WICの中から

機構設計者が株式投資や育児に奮闘するblog

ツイート数の推移から就職→結婚→出産により暇が無くなる過程を可視化した

就職、結婚、出産…これら人生の一大イベントを経るごとに大人の階段を上り、自分だけの自由時間が減っていくものです。自分もこれらのステップを経ていってて、昔に比べて時間が無くなったなーと実感しています。

で、具体的にどの程度忙しくなったのか?

この問いに対して定量的な答えは持ってません。何かうまく定量化できるような材料ないかなーと考えた時、思い当たったのがTwitterでした。

Twitterって暇な時に触るアプリなので、ツイート数が多いっていうのはそれだけ暇ってことを意味します。だからツイート数の推移を見ていけば忙しさが可視化できるんじゃ…

Twythonでツイート数を取得しようとしたものの

以前、pythonを使ってツイート取得したことがあります。
temcee.hatenablog.com

同じようにツイート情報を取得しようと思ったのですが、どうもTwitter apiで取得できるツイート数に上限があるらしく、今回は断念しました。よくよく調べてみると自分のツイート情報は普通に公式からDLできるみたいですし。

ツイート履歴のcsvファイルを取得

全ツイートの履歴は公式ページの設定から取得できます。
tweet_history
tweet_history2

しばらくすると登録してあるメール宛にダウンロードページの案内が来ます。ファイルはzip方式で、中身は下記の通り。お目当てのcsvファイル以外にもhtmlファイルでツイートの確認もできます。
tweet_zip

スプレッドシートでcsvを開きグラフ表示

エクセル持ってないのでスプレッドシートでcsvを開き、整理していきます。csvは「ファイル」→「ファイルを開く」→「アップロード」で開けます。
open_csv_spreadsheet

csvにはツイートに関する情報が色々入ってますが、今回はtimestamp(ツイート日時)だけ使います。月ごとにツイート数をまとめたいので、left関数を使って年月のところだけ抽出し、countif関数で月ごとに数えていきます。
f:id:temcee:20180120153547p:plain
ここまで来れば後はグラフを挿入するだけですね。ツイート数を縦軸、年月を横軸にグラフを出力してみましょう!
tweet_transition1

…あれ?

意外な結果

事前の予想としてはこんな感じのグラフになると思ってたんですよね。
tweet_transition_predict
でも実際はこんな感じでした。
tweet_transition

就職(というか残業解禁)でガタッと落ちるのは予想通りですが、結婚や出産は思ったほどインパクトがありません。近年の方が圧倒的にツイート数が伸びてます。何故?

転職を機にツイート数が激増、その理由は

ツイート数の伸びは明らかに転職が効いています。何故かというと、転職してから長時間の電車通勤になったからです。これはツイート時間を観察すると明らかで、僕のツイートは出勤と退勤の時間に集中してるんですよね。

日頃から時間が無いと思ってましたが、よくよく考えると結構なスキマ時間があったものです。この時間を有効活用できれば僕もエリートサラリーマンになれるかもしれません。

ただ有効活用するにも限度があります。というのも乗ってる電車、混雑率オーバー180%の限界満員電車なんです。体感した人にしか分からないことですが、この電車の中ではまともに手を動かすことが出来なければ、正常に物事を考えることもできません。そうした無間地獄にあって、Twitterは唯一の娯楽であり癒しと言えます。満員電車は早いところ解消して欲しいところですが、今のところ改善に向けて誰かが動く気配はなく、関東にはどんどん人が流入してきているので、状況悪化待ったなしです。

製品開発のサイクルが見て取れる

グラフから読み取れる面白い傾向として、就職後に規則的な凹凸を確認できます。これは製品の開発サイクルと一致しています。

製品開発は「企画→設計→試作→量産」というサイクルで成り立っており、量産が近いほど忙しさが増します。かといって単純な右肩下がりではなく、試作出図などのイベントで一時的なピークを迎えたり、出図後の金型製造期間は楽になったりと、ここでも凹凸ができます。

まとめ

当初は「育児でこれだけ時間が減った、キツイ」という話にしようと思ってたんですが、単純に忙しさを可視化することは出来ませんでした。

それでもイベントによる影響はツイート数に表れてますし、個別のツイートを読んでいけば過去の自分の思想も読み取れるそうです、なかなか興味深いですね。老後に自分の人生を振り返るには、良いツールなんじゃないかと思いました。赤字の続くTwitterが老後まで存在しているかどうかは怪しいですが…。