ProjectHack-S

Sentimental-Analysis-of-Social-Media

ソーシャルメディア上の評判(感情)と企業株価の関連性を分析し、広報・IR活動における先行指標として活用するためのツールです。
広報・PR Python スコア: 26.2
Sentimental-Analysis-of-Social-Media インフォグラフィック
11
スター数
4
フォーク数
0
イシュー
Python
言語
MIT
ライセンス
new
ステータス
何ができるか
📈
ソーシャルメディア感情分析
FacebookやTwitterなどの投稿から、企業に対する世間のポジティブ・ネガティブな感情を自動で判定します。
📊
株価との相関分析
分析した感情データと企業の株価データを比較し、統計的な関連性や時間差での影響を明らかにします。
🚨
評判リスク早期検知
ソーシャルメディア上の感情変化が将来の株価変動に先行する可能性を探り、企業イメージ悪化のリスクを早期に察知する手がかりを提供します。
🌐
複数プラットフォーム対応
主要なソーシャルメディア(Facebook, Twitter, Instagram, LinkedInなど)のデータを分析対象とします。
🔧 仕組みの図解
1
ソーシャルメディアデータ収集
各ソーシャルメディアから企業名やキーワードに関連する投稿データを自動で集めます。
2
感情スコア算出
収集した投稿のテキスト内容を解析し、ポジティブ・ネガティブ・中立といった感情スコア(センチメントスコア)を割り当てます。
3
株価データ取得
対象企業の過去の株価データを取得します。
4
データ統合・分析
感情スコアと株価データを組み合わせて、両者の間に相関関係や先行関係があるかを統計的に分析します。
5
結果の可視化
分析結果をグラフなどで表示し、感情と株価の動きの関連性を分かりやすく示します。
👥 こんな人に便利そう
🗣️
企業広報・IR担当者
ソーシャルメディア上の世論が企業価値にどう影響するかを把握し、戦略的な情報発信やリスク管理に役立てたい場合に便利です。
📈
マーケティング責任者
ブランドイメージやキャンペーンに対する顧客の反応を数値化し、それが事業成果にどう結びつくかを知りたい場合に役立ちます。
💡
経営企画・事業開発担当者
市場のセンチメント(世間の感情)を把握することで、事業戦略や投資判断の精度向上に繋げたい場合に有用です。
📏 導入の難易度
上級者向け
Pythonの知識とデータ分析の専門スキルが必要なため、非エンジニアが導入・運用するにはエンジニアの協力が不可欠です。
まとめ
このツールは、ソーシャルメディアの感情分析を通じて企業の株価や評価への影響を科学的に解明し、データに基づいた広報・IR戦略立案に貢献する可能性を秘めています。しかし、最終更新が3022日前(8年以上前)と極めて長期間メンテナンスが停止しており、既知のセキュリティ脆弱性への対応はもちろん、現代のシステム環境との互換性やデータプライバシー保護の観点から深刻な懸念があります。機能は魅力的ですが、現時点での本番環境での利用は極めて慎重に検討すべきです。【セキュリティ注記】
🛡 セキュリティチェック
⚠ Warning 最終チェック: 2026-03-02
OpenSSF Scorecard
N/A
Scorecardに未登録
GitHub Advisories
0
既知の脆弱性
メンテナンス状況
3022日前
最終コミット
チェックソース: OpenSSF Scorecard / GitHub Security Advisories / GitHub Repository
📅 タイムライン
リポジトリ作成日 2017-11-18
最終コミット日 2017-11-22
当サイトでの発見日 2026-02-25
👥 コミュニティ活動(ユーザーの声)
0
Issue総数
Open 0 / Closed 0
1
コントリビューター
0
直近30日のコミット
0
直近30日のIssue
📈 スター推移
Sentimental-Analysis-of-Social-Media Star History Chart
powered by star-history.com