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Overview

TLmeterのデフォルトアイキャッチ

インターン生のゆざ（@yuzajo_plan）です。

今回、僕が開発したTLmeter（ティーエルメーター）とは、ツイッターでの自分のタイムラインの盛り上がりを計測できるサービスです。

開発のきっかけは、twitterを使っていた時にふと「どのタイミング・時間帯につぶやけはみんなが一番見てくれるのか？」と考えていた時、タイムラインの盛り上がりを可視化してそれを評価したいという思い付きからです。

とにかくシンプルなサービスを短期間で作りたいと思い、2週間で開発したサービスでもあるので、拙いところも多いと思いますが、ぼくの技術メモをここでは書いていきます。

Logo

Screen-Shot

Page

URL https://miyabi-lab.space/service/tlmeter/app
Report https://miyabi-lab.space/service/tlmeter

Information

Create-Start 2018-07-20
Create-Finish 2018-08-03
Release 2018-08-03
Produce 湯座丞太郎 "ゆざ"
Web Design 湯座丞太郎 "ゆざ"
Logo Design 湯座丞太郎 "ゆざ"
Image Design 湯座丞太郎 "ゆざ"
HTML/CSS/JS 湯座丞太郎 "ゆざ"
PHP Programing 湯座丞太郎 "ゆざ"
Python Programing 湯座丞太郎 "ゆざ"
Supporter 加藤雅大 "みやび"

TLmeter（ティーエルメーター）とは？

TLmeter（ティーエルメーター）とは、冒頭でも説明したようにツイッターでの自分のタイムラインの盛り上がりを計測できるサービスです。

盛り上がり度は、現在のタイムラインの流れるスピード（タイムライン速度）から評価しています。

具体的な評価方法は、タイムライン速度が計測を行うユーザーのタイムラインの流れる平均速度と比較することで盛り上がり度を算出します。

計測結果としては、

  • あなたのTLの盛り上がり度
  • あなたの現在のTL速度
  • 普段の平均TL速度

の3項目が表示されます。

下の図が実際の計測結果です。

「普段の平均TL速度」は、twitterAPIの上限があるため、特殊な計算をしており、計測するユーザーの全フォローの平均ツイート頻度（総ツイート回数／ツイッター歴）合計を1時間あたりに算出しています。

さらに、上記の3つの項目に加えて「盛り上げた人たち」を後述にランキング形式で発表します。

ここでの「盛り上げた人たち」は、直近1時間でよくつぶやいている人たちのことを指します。

盛り上げた人たち

TLmeterの活用法

TLmeterの活用法は、大きく2つあります。

  1. 純粋にエンターテイメントとして自分のタイムライン速度を計測して楽しむ
  2. 自分のタイムラインの盛り上がり度からどのタイミングにつぶやくと反応してもらえるかを分析する

エンタメ：タイムライン速度を計測して楽しむ

ツイッターをやっている人なら誰でも遊べるサービスとして手軽に使ってもらえるのではないかという思いで、シンプルにわかりやすいサービスとなるように設計／開発を行いました。

その結果、「計測するボタンを押す」→「計測結果を見る」というとにかくシンプルなサイト設計になりました。

例えば、ユーザー同士がタイムライン速度を競い合ったり、自分のタイムラインを盛り上げている人をシュアしたりすると、ユーザー間の気軽なコミュニケーションが生まれます。

ちょっとしたコミュニケーションのきっかけとして、そして、純粋に自分のタイムライン速度を計測するエンタメWebサービスとしてを楽しんでみてください。

SNS分析：ユーザーのアクティブ度を計測する

冒頭でも述べたように戦略的にSNSを活用している人がどのタイミングでツイートするのが効果的かを考える際の参考になると思います。

一般的に13時から14時のお昼時、20時から0時の退社後が頻繁にツイートが行われると言われています。

しかし、ユーザーの属性によってはツイート頻度のピークは統計値から外れるはずです。

そのため、個人に合わせたユーザー（フォロー）のアクティブ度を計測できるこのサービスは少しでもツイート時間帯の最適解を出すための参考になります。

このサービスは、1時間分のツイートを用いてタイムライン速度を算出しているので、1時間おきに盛り上がり度を計測することで少しずつ自分なりのツイート時間帯の最適解を探してみましょう。

