トランプ大統領の記者会見
- トランプ大統領の4月27日の記者会見はこちらから引用。
- 4月27日はトランプ大統領が”消毒液を注射すればいい”と発言し、事故が発生するなどして批判されていた時期に該当する。
- 質問に移る前の部分（28:19）まで、そして会見は複数の立場の人間が発言するためトランプ自身の発言を利用。
- そしてその合間の相槌(“Great job”や”thank you”などが多用されており、結果に影響すると判断したため)は除外した。
- 結果がこちら
ついでに4月30日の記者会見はこちら。
- キーワードとしては検査、人工呼吸器、高齢者施設、高齢者、仕事などが挙げられる
ジョンソン首相の会見
- 同じく英語圏のイギリスのジョンソン首相の4月30日の記者会見も同様の処理を行う。
4月30日の記者会見はジョンソン首相がコロナ陽性とわかり治療のためICUに入院などしていたが、回復してから初めての記者会見となる。 - 記者会見全文はこちらを引用し、記者会見の質問前（20:11）まで引用。
- 記者会見中、動画を利用しその解説は別の人が行っていたが、その解説もメインとなるためそちらを含めて分析。
- 除外した単語はトランプ大統領と同じ。
- 結果はこちら
- 数字、人々、病院、NHS、検査などのキーワードが浮かび上がる。
各国比較
- 浮かび上がったキーワード
・安倍首相 ：皆様、協力、事業、状況、困難
・トランプ大統領 ：検査、人工呼吸器、高齢者施設、高齢者、仕事
・ボリス首相 ：数字、人々、病院、NHS、検査 - トランプ大統領の記者会見
・ 検査、人工呼吸器、高齢者施設、高齢者、仕事、などがキーワードとして発言されていたことが分かる。安倍首相の会見内容と比較しても課題が具体的に言及されているのが想像される印象。
・トランプ大統領は記者会見の回数が比較的多く、また複数人で記者会見を行うといったことが、内容の具体性に影響している可能性もある。 - ジョンソン首相
・動画中では全国の実効再生産数も説明され、分析した中ではデータに基づいた会見内容となっている印象。
・それを反映してか、ワードクラウド上も”数字”が一番目立つワードとなっており、会見内容が反映されている結果となっている。 - もちろん各国新型コロナ対策の状況に違いがあって当然。
- 記者会見はそれぞれ重要な内容が含まれており、ワードクラウドで内容の詳細を理解することはできないが、気軽に自前で利用でき、ひと目で内容を類推するには便利なツール。
- 以下用いたコード
# import libraries
import wordcloud
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import STOPWORDS#Trump's press conference
f_trump = open(“Trump0427.txt”)
trump_text = f_trump.read().lower()
f_trump.close()def create_wc(text,stop_words):
word_cloud = wordcloud.WordCloud(
font_path=”C:\Windows\Fonts\meiryo.ttc”,
background_color=”white”,
width=900,
height=500,
stopwords=set(stop_words)).generate(text)
plt.figure(figsize=(16,10))
plt.imshow(word_cloud)
plt.axis(“off”)
plt.show()en_stop_words = [‘us’,’much’,’re’,’ve’,’done’,’don’,’ll’,’will’,’thank’] + list(STOPWORDS)create_wc(trump_text,en_stop_words)#Johnson's press conference
f_boris = open("Boris0430.txt")
boris_text = f_boris.read().lower()
f_boris.close()
create_wc(boris_text,en_stop_words)
