最終回の今日はフォロワー数の多い、いわゆるインフルエンサーと呼ばれる選手のTwitterについて分析する。
尚、今回Pythonによる分析を行うにあたり、以下のブログがとても参考になった。
手順として、フォロワー数トップ3のTwitterアカウントから
・直近の200ツイートをスクレイピング
・janomeで形態素解析・名詞のみを抽出
・ゴミワードを省きながらWord Cloudでツイートの可視化
以上をPythonで行なっていった。
自転車界のTwitterフォロワー数トップ3は
インフルエンサーとしてどのようなメッセージを伝えているのだろうか。
ここではWord Cloudの結果のみ発表していく。
そして、あえて選手名は公表しない。
結果から誰かすぐにわかるだろう。
まず国内サイクルロード選手の中でフォロワー数No.1から。
Peing（質問箱）でトレーニングに関してよく質問を受け取り、それの回答ツイートが多い選手だ。筋肉やプロテインの造詣が深く、それ以外の名詞は少ない。
続いてフォロワー数第2位の選手。
静岡のチームの顔であり、時期的にオフシーズンだからかスポンサーに関するワードが多い。
続いて第3位の選手。
この選手は1ツイート当たりの文字数が少なく、どうしてもWord Cloudとしての質が下がってしまう結果になった。
Twitter APIの仕組み上、直近200ツイートで分析したためこのような結果となったのだが、それでもおおよそ各選手の特徴を捉えた結果になったといえよう。
他の選手のアカウントが登場しないことから、選手自身に関するツイートが多く、選手同士のコミュニケーション（リプライ）は少ないものと思われる。また広報活動を感じたのは静岡の選手くらいであった。
続いて、バスケ界（Bリーグ）の選手を見てみる。
フォロワー数13万人と自転車界トップのアカウントの10倍、BリーグNo.1の選手だ。
ほとんどリプライである。
選手の個性が見えてこないため、これはこれで分析しづらい結果だ。
それもそのハズ、この選手はTwitterを始めてからまだ400弱しかツイートしていない。その少ないツイートの多くがリプライとリツイートである。
ちなみによく登場している（リプライしている）選手も見てみたのだが…
No.1の選手よりも名詞を多用しているが、結果はあまり変わらず。自分以外の選手名やアカウント名がよく出現し、チームの試合情報も多い。
これらから見えてくることは、バスケ界は自転車界に比べ、Twitterを選手同士のコミュニケーションツールとして使っていると思われる。選手へのリプライやリツイートを見える化することで、ファンはチームワークの高さと選手の日常生活を感じ、選手との距離が近づいたような錯覚を受ける。ファンはますます選手のツイートが気になるため、選手から離れないようになるはずだ。
そんなに自転車界のTwitterが悪いわけでは無いのだが、選手やファンとのコミュニケーションツールとしてもっと使って良いのではないだろうか。
最後に自転車界のトップオブトップ、海外で活躍する日本人選手を見てみる。
1ツイートの文字数はたっぷりで、名詞を多用している。
広報活動としては完璧。スポンサーも大喜びであろう。
