グラフの例:Twitterのフォロワー数

奥村(@h_okumura)のフォロワー数です。このような時系列データの扱い方は時系列データをご覧ください。

h_okumuraのフォロワー数の推移

2011年3月11日(大震災の日)から3カ月だけ急増していることがわかります。

データは h_okumura.csv というCSVファイルに収めました。

x = read.csv("http://oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/stat/data/h_okumura.csv", as.is=TRUE)
t = as.POSIXct(x$date)
f = x$followers
par(mgp=c(2,0.8,0))  
plot(t, f, type="l", ylim=range(c(0,f)), xlab="", ylab="", xaxt="n")
axis.POSIXct(1, at=as.POSIXct(paste0(2010:2018, "/01/01")), format="%Y年")
points(as.POSIXct("2011/03/11"), f[t == as.POSIXct("2011/03/11")], pch=16, col="red")
text(as.POSIXct("2011/03/11"), f[t == as.POSIXct("2011/03/11")], "3/11", pos=1)
points(as.POSIXct("2011/06/11"), f[t == as.POSIXct("2011/06/11")], pch=16, col="red")
text(as.POSIXct("2011/06/11"), f[t == as.POSIXct("2011/06/11")], "6/11", pos=3)

Twilogからのデータの簡単な取り出し方は twilog の統計情報から follower 数の変化を数値で取り出す方法 - 宇宙線実験の覚え書き が参考になります。

まず Twilog にログインします。Flash Playerを禁止している場合は許可し,Stats → フォロワー数推移 → 全期間 とクリックすると,全期間のフォロワー数のグラフが現れます。次に,私(スクリーン名 h_okumura)なら http://twilog.org/chart-dir/h/h_okumura-7-3.txt をブラウザで開きます(/h/ はスクリーン名の1文字目)。数字などがたくさん表示されますので,コピペしてテキストファイルに保存します。そのあとはお好きな方法でそれをCSVにします。

ちなみに,私の最初のツイートは 2009-04-05 08:34:06 JST ですが,Twilogに保存されているのは 2010-01-08 からで,Twilogでフォロワー数が捕捉されているのは 2010-01-31 からです。

ところで,ごく最近,ツイッターの不正アカウント対策のおかげで,フォロワー数が急に減っている場合があるという噂があります。私の場合はそのようなことはなさそうです:

f = f[t >= as.POSIXct("2018/01/01")]
t = t[t >= as.POSIXct("2018/01/01")]
plot(t, f, pch=16, type="o", xlab="", ylab="", xaxt="n")
axis.POSIXct(1, at=as.POSIXct(paste0(2018, c("/01/01","/02/01","/02/23"))), format="%m/%d")
h_okumuraのフォロワー数の推移

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