Billboard100位以内の楽曲の歌詞情報にLDAを適用してみた

目次

・はじめに
・データ収集
・Rによる分析
・LDAの結果
・参考文献

はじめに

前回の投稿でBillboardの週次洋楽ランキングデータをWebスクレイピングで取得し、楽曲の消費サイクルのような順位の挙動を確かめることができました。(某洋楽ヒットチャートの週次ランキングデータをBeautiful Soupで集めてみた)今回は、歌詞の情報を用いて順位データとつなぐことにより、どのような単語の入っている洋楽がBillboardにおいてTop10に入る傾向があるのかをLDAを行うことで確かめたいと思います。

データ収集

残念なことに、Billboardのサイトに歌詞の情報は載っていません。そこで、洋楽の歌詞が取り上げられている某サイトをPython(3系)でWebスクレイピングし、名寄せを頑張って順位データと歌詞データを繋ぎます。

幸いなことに某サイトのURLに規則性があったので、アーティスト名からなるURLを生成し、そのURLをWebスクレイピングして楽曲のリストを集め、今回のBillboardのランキングに入った楽曲のみに絞ります。

楽曲をランキングに含まれるもののみに絞ったら、歌詞詳細ページを取得します。

うまいこと歌詞情報を手に入れることができました。ざっと947曲です。

Rによる分析

ここから、Rにてテキストマイニングを行いたいと思います。まず、tmパッケージを用いて、不要語(stop word)を除去します。具体的にはtheとかyouとかを除外しています。

続いて、LDAを実行できるtopicmodelsパッケージで扱えるようにするために、テキストデータに以下の処理を施します。

あとは以下のコードでLDAを実行するだけです。トピック数はアドホックに20としています。研究者の方、いい加減ですみません。

LDAの結果

まずは推定されたトピックごとの上位10単語をみてみます。トピック1はラブソングとかでしょうか。トピック17にパリピっぽい単語が、トピック18にスラングが含まれていますね。

見ずらいので、行を一つにまとめて、トピックにidを割り振ります。

最後に、BillboardでTop10に入ったかどうかのデータを作っておき、そのデータと各歌詞を繋ぎ、各歌詞ごとに割りふられた確率が最大のトピックで集計をします。

BillboardのTop10ランクイン割合の高いトピックTop3
「one,ooh,call,cause,gettin,born,day,makes,came,stand」
「better,world,whoa,run,light,things,find,show,see,waiting」・・・明るい感じ?
「stop,just,hands,put,party,crazy,live,lights,play,see」・・・パリピぽい

BillboardのTop10ランクイン割合の低いトピックTop3
「wanna,want,take,rock,see,kiss,come,make,body,tonight」・・・欲求系?
「feel,heart,life,away,just,break,real,enough,every,find」・・・癒し系?
「hey,said,old,every,woo,left,told,nothing,daddy,sweet」

あまり洋楽を聴かないので、得られたトピックの解釈が中々できないのがもどかしいです。ただ、スラングの歌詞を含む歌詞はそんなにランクイン割合が悪いわけではなさそうですね。洋楽をもっと聴いて、前処理などもう少し工夫してリベンジしたいですね。

参考文献

トピックモデルによる統計的潜在意味解析 (自然言語処理シリーズ)

Pythonクローリング&スクレイピング -データ収集・解析のための実践開発ガイド-

モダンなRによるテキスト解析topicmodels: An R Package for Fitting Topic Models

某洋楽ヒットチャートの週次ランキングデータをBeautiful Soupで集めてみた

はじめに

知人より、洋楽の流行りに疎いのでキャッチアップしたいという要望があり、某洋楽ヒットチャートの週次ランキングとTop100のデータを大量に集めてみようと思うに至りました。今回は深い考察を行うには至っていませんが、簡単にRにて集計・可視化を行います。

データ収集

Webスクレイピング対象の某洋楽ヒットチャートの週次ランキングは今週の順位・先週の順位・アーティスト名・曲名・詳細ページへのリンクなどが載せられおり、毎週土曜日更新されています。サイト内から導線はありませんが、URLのパラメータに法則があるため、うまく収集できます。今回は2010年8月〜2017年6月の約7年分のデータを集めます。

