Elon Muskのツイートをエクスポートして分析する方法（そして市場相関が見つかりました）

私は常に、単一のツイートが市場を移動できるという考えに魅了されてきました。 Elon MuskがTesla、Dogecoin、さらにはランダムなミームについてツイートすると、金融の世界は注目を集めます。

ソーシャルメディアと株価の関係に関する私自身の研究の中で、私は彼のツイートを体系的に研究する必要があることに気付きました。問題？タイムラインを手動でスクロールすることは機能しませんでした。

それは、私がツイートをエクスポートする力を発見したときです。適切なツールを使用すると、洞察についてツイートを収集、フィルタリング、分析できますそれは、市場を勉強しているか、一般の感情を研究しているか、ブランドのパフォーマンスを追跡しているかどうかです。

なぜツイートをエクスポートするのですか？

ツイートをエクスポートすることは、データサイエンティストだけではありません。これは、Twitterを実用的な研究ツールに変えたい人にとっては役立ちます。

€研究者：政治、経済、気候、または社会問題に関する世論を分析します。

€マーケティング担当者：キャンペーンや新製品の発売に対する顧客の反応を追跡します。

€投資家： Elon Muskのような影響力のある人物からのツイートの市場への影響を測定します。

€ ：自分のツイートをバックアップするか、どのツイートが最適かを分析します。

実際の例：パンデミック中に、研究者はロックダウンとワクチンに関する何百万ものツイートをエクスポートしました。この分析により、政府は国民の恐怖、信頼レベル、誤った情報パターンに関するリアルタイムの洞察を与えました。

手動コレクションの問題

Twitterは、ツイートをバルクエクスポートする簡単な方法を提供しません。

手動でコピーパスティングツイートは時間がかかり、タイムラインは限られており、高度なフィルタリングはほとんど不可能です。

長期的なパターンを確認したい場合、または株価などの外部データとの一致するツイートを使用する場合は、より速く構造化されたアプローチが必要です。

解決策：CircleBoom Twitter

それがCircleBoom Twitterが登場するところです。

Twitter/Xの公式パートナーとして、それは安全で、APIに準拠しており、大規模な分析のために設計されています。

CircleBoomを使用すると、次のことができます。

独自のアカウントまたは他のアカウントのツイートをエクスポートします。

日付、キーワード、ハッシュタグ、またはエンゲージメントごとにフィルターを適用します。

CSVまたはExcel形式でツイートをダウンロードします。

研究やバックアップのための常設アーカイブを保管してください。

時間を無駄にする代わりに、数分でデータを収集できます。

ステップバイステップ：ツイートをエクスポートする方法

ステップ＃1：ユーザー名を入力します

CircleBoomのエクスポートページで、（「@」シンボルなしで）からツイートをエクスポートするアカウントのTwitter/xユーザー名を入力し、青い「検索」ボタンをクリックします。

ステップ＃2：ツイート数を確認します

CircleBoomには、選択したアカウントからエクスポートできるツイートの総数が表示されます。この情報を確認し、[次へ]ボタンをクリックして、エクスポートプロセスを続行します。

ステップ＃3：メールアドレスを入力します

エクスポートされたツイートファイルを受信するメールアドレスを入力してください。 CircleBoomは、いつでもエクスポートファイルに簡単にアクセスできるアカウントを作成することも推奨しています。メールを入力したら、[次の]ボタンをクリックして続行します。

ステップ＃4：メールアドレスを入力した後、CircleBoomはエクスポートされたツイートをCSV形式で直接受信トレイに送信します。

このCSVファイルには、投稿ID、ユーザー名、ツイートテキスト、エンゲージメントメトリック（いいね、リツイート、返信）、言語、タイムスタンプなどの必須の詳細が含まれているため、ツイートを簡単に確認、分析、アーカイブできます。

このプロセスは簡単であり、CircleBoomはすべての重い持ち上げを行い、データをきちんと整理された形式で配信します。

誰かのすべてのツイートをエクスポートする方法は次のとおりです。ビデオをご覧ください€

エクスポートされたツイートを分析する方法

ツイートをエクスポートすると生データが得られますが、分析は魔法が起こる場所です。最も効果的な方法は次のとおりです。

1。周波数分析（支配的なトピックは何ですか？）

• 何をすべきか：繰り返しの単語、ハッシュタグ、または言及を数えます。
• なぜそれが重要なのか：主要なテーマとコミュニケーションの焦点を特定します。

例： Elonのツイートをエクスポートすると、2023年に「AI」と「持続可能性」のスパイクが明らかになり、彼の変化する優先順位が強調されています。

プロのヒント：最も繰り返される用語をすばやく視覚的にするために、単語クラウドを作成します。

2。感情分析（時間の経過に伴う音声のトーン）

• 対処方法：ツイートをポジティブ、ネガティブ、またはニュートラルとして分類します。
• なぜそれが重要なのか：トーンを市場の変化やブランドの評判などの結果とリンクします。

