2019年9月29日の気になり動画はこれにゃ！

映画『ジョーカー』本予告【HD】2019年10月4日（金）公開

おぉ！にゃんかかっこよいにゃ〜♪

ダークナイトをみてからみた方がよいみたいだにゃ☆

フュージョン5+1 プロシールドCM 「ジレットが、ラグビー日本代表を応援」｜ジレットジャパン

ラグビーってよくルールわからにゃいけど、エキサイティングなイメージだにゃ！

ねこはおひげそられたら困るにゃん・・・
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：ダークナイト
結果：ポジティブ

word	probability	score
なる	0.059543	0.000000
思う	0.053746	-0.902339
ある	0.048739	0.000000
する	0.031929	0.000000
見る	0.026094	0.000000
面白い	0.025703	0.989199
やる	0.021810	0.000000
良い	0.021759	0.999995
ない	0.021657	-0.999997
言う	0.021247	0.000000
average score
0.021714

キーワード：ラグビー日本代表
結果：ネガティブ

word	probability	score
ある	0.095113	0.000000
なる	0.080739	0.000000
思う	0.055007	-0.902339
する	0.032184	0.000000
できる	0.027016	0.000000
すごい	0.026666	0.000000
頑張る	0.026448	0.981704
言う	0.020764	0.000000
知る	0.020293	-0.422053
結ぶ	0.019994	-0.934044
勝つ	0.019547	-0.308207
大きい	0.019535	0.000000
強い	0.019194	0.000000
切り替える	0.014084	0.000000
受ける	0.014076	-0.965127
average score
-0.425011

※10位までだと不十分だったので今回は15位までで計算しています。

※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。