URLのリストをCSVで読み込み、BeautifulSoupでタグを指定して抽出します。

データ取得後は簡単にpandasのstr.replaceで整形すると、以下のような結果になります。今週の順位と先週の順位が引っ付いてしまっています。

ここから横着してRで整形し、各週の順位データを作成しました。

データ確認

データ構造はこのような形です。

まず、どんな楽曲やアーティストがランキングに入っているのかを簡単に確認してみます。 ほとんど聞いたことない人の名前、曲名ですが。。

続いて、2010年8月〜2017年6月の間に100位以内に入った数を楽曲ごとにヒストグラムにしてみます。べき乗分布な形かと思いきや、20回前後で盛り上がっているのが気になりますね。

中央値が9週間なので、意外と長い期間Top100には入っています。

続いて、100位以内に入った数をアーティストごとにヒストグラムにしてみます。こちらはべき乗分布のような形になっています。

Top10入りの楽曲の実態

Top10に入っている楽曲のみに絞って、ヒストグラムを描いてみます。

Top10に入ったら、10週近くは10位以内に含まれるようです。上位はすぐに取って代わられるのかと思いきや、人気が人気を呼ぶとかなのでしょうか。確か、某ECサイトの方が、生キャラメルは売れるから売れたんだとか言っていた気がします。

順位の推移

100位以内にランクインした回数が最も多かった楽曲のTop10に関して、時系列プロットをしてみます。


初回に上位にランクインして、後は下がるだけの楽曲や、じわじわとランキングを上げていく楽曲などが観察されています。楽曲の消費のサイクルみたいなものがあるのでしょう。

今後について

せっかく面白そうなデータが手に入ったので、リンク先も辿って、どのような楽曲やアーティストの特徴が人気に繋がりうるのか見てみるのも良いですね。あと、もう少し洋楽聴いてみようと思います。私はクラシック音楽とジャズしかウォークマンに入っていないので。

参考文献

Pythonクローリング&スクレイピング -データ収集・解析のための実践開発ガイド-

ラーメン二郎の某飲食店レビューサイトデータに対して共分散構造分析をしてみる

データ

ラーメン二郎に関して、某飲食店レビューサイトのデータをWebスクレイピングしたもので、「料理・味」・「サービス」・「雰囲気」・「CP」・「酒・ドリンク」の評価項目に関して、1~5の実数値が割り振られています。ラーメン二郎の店舗数40店のうち、欠損のなかった37店舗の評価データとなります。

記述統計量・ヒストグラム

まずは記述統計量とヒストグラムを見てみます。

まぁ、お酒を飲むところではないので、drinkは低いですよね。しかしながら、総じて3点台なのは驚きです。昔行ったことがあって、雰囲気は決して良くはないはずなので。

共分散構造分析

今回、検証したい仮説は「ラーメン店としての質が二郎愛につながるかどうか」です。

ラーメン店としての質に繋がりそうな評価項目
「料理・味」
「CP」
「酒・ドリンク」

二郎愛に繋がりそうな評価項目
「料理・味」
「サービス」
「雰囲気」

加えて、料理・味とCPは関係していそうな項目なので、その点もパスにおいて考慮しておきます。

以下の図は仮説のイメージです。

パスを描写する際の細かい指定は参考文献を参照されると良いと思います。
さっそく、モデルを作って実行します。

こちらが推定結果です。

lavaan (0.5-23.1097) converged normally after 100 iterationsとあるので、適切に推定されたようです。自由度が2とデータ数が少ないためかなりギリギリな推定となっています。ただ、推定すべき母数の数よりもデータ数が一応多い状態ではあります。二郎インスパイア系の店のデータも集めた方がいいかもしれないですね。