例：航空会社の否定的なツイートは、多くの場合、在庫性能の低下と一致しています。

プロのヒント：収益の呼び出しや製品の発売など、大規模なイベントの前後に感情を追跡します。

3。エンゲージメント分析（最も共鳴するものは何ですか？）

• 何をすべきか：いいね、リツイート、返信によるツイートを並べ替えます。ツイートタイプを比較します（テキストのみの画像とビデオとビデオ）。
• なぜそれが重要なのか：どのコンテンツがインタラクションを駆動するかを示します。

例：ファッションブランドは、顧客のUGC写真が洗練された製品画像よりも3倍のエンゲージメントを生成することを発見するかもしれません。

プロのヒント：真のパフォーマンス率のフォロワー数で割ることにより、エンゲージメントを正常化します。

4。相関分析（ツイート対外部データ）

• 対処方法：ツイートタイムスタンプを株価、販売数、またはGoogleの傾向に合わせます。
• なぜそれが重要なのか：現実の影響を証明または反証します。

例： ElonのDogecoinツイートは、Dogecoinの価値の即時のスパイクとしばしば一致します。

プロのヒント： Excelの相関ツールを使用するか、ストックチャートのツイートデータをオーバーレイして、関係を確認します。

5。ネットワークとオーディエンスの分析（誰がツイートを増幅しますか？）

• 何をすべきか：返信、言及、リツイートを分析して、キーアンプを見つけます。
• なぜそれが重要なのか：メッセージをさらに広めるインフルエンサーや忠実なファンを明らかにします。

例：選挙中、ネットワーク分析は、どのジャーナリストが候補者のツイートを一貫して増幅するかを明らかにすることがよくあります。

プロのヒント：特定のツイートのリツイーターをエクスポートして、最もアクティブな視聴者セグメントをマップします。

6.時間分析（ツイートはいつ最も激しくヒットしますか？）

• 対処方法：エンゲージメントに対してツイートタイムスタンプを分析します。
• なぜそれが重要なのか：最も効果的な投稿時間を明らかにします。
  

例：ニュースアウトレットは、午前7時から9時の間のツイートが最もリツイートを駆動し、深夜の投稿がパフォーマンスの低いことを発見する場合があります。

プロのヒント：この洞察を使用して、視聴者が最もアクティブなときにツイートをスケジュールします。

ツイート分析の実際のアプリケーション

ツイートのエクスポートはデータ以上のものです。これらは、複数のフィールドで実行可能な洞察です。

1。経済学と金融

• ユースケース：投資家は、影響力のある数字が市場にどのように影響するかを追跡します。
• 例： Elon Muskの2020年のツイート「Tesla Stock Price Too High IMO」は、すぐにディップを引き起こしました。

♥Export CEOまたはPolicymaker Tweets、株価チャートに合わせて、繰り返し可能なパターンを監視します。

2。マーケティングとブランディング

• ユースケース：ブランドはキャンペーンの影響と競合他社の活動を測定します。
• 例：スターバックスのパンプキンスパイスラテのツイートは、毎年秋に言及とエンゲージメントをスパイクします。

♥季節のプロモーションに関するツイートを輸出し、前年比を比較して戦略を改良します。

3。政治と世論

• ユースケース：有権者の感情とキャンペーンの有効性を追跡します。
• 例： ＃relection2024のツイートを分析すると、議論中の投票者の気分の変化が明らかになります。

§ツイート感情と地域の洞察のための場所/言語フィルターを組み合わせます。

4。Academia＆Research

• ユースケース：学者は、Twitterを文化的および社会科のデータソースとして使用します。
• 例： Climate Researchersは、COP会議中に#ClimateChange Tweetをエクスポートして、活動主義のパターンを研究しました。