TLmeterの開発フロー

TLmeterを開発する流れは、

  1. タイムラインの盛り上がり度を定義する
  2. TLmeterのサイト構造を考える
  3. デザインを考える／コーディングを行う

という3つのステップを踏んで行われました。順を追って、1つずつ解説していきます。

「タイムラインの盛り上がり度」を定義する

まずは、このサービスの目的でもある「タイムラインの盛り上がり度」をどのように定義するかを決めました。

タイムラインの盛り上がりは、自分のタイムラインに流れてくるツイートがより多くアクション（いいねやRT）されている時なのか、それともシンプルにより多くのツイートが自分のタイムラインに流れてくる時なのか等のように様々な定義の仕方ができます。

僕は今回、「タイムラインの盛り上がり＝タイムラインの速さ（一定時間内に流れるツイートの量）」と定義しました。

この定義を選んだのは、シンプルな定義で直感的にもわかりやすくしたかったのと、タイムラインの速さを測るというエンタメ性を持たせたかったからです。

そのため、「盛り上げた人たち」のランキングもより多く一定時間内にツイートした数が多い順に順位づけを行いました。

TLmeterのサイト構造を考える

このWebサービスの構造は実にシンプルで、

  1. トップページ
  2. ツイッター連携の承認ページ
  3. ローディングページ
  4. 結果ページ

だけでページ遷移もほとんど行いません。

サイト構造

ツイッター連携の承認するページはツイッター社が提供しており、ローディングページはAjax処理を行なっているので実際はページ遷移はしていません。

そのため、実質的にはトップページ（index.php）と結果ページ（result.php）のみを作成しました。

デザインを考える／コーディングを行う

このサービスは、サーバーサイド言語のフレームワークを使用せずに（厳密に言うと少しだけ使っていますが）全て純粋のPHPに加えて、HTML/CSS/JSでコーディングを行いました。

まず、HTMLとCSSのみでページのデザインをつくりました。

参考にしたのは、ピンボード風の写真共有ウェブサイト「Pinterest」です。

シンプルなWebデザインを片っ端から見ていって、それらのデザインのエッセンスをもらいました。

そこから動きをつけていくのは、ほとんどJavaScriptを使用して、結果ページで結果が表示されるまでにローディングページを用意したり、その後の結果表示を行いました。

twitterAPIの使い方は以前に開発したサービス「Tmeet」で身につけていたので、それを活用することができました。

反省すべき点：「TLの盛り上がり＝TLの速さ」という定義が正しいのか

開発のきっかけの「どのタイミング・時間帯につぶやけはみんなが見てくれるのか？」という目的を突き詰めるとすると、「タイムラインの盛り上がり=タイムラインの速さ」という定義がいいのかという点です。

厳密に「どのタイミング・時間帯につぶやけはみんなが見てくれるのか？」という課題に取り組むなら、自分のタイムラインに流れるユーザー（フォロー）ではなく、自分のことをフォローしてくれているユーザー（フォロワー）のアクティブ度を検証する必要があります。

それは、自分のツイートを直接見てもらうためには自分のことをフォローしている必要があるので、フォローよりもフォロワーのアクティブ度を見ることができればより厳密に「どのタイミング・時間帯につぶやけはみんなが見てくれるのか？」がわかります。

ですが、それをWebサービスとして実現するにはtwitterAPIの使用上限があるため難しく、もし実現出来てもかなりの回数twitterAPIを使用する必要があるので処理時間がかなり長くなってしまうので実用性がありませんでした。

そのため、今回は楽しんでもらうためのエンタメ性も求めていたということもあって、自分の「タイムラインの盛り