2020年12月31で活動休止を発表した「嵐」の歌詞を可視化してみた！ では、先日、2020年12月31日をもって活動休止を発表した「嵐」の歌詞を分析してみたのでご紹介します。
私自身はジャニーズファンではありませんが、嵐については各メンバーが面白いことやメンバー間の仲がとても良いことからかなり好感を持っていました。
なので今回の発表で少しばかりショックを受けました・・・
この発表をきっかけに少し嵐について分析してみようと思い、「嵐」の歌詞について分析してみました。
歌詞の分析には様々な手法がありますが、今回は可視化に挑戦しました。
可視化の中でも、ここではぱっと見てわかりやすいワードクラウドを作成しました。
今まで第一線で活躍し続けてきた嵐が世の中に送り出してきた歌では、何を伝えていたのかをみていこうという魂胆です。
ワードクラウドと聞いてもピンと来ない方も多いと思うので、そのあたりについても軽くご説明しながら分析結果をご紹介していこうと思います。
目次
2020年12月31で活動休止を発表した「嵐」の歌詞を可視化してみた！
1. ワードクラウドとは？
まずは今回の分析で利用したワードクラウドについてご紹介しますね。
ワードクラウドとは、単語の頻度の分析して、視覚的にわかりやすく表現する手法です。
これらけ聞いてもわかりづらいですよね・・・
なので例ををみていただくのが一番かと思います。
こちらがワードクラウドです。
おそらく似たようなものをどこかでみたことがある方は多いのではないでしょうか。
より多く使用されている単語は大きくなります。
さらに色付けがなされてとてもきれいに可視化されます。
これならパッとみただけで対象となる文章や単語がどういう傾向にあるかが一目でわかります！
ここでは、嵐のこれまでの曲の歌詞を分析してこのワードクラウドを作成することを目指します。
また今回のワードクラウドの作成のためにはPythonというプログラミング言語を使用しています。
Pythonにはワードクラウドを作成するためのツールが用意されているのでとても簡単にワードクラウドを作成することができます。
2. 「嵐」の曲および歌詞
次に「嵐」の歌詞を集める作業です。
Googleで検索すると歌詞を紹介しているサイトがいくつもあります。
この記事を発表した2019年3月23日時点で嵐が発表していた歌341曲を収集して分析して可視化しました。
実際には曲数が341曲で正しいのかどうかはわかりませんが、こちらのサイトには341曲とあったのでこれを参考にしました。
色々なサイトを見ましたがこちらのサイトが一番曲数が多かったので参考にさせていただきました。
正直これだけの数の曲を出していたなんて全く知りませんでした。
これはアルバムなどにも収録されている曲なども含まれますのであまりメジャーではない曲も多くあるんです。
3. 分析手法
お次に分析手法についてご紹介します。
今回の目的はあくまでも嵐の歌詞を可視化した結果をお見せすることですので、分析手法の説明は簡略に済ませますね。
分析の流れを簡単にまとめますと、以下の手順で行いました。
- 歌詞の収集
- 得られた歌詞データの前処理
- 各単語単位を品詞に分類
- 必要な品詞に該当する単語を収集
- 収集したデータを可視化
各処理について軽くご説明します。
まず「1. 歌詞の収集」ではそのままですが、歌詞のデータを収集します。
大人の事情で、歌詞情報についてはサイト上に掲載はできませんが、ググってみると歌詞情報を掲載しているサイトはいくつかありますよね。
これらのサイトを参考に歌詞の情報を頑張って取得します。
「2.得られた歌詞データの前処理」では、収集した歌詞データから不要な単語を取り除く作業を行います。
例えば「、」や「。」などの句読点や、「！」や「＆」などの特殊記号がこれに該当します。
これらの不要な文字をあらかじめ取り除くことで、可視化したデータがきれいになります。
「3. 各単語単位を品詞に分類」では、歌詞データをMeCabをいうPython用のパッケージを利用して品詞ごとに分類します。
こうすることで、可視化を行う際に不要な品詞を取り除いたり、特定の品詞に絞って分析することが可能になります。
今回は、品詞として重要度の高い"形容詞", "動詞", "名詞", "副詞"のみを抽出しました。
あまり意味をなさない"接続詞"や"助詞"などの品詞は除外しました。
この作業が「4. 必要な品詞に該当する単語を収集」に該当します。
最後に「5. 収集したデータを可視化」で収集したデータを我々がパッとみてわかるようにワードクラウドを作成して可視化します。
以上のような手法で、嵐の歌詞を可視化してみました。
4. 「嵐」の歌詞で実際に作りました！！
かなり前置きが長くなってしまいましたが、それではいよいよ「嵐」の歌詞から作成したワードクラウドをご紹介します。
いきなり結果からお見せしちゃいますね。
上記の手順で嵐の歌詞を可視化してみますと、このような結果が得られました。
いかがでしょうか。
見る人によってどう感じるかは大きく変わると思いますが、私個人的にはとてもポジティブな言葉が多い印象でした。
「未来」、「信じ」、「希望」など、自分を前向きにしてくれる言葉が多いように感じます。
考えてみると嵐の曲はみんなを励ましたりしてくれるポジティブな曲が多いですよね。
さらにもう一つ感じたのが「大切」、「幸せ」、「愛し」、「想い」など相手を想う言葉が多いことにも気がつきます。
「One Love」や「Love So Sweet」などのラブソングも多いことが影響していると思われます。
さらにさらに、WordCloudの図を見ていると一番大きな単語に「きっと」、「未来」、「僕ら」、「いる」という言葉が並んでいたいたことに驚きました。
まるで活動休止後もずっと嵐として存在し続けているということを訴えているかのようです。
以上、ワードクラウドを利用して嵐の歌詞を美しく可視化することできました。
まとめ
いかがでしたでしょうか。
ここでは、先日、2020年12月31日をもって活動休止を発表した「嵐」の歌詞を分析してみたのでご紹介しました。
私自身はジャニーズファンではありませんが、嵐については各メンバーが面白いことやメンバー間の仲がとても良いことからかなり好感を持っていたので、今回の発表で少しショックを受けてしまいました。
これをきっかけに嵐の歌詞をワードクラウドで可視化してみたわけですが、その結果から、嵐の曲は自分を前向きにしてくれる言葉や相手を想う言葉が多いことがわかりました。
また分析結果を見て、偶然にも「きっと」、「未来」、「僕ら」、「いる」という言葉が並んでいたことも、なんだか嵐の復活を暗示しているかのようでした。
活動休止を発表した嵐ですが、解散ではなくあくまで活動休止を選択したのは、今後復活の可能性を残しているのでしょうか。
解散する2020年12月31日までの活躍を暖かく見守っていきたいですね。
今回の分析を通してWordCloudについても学ぶことができたので、今後は他のアーティストの歌詞も分析してみようと思います。
ここでご紹介したデータ分析には、Pythonというプログラミング言語を利用しています。
Pythonは習得しやすく、かつ汎用性があるのでとてもオススメです。
僕自身も独学で習得し、こちらの記事に学習法をまとめました。
-
【いますぐ始められます】データ分析をするならPythonが最適です。【学習方法もご紹介します！】
またプログラミングを身につけておくと転職でも有利になります。
実際に僕はプログラミングを独学で習得して2度の転職にも成功しています。
-
【副業は神です】2度の転職において副業が内定の決め手になったお話。
