StreamAPIを用いてツイッターの情報を取得し、それをDBに格納します。
その後、matplotlib,Mecab,Cabochaなどを用いて、その内容を調査します。
Windows7
Python2.7
下記のアプリケーソンをインストール済み
・Mecab（文字コードはUTF-8)
・Cabocha
下記のライブラリをインストール済み
・python_twitter
・python-dateutil
・peewee
・matplotlib
・mecab-python
http://sourceforge.net/projects/mecab/files/mecab-python/
(1)Twitterの検索結果をDBに格納する
python twitter_stream.py consumer_key consumer_secret access_token_key access_token_secret #総選挙,#衆院選,選挙
これにより、カレントディレクトリにtwitter_stream.sqliteが作成される
(2)時間ごとのヒストグラムの作成
python twitter_db_hist.py "2014/12/14 9:00" "2014/12/14 22:00" 3600
この例だと12/14 9:00(日本時間では18:00)～12/14 22:00(日本時間では12/15 07:00)に3600秒毎のツイート数のヒストグラムを求める。
(3)頻出度する単語の抽出
python twitter_db_mecab.py "2014/12/14 9:00" "2014/12/14 22:00" > mecab.txt
この例だと12/14 9:00(日本時間では18:00)～12/14 22:00(日本時間では12/15 07:00)の単語の頻出頻度をmecab.txtに出力します
(4)係受け解析により文節の係受けの頻度をしらべる
python twitter_db_cabocha.py "2014/12/14 9:00" "2014/12/14 22:00" > cabocha.txt
この例だと12/14 9:00(日本時間では18:00)～12/14 22:00(日本時間では12/15 07:00)の係受けの結果をcabocha.txtに出力します