卒業論文で複数のアプリのレビューから頻出語句を抽出したいという課題は、実際に取り組むとなると少し難しく感じることもあります。特にGoogleストアのレビューを効率的に収集し、分析するには適切なツールや方法を選ぶことが重要です。この記事では、簡単に実現できる方法と、プログラミング初心者でも試しやすいツールを紹介します。
1. Googleストアのレビューを自動で収集する方法
Googleストアからアプリレビューを自動で取得するには、APIを使う方法が一般的です。Googleの提供する「Google Play Developer API」や、非公式の「Google Play Scraper」を使ってレビューを抽出することができます。これにより、アプリごとのレビューを簡単に収集できます。
例えば、Google Play Scraperを使用すれば、Pythonを使ってアプリのレビュー情報を取得することができます。以下のように、アプリのパッケージ名を指定するだけでレビューを取得できます。
from google_play_scraper import app
from google_play_scraper import reviews
app_info = app('com.example.app')
reviews = reviews('com.example.app')
print(reviews)2. 頻出語句を抽出するためのテキスト分析
レビューを収集した後、次に行うのは頻出語句の抽出です。テキスト分析には、Pythonの「nltk」ライブラリを使うのが便利です。簡単な例として、レビュー内容を取り出し、そこから頻出単語を抽出することができます。
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from collections import Counter
# 収集したレビュー内容
reviews = ['このアプリは素晴らしい！', '使いやすいが改善の余地あり。']
# ストップワードを除外
stop_words = set(stopwords.words('japanese'))
filtered_words = [word for word in reviews.split() if word not in stop_words]
# 頻出単語の抽出
word_counts = Counter(filtered_words)
print(word_counts.most_common(10))この方法を使うと、頻出語句を簡単に抽出できます。ただし、日本語のテキスト処理には少し工夫が必要な場合もあるため、形態素解析ツールを使うことも検討してみましょう。
3. 無料で使えるツールの紹介
もしプログラミングに不安がある場合でも、手軽にレビューを収集したり分析したりできるツールがあります。例えば、Google Sheetsを使用して「Google Play Scraper」を連携する方法です。これを使えば、スプレッドシート上で簡単にレビューを集め、集計や分析を行えます。
また、テキスト分析ツールには「MonkeyLearn」や「WordCloudGenerator」など、簡単に使えるものがあります。これらのツールを使えば、レビューから頻出語句を抽出し、視覚化することができます。
4. 手動でのデータ収集について
手動でのデータ収集は、少し手間がかかる場合もありますが、小規模なプロジェクトであれば有効です。手動でレビューをコピーしてスプレッドシートに貼り付け、その後で分析を行う方法です。ExcelやGoogle Sheetsには、文字列を抽出するための関数が豊富にあるため、手動でも十分対応できます。
例えば、Excelで「IF」や「COUNTIF」関数を使って、特定の語句がどれだけ頻出しているかを確認することができます。
まとめ
アプリのレビューから頻出語句を抽出するには、プログラミングを使う方法から、簡単にできるツールまでさまざまな方法があります。最も効率的なのは、PythonのライブラリやGoogle Sheetsのツールを使う方法ですが、手動でも十分に対応可能です。自分のスキルやプロジェクトの規模に応じて最適な方法を選びましょう。
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