【Redditトレンド解析】手法解説ページ「海外SNSから見る日本」

当サイトでは、「今、日本が海外からどのように見られているか」をリアルタイムかつ客観的に把握するため、独自の自動収集・分析プログラム（Python）を用いて海外の主要掲示板からトレンドを抽出しています。

ここでは、その具体的なデータの取得元と、熱量の高い話題を厳選するロジックについて解説します。

情報の収集元と対象期間

世界最大級のソーシャルニュース掲示板であるReddit全体を対象にデータを収集しています。特定のコミュニティに偏らないよう、横断的な検索を行っています。

• 検索キーワード：「Japan」「Japanese」「Tokyo」「Kyoto」「Yen」などの関連語
• 対象期間：プログラム実行時点から「過去24時間以内」に投稿されたスレッド

フィルタリングとスコアリング

単に「Japan」という単語が含まれているだけの無関係な話題を弾き、本当に白熱している議論だけを抽出するために、以下の厳しい条件を設けています。

• 関連性チェック：スレッドの上位10件のコメント内に、日本関連のキーワードが実際に書き込まれているかを判定します。
• 熱量スコア（Hotness Score）の算出：「24時間以内についたコメント数 × 10 ＋ 投稿へのいいね（Upvotes）数」という独自の計算式を用い、現在進行形で盛り上がっている話題を上位にランク付けします。

感情分析とキーワード抽出

抽出された上位のスレッドに対しては、さらに深く「どのような声が集まっているか」を分析します。

• ポジティブ・ネガティブ判定：自然言語処理ライブラリ（NLTK VADER）を使用し、各スレッドの最新コメント（最大100件）を感情スコア化。極端に短い挨拶やノイズを弾いた上で、肯定的な意見と批判的な意見の割合を可視化します。
• トピックの抽出：コメント群から一般的な単語（stop words）を除外し、特徴的な頻出キーワードトップ3を自動抽出することで、議論の核心を捉えます。

手作業要約とデザインへの反映

自動抽出された「スレッド本文」と「直近24時間の生のコメントテキスト」のデータソースをもとに、記事作成者が自然な日本語への要約と意訳を行います。これにより、機械翻訳だけでは伝わらない「文脈や皮肉のニュアンス」を正確に反映したトレンド記事が完成します。