モデルの評価

モデルの評価として適合度と母数の推定に関して見ていきます。

適合度
・適合度指標であるCFI(Comparative Fit Index)が1なので、適合度に関しては良さそうです。
・同じく適合度指標であるTLI(Tucker-Lewis Index)が0.998なので、適合度に関しては良さそうです。
・0.05以下であれば当てはまりが良いとされるRMSEAは0.028なので、当てはまりは良さそうです。
・0に近いほど良いとされるSRMRは0.024となっています。

母数の推定

f2 ~ f1はラーメン店としての質と二郎愛の関係を想定したものですが、p値が0.47と全然だめでした。ラーメン店としての質が二郎愛に繋がるという仮説は正しいとは言えないです。

参考文献にもあるよう、係数の解釈を行いやすくするために標準化推定値を求めます。

これによると、f1(ラーメン店としての質)に対してはコストパフォーマンスが最も影響を与えるようです。味よりもコストパフォーマンスが勝っているという考察になりますが、それはそれで面白いですね。他方、f2(二郎愛)に対しては味よりも雰囲気・サービスが影響を与えるようです。

semPlotパッケージを用いてパス図を出力してみます。

変数名が3文字に省略されているのですが、修正方法がパッと見つからなかったので、そのまま載せています。

初歩の初歩ですが、一通りの進め方がわかったので、今後も共分散構造分析にチャレンジしてみたいと思います。

参考文献

共分散構造分析 R編―構造方程式モデリング

RStanで学部時代の研究を振り返ってみる

研究概要

大学時代に実験経済学で行った実験結果のデータがUSBに入っていたので、振り返って分析などをしてみたいと思います。

研究目的
 ピア効果に関して、競争相手が自分よりも秀でた人がいいのか劣った人がいいのかを確かめる。

実験方法
・1分間で100マス計算を2セット解いてもらう。(めちゃ速い人には3枚目も渡した)
・実験開始後、実験対象のクラスによって、途中で「平均的なクラスは○○マスまで進んでいます!」とアナウンスします。アナウンスすることで、競争相手のレベルを知り、焦るなり余裕を感じるなりしてもらおうという計画です。
なお、対照群はアナウンスをしていません。アナウンス内容は「平均告知(18秒)、上告知(15秒)、超上告知(12秒)、下告知(20秒)」と4パターンとなります。
・計算が間違っているものは加点しません。

実験対象
 某国立大学の経済学部生の1~2年の必修科目履修者217名(先生に交渉して授業の開始5分を頂いて実験を行いました。)
 内部進学やスポ専などがない分、計算能力的にある程度近い集団ではないかと思われます。

検証方法
 アナウンスごとに100マス計算の点数の水準が変わりうるのかを回帰分析などで判断。

データ可視化

以下、実験カテゴリごとの略記です。
下告知(20秒)・・・slow_20
上告知(15秒)・・・fast_15
超上告知(12秒)・・・fastest_12
平均告知(18秒)・・・average_18
対照群・・・baseline

データ構造の確認です。

平均値、中央値、標準偏差、サンプルサイズを出してみます。

中央値で見てみると、baselineに対してわずかですが点数に違いがありそうに見えます。

実験種別で点数に関するヒストグラムと確率密度関数を確認してみます。


baselineが多峰性がありそうなのが気になります。average_18は低そうに見えますね。

RStanで重回帰

『StanとRでベイズ統計モデリング』にあるコードを参考にしています。正規分布を事前分布にした線形回帰モデルです。
被説明変数が点数、説明変数が実験種別のダミー変数だけからなります。

結果

traceplot(fit)でMCMCのサンプリング結果を確認する。

収束しているように見えます。

以下推定結果ですが、残念ながらベイズ予測区間において符号の逆転が起きていないものはなかったので、アナウンスによる効果があるとは言えないようです。ただ、slow_20の係数がおしいですね。少なくとも他の実験種別よりも、アナウンス効果があるかもしれないという考察に止まりそうです。

分布でも見てみます。アナウンス効果が0を確実に超えているとは言えないですね。

結局、学部時代のレポートと結論は変わらないのですが、係数が0よりも大きい確率という観点で結果に向き合えたのは良かったと思います。

参考文献

StanとRでベイズ統計モデリング (Wonderful R)