱の人々が一箇所にやってくる、そんなイベントはそうありません。しかも、そこに集まるのは、SNSにおいて活発に情報交換を行う方々が中心です。そのため、当然、その期間中、および、期間前後ではコミケに関する情報がSNS上には溢れています。

では、そんなSNSにおいて、コミケ97に関することでどんなことがわかるのか、興味がありませんか？

ということで、ここでは、SNSの1つであるTwitter［2］に注目して、コミックマーケット97に関する、つぶやきデータの分析した結果を紹介したいと思います。そして、それを通して、みなさんにデータ分析に興味を持ってもらって、おもしろそうだな、と思っていただけると嬉しいです。

まず、データの収集期間は2019年12月21日から2020年1月6日の間で、約140万のつぶやきを取得しました。なお、データ収集はTwitter API［3］で行い、検索に使ったワードは［コミックマーケット, コミケ, 冬コミ, コミックマーケット97, コミケ97, C97］とそれらのハッシュタグです。逆に言うと、これらの単語が含まれていないつぶやきは、それがコミケ関連の内容であっても、取得できていません。もっと入れるべきワードがあるよ！ と思われる方もいらっしゃると思いますが、そう思われた方は、是非、そのワードを使ってご自身で試してみてください。なお、鍵アカからのデータは取得できません。

また、リツイートを含んでしまうと、データ数が1000万を超えてしまって、収集、分析が困難になるので、リツイートは取得していません。ちなみに、Twitterの場合、1000万つぶやきだと、保存する情報にもよりますが、APIで取得可能な情報すべて保存すると100ギガバイト超えのデータ量になります。

では、まず、数的な情報からみていきましょう。