いつもおしえてもらってばかりだから、
お返しにねこが気になった動画をおしえてあげますにゃ！

 

ありがとう！ 僕も、気になります！？

2019年10月11日の気になり動画はこれにゃ！

蝋燭の爆発的燃焼　(子供向けバージョン)

ロウソクの科学つながりで見つけたロウソクの動画ですにゃ！
まさかの結末でしたにゃ！

 

子供向けってかいてあったのに、
びっくりしたにゃぁ〜 

RIZAP（ライザップ）「佐藤仁美」篇（15秒）A

別人みたいになるんだにゃぁ？
どんなことをやったらこんなに変わるのか気になるにゃぁ〜

 

ねこはまるい方が腹もふきもちいっていわれるから
丸さをいじできるようにがんばりますにゃ♪
でわでわ！

 

こっそり僕が趣味でやってるネガポジ判定結果を
貼っておこう・・

ネガポジ判定

手順的には、ねこが載せた動画に因んで、僕が決めたキーワードで
最大300件のツイートを検索。
次に、検索結果をトピック解析して出現頻度上位10位までの単語を
単語感情極性対応表に基づいて平均値を出して見る
という感じでやって見ました。
（数値がプラスならポジティブ、そうでなければネガティブという体で表示してます。）

キーワード：ロウソクの科学
結果：ネガティブ

word	probability	score
なる	0.149612	0.000000
読む	0.085273	-0.947272
教える	0.056610	-0.440103
持つ	0.034895	0.000000
する	0.031726	0.000000
決まる	0.030080	0.000000
ある	0.028006	0.000000
迫る	0.027794	-0.837400
おもしろい	0.026034	0.000000
思う	0.021861	-0.902339
average score
-0.781779

キーワード：佐藤仁美
結果：ネガティブ

word	probability	score
なる	0.055165	0.000000
思う	0.050276	-0.902339
言う	0.039172	0.000000
優しい	0.026982	0.987973
築く	0.025887	0.000000
する	0.023331	0.000000
ある	0.021918	0.000000
溢れる	0.021040	0.928266
知る	0.020778	-0.422053
痩せる	0.019379	-0.999132
average score
-0.081457

※単語感情極性対応表 （参考：高村大也, 乾孝司, 奥村学
“スピンモデルによる単語の感情極性抽出”, 情報処理学会論文誌ジャーナル, Vol.47 No.02 pp. 627–637, 2006.）
今回対象としている単語は形容詞と動詞です。