日産EV等のTwitterをテキストマイニングしてみました

下記のサイトを参考に 日産EV、GoGoEV、ClubLEAFの tweet からデータ頻度を抽出して ワードクラウド図にしてみました。
抽出数が制限されているので、今回のデータフレームは2994となっています。Rの威力はすごいと思いますが、ライブラリーの管理とか鬱陶しいことも多いですね。
利用環境: Ubuntu Zesty, RStudio(何個かライブラリーが動かないのでRは3.3.2から3.4.2に上げました)
今度はPythonとGroovyで同様のことをしてみます。

日産EVのtweet
日産EVのツイート
日産EV、GoGoEV,Club_LEAFのツイート
日産EV、GoGoEV,Club_LEAFのツイート

【2017年9月版】RからTwitter APIを叩くための基礎講座 ~認証からツイート取得まで~

閑話休題

初代日産リーフ(ZE0 24kWh)に乗り始めて、はや6年ちょっと。 ついに  ZE1 48kWh バッテリー搭載の2代目が出てきた。 ホンマにええな〜! ボディーが黄色、ルーフが黒のツートンがチャームだ。

マーケッティング用語風に習うと、オイラはイノベーター(市場全体の2.5%)かな。   2040年がEV化のメルクマールだとすると、今月発表のZE1タイプは、アーリーアダプター(初期採用者 13.5%)向けの車になるのか。年金生活者でも買い替えできるようなプランがあるといいな〜。Level Ⅱ以降の自動運転機能が付いた車は、ますます年寄り向けでニーズがあると思うけど、駄目ですか〜、日産さん?(w)

日本の自家用車では、年間で90何%の時間は駐車していると言うし、そんな中でオイラのリーフもその1台。主に街乗りだから充電は殆ど自宅深夜電気でOK。普通充電もできるけど、LeafToHomeを使っているので中速充電でいつも朝は満充電状態。昼間は午後の5時間ほどは、家に車のバッテリーから給電している。特に夏場の昼の7月〜9月の馬鹿高い電気料金を直接負担しなくて済む。こういう使い方をすると、夜の電気代と昼間の給電との差額がだいたい月3千円ほどになる。1日24kWhも使う家はあまりないと思うけど、停電状態になっても結構数日助かると思う。

長距離移動で充電スポットが少ないと喧伝されてるけど、ZE1みたいに400km走れるのなら問題ないし、ZE0でもここ数年急速充電スポットが7千以上あるし、年寄りには1時間以上走るとトイレ休憩したくなる。だから10分程度ちょい足し充電で問題なく長距離移動できるようになっているのをリーフオーナーには経験上浸透してると思うけど。何より年寄りにはハンドルを持っていてエンジン回転によるビビリがないのが無茶助かる。

高速の急速受電スポットで何回か充電ケーブルの扱い方に戸惑っている人を見掛けたけど、EV乗らない人たちにはそのへんの経験値がないのが購入障壁になっているのかも。若い人には不要だろうけど、年寄りには充電プラグの差し回しとケーブルの後仕舞いをCMで流せば購入障壁が下がるのであるまいか。