§主要な出来事（法律、災害、抗議）に関する前後のツイートのボリュームと感情を比較します。

5。メディアとジャーナリズム

• ユースケース：記者は危機とオンラインの物語を追跡します。
• 例：ジャーナリストは、ハリケーン中にツイートをエクスポートして、食べ物やシェルターなどのリアルタイムのニーズを監視しました。

§危機対応を分析するために、緊急関連のキーワード（「ヘルプ」、「スタック」、「ニーズ」）のフィルター。

6。個人およびインフルエンサーの成長

• ユースケース：個人は、成長戦略のために独自のツイートを分析します。
• 例：インフルエンサーが1年のツイートを輸出し、ミームが長い意見の投稿を上回ると見ています。

エンゲージメント形式をダブルダウンし、パフォーマンスの低いツイートを削除し、投稿時間を改良します。

Elon Muskのツイートから私が見つけたもの

プロセスをテストするために、テスラ、SpaceX、および暗号通貨について非常に活発だった特定の期間におけるElon Muskのツイートをエクスポートして分析しました。調査結果は目を見張るものでした：

1。市場の影響

• Dogecoinに言及するツイートは、ほとんどの場合、Dogecoinの価格を即座に急上昇させました。
• 「テスラの株価が高すぎるIMO」など、テスラ株についてのネガティブまたは冗談のコメントは、テスラの市場価値における短期的な短期的なディップと一致しています。

洞察： Elonからの1つのツイートでさえ、測定可能な市場反応を引き起こす可能性があります。タイムスタンプを使用してツイートをエクスポートすることで、在庫と暗号価格の動きに直接並べることができました。

2。繰り返しのテーマ

• 彼のツイートで最も頻繁なキーワードは、テスラ、SpaceX、AI、MARS、およびDogeCoinでした。
• 「AI」の言及は、2022年からより頻繁に登場し始め、彼の公開コミュニケーションの優先順位の変化を示しています。
• 宇宙探査は安定したトピックであり、火星は長年にわたって一貫して言及されていました。

洞察：周波数分析では、Elonが個人的な関心（ミーム、ユーモア）とビジネストピック（Tesla、SpaceX）のバランスをどのようにバランスさせるかを強調しています。

3。感情とトーン

• テスラ製品または発売に関するポジティブ/熱狂的なツイートは、多くの場合、エンゲージメント率が最も高くなりました（いいね、リツイート）。
• 規制当局を批判するなど、皮肉または物議を醸すツイートは、支持的かつ批判的な議論を担当し、大規模な返信を引き付けました。
• ユーモラスなミームは、不均衡なウイルス性を生み出し、深刻なビジネスの更新を上回ることがあります。

洞察： Elonのトーンは、多くの場合、主題そのものよりもエンゲージメントを駆り立てます。彼のユーモアと鈍いスタイルは彼の影響を増幅します。

4。エンゲージメントパターン

• 米国の取引時間中に投稿されたツイートは、深夜のツイートよりも強い市場相関を示しました。
• 短いパンチのある声明（10語未満）は、長いスレッドよりも多くのエンゲージメントを得ました。

洞察：タイミングとフォーマットは、コンテンツと同じくらい多くの役割を果たします。 Elonの最も衝撃的なツイートは通常、短くてよくタイミングされています。

ツイート分析のためのベストプラクティス

§定期的にエクスポート：ツイートとアカウントはいつでも削除できます。

§外部ソースと組み合わせる：市場チャート、調査、または販売番号を備えたツイートデータをレイヤー。

§調査結果を視覚化：グラフ、単語クラウド、またはダッシュボードを使用して、明確にしてください。

§1回だけでなく、パターンに焦点を合わせます。単一のウイルスツイートはノイズです。矛盾した行動は、実際の戦略を示します。

♥それを倫理的に保ちます：プライバシーを尊重し、ツイートデータを責任を持って使用します。

最終的な考え

エクスポートツイートは、Twitterを動きの速いフィードから研究の金鉱に変換します。私にとって、それは、構造化されたデータ駆動型の方法で、市場に対するElon Muskの影響力を研究できることを意味しました。他の人にとっては、顧客の感情を分析したり、政治的議論を追跡したり、単に独自のソーシャルメディア戦略を改善することを意味します。

CircleBoom Twitterを使用すると、エクスポートは高速で安全で、APIに準拠しています。データを手に入れると、明らかにできる洞察は無限になります。

開始する準備はできましたか？今日のツイートをCircleBoomでエクスポートし、Twitterのデータに隠されたパターンのロックを解除します。