ChatGPTを使って、コメント分析してみました。
こんにちは。リップルトーク開発チームです！
今回は旧GIRONアプリのコメントを使って、ChatGPTによる感情分析と性格分析を実施してみました。
コメントから人の感情が読み取れるのか？
あるユーザーのコメントを全て抽出し、そのデータを元にChatGPTの「Code Interpreter」を使って実際に分析してみました。
まず、コメントが日本語のままだとChatGPTさんは限界を感じるので、英語に翻訳します。本来であれば日本語のままの方が良いのですが、まずはサクッと分析するために翻訳したファイルを作成しました。
感情分析には「TextBlob」というライブラリを使用し、各コメントの極性を（ポジティブ、ネガティブの度合い）を計算するようです。
出力された結果をグラフにしました。
ポジティブ：462件
ネガティブ：152件
ニュートラル：93件
大多数のコメントがポジティブな傾向を持っていますが、ネガティブやニュートラルなコメントも一定数存在しています。
このユーザーのコメント傾向ですが、ポジティブなコメントが多かったようです。ネガティブなコメントもあったみたいですが、アプリ参加状況はポジティブに利用されていたことがわかりました。
コメントだけで性格診断ができるのか？
次に同じデータを使い性格診断を実施してみました。これは5つの性格特性（Big Five Personality Traits）に基づいて性格を推定するようです。
5つの項目は以下のとおりです。
開放性（Openness）：新しい経験やアイディアに対する開放的な姿勢。好奇心が強く、独創的であることを示す。
誠実性（Conscientiousness）：組織的で、計画的、責任感が強い。
外向性（Extraversion）：社交的で、元気で、行動的。
協調性（Agreeableness）：他者との関係で協力的で、思いやりがある。
神経症的傾向（Neuroticism）：感情的な不安定さや不安を示す。
分析する流れとしては、上記特性に関連するキーワードやフレーズを特定し、その結果をもとに性格の傾向を分析するようです。
出力された結果をグラフにしました。
開放性 (Openness)：5件の関連コメント
誠実性 (Conscientiousness)：7件の関連コメント
外向性 (Extraversion)：18件の関連コメント
協調性 (Agreeableness)：23件の関連コメント
神経症的傾向 (Neuroticism)：3件の関連コメント
このユーザーは、特に「協調性」に関連するキーワードやフレーズが多く含まれており、他者との関係で協力的であり、思いやりがある可能性が高いと言えます。「外向性」に関連するコメントも多く、社交的である傾向が見られます。
この出力結果をみる限りですが、外交性と協調性が高いユーザーだったのがわかりました。このユーザーでは神経症的傾向は低かったのですが、このあたりも分析結果として出せるのであれば、ユーザーフォローするための機能が作れるかなと思いました。
最後にワードクラウドを作成しました。
ありがとうという文字がやたら大きいですね。人という文字が大きいのも気になります。感謝を伝えるコメントが多かったようですね。だからか、協調性の得点が高く出たのかもしれません。
最後に今回の分析結果のまとめを作成したところ、以下のようにユーザーの特徴がまとめられました。
感情分析：コメントの大部分がポジティブな傾向を持っている。
性格診断：特に「協調性」に関連するキーワードやフレーズが多く含まれており、他者との関係で協力的であり、思いやりがある可能性が高いと推測されます。
ワードクラウド：頻繁に使用する単語やフレーズを視覚的に確認することができます。
まずは試しに実施してみましたが、データがあればある程度までは簡単に感情分析と性格診断ができることがわかりました。最後のまとめに関しても、深い洞察ではないですが、大体の人物像がわかるようになっています。
あと、世代や職業、性別の推定などもある程度できるのはわかりました。
ただ、この人物特定に関しては、ただ出力するだけでは難しそうなので、今後の研究対象として行おうと思っています。また、なんらかの結果がでましたら、こちらでご報告させていただきます。
今回の分析は、よりリップルトークを利用していただくための機能実装に繋げていけると確信が持てました。どう実装していくかはまだまだ課題がありますが、いずれ実装していきますのでそれまでは今しばらくお待ちください。
コメントによる感情分析と性格分析は以上です。
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