週替わりギークス ― 第236回

Twitterの自撮り界隈「#自発ください」のいいね数は通常の600倍？ 初めてJuliaで分析してみた－倶楽部情報局

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　本日は、ASCII倶楽部の人気記事「Twitterの自撮り界隈「#自発ください」のいいね数は通常の600倍？ 初めてJuliaで分析してみた」を紹介します。

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※画像はイメージです

　メンヘラテクノロジーの高桑蘭佳です。

　先日、無事に修士論文が完成し、大学院に提出できました。研究テーマはもちろん、「メンヘラ」の特徴についてです。修士論文の一部分の内容について、2月28日〜3月1日に行われた計算社会科学会で発表しました。

　発表の内容は「メンヘラ」が自撮り写真をTwitterに投稿しやすいかどうかを分析したというものでした。その中で、「自撮り界隈（※1）」の存在に触れ、「メンヘラ」は（いいねなどを得ることで）自己愛を満たすためにSNSに自撮り写真を投稿している可能性があるかもしれない……と言及しました。

　（※1）SNSに自分の自撮り写真を載せて、ハッシュタグで人と繋がる界隈のこと（文春オンラインの記事より引用）

　そして、自撮り界隈で使用されるようなハッシュタグを付けた投稿は、いいねがつきやすいのか？　という質問をいただきました。体感的にはかなりいいねがつきやすくなると感じていますが、実際に調べたことはなかったので、今回調べてみることにしました。

　いつもどおりであれば、Pythonでさくっと分析してしまえる内容ではありますが、今回は長らく触ってみたいと思いつつ、なかなか機会がなかったJuliaを使ってみたいと思います。

Juliaとは？

　Juliaは2012年に公開されたプログラミング言語で、統計処理、科学技術計算、機械学習などを扱えます。PythonやRと比較されることも多く、データサイエンスの次世代言語とも呼ばれています。

　PythonやMATLAB、R、Perl、C言語の良いとこ取りをしたような言語で、書きやすく処理速度が早いのが特徴だそうです。すごい。

　『Juliaプログラミングクックブック ――言語仕様からデータ分析、機械学習、数値計算まで』でも、処理速度については以下のように触れられています。

　100万個のFloat64の配列を加算するプログラムをJulia、Python、Cで書いて実行してみた。手もとのコンピュータで簡単に試したところ、Juliaは1ミリ秒、Pythonは50ミリ秒、Cは1ミリ秒程度であった。Pythonより50倍速く、Cとほとんど同じ速度となっている。

　今回は、処理速度を体感できるほどのデータ量でもなく、とにかく動かしてみるという段階で力尽きてしまったので、最適化なども全然できませんでしたが、今後活用できる場面がありそうなので、楽しみです。

環境構築

　Juliaのインストールは公式ページの「Download」から自分の環境に合わせたバージョンのインストーラをダウンロードできます。

　インストールが完了し、以下のコマンドを入力すると、Juliaのロゴが出て起動します。

$ julia

 

　JuliaのREPLには複数のモードがあり、上記の状態がJuliaモード（デフォルト）でコードを実行することができます。ほかにも「?」キーでヘルプモード、「;」キーでシェルコマンドが実行できるシェルモードがあります。

　とくによく使いそうなのが、「]」キーで起動するパッケージマネージャモードで、Juliaのパッケージを管理できます。

　まずは、JuliaモードでHello world!を表示してみようと思います。

julia>  println("Hello world!")

 

　無事動きそうでした！

　続いて、私は普段PythonをJupyter Labで使用することが多いので、Juliaも同じように使えるようにしたいと思います。

　「]」キーでパッケージモードを起動し、以下のように「IJulia.jl」をインストールします。

(@v1.7) pkg>  add IJulia

　インストールが完了し、以下のようにJupyter Labを立ち上げると、Juliaが追加されているのが確認できます。

$ jupyter lab

 

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　続きは「Twitterの自撮り界隈「#自発ください」のいいね数は通常の600倍？ 初めてJuliaで分析してみた」でお楽しみください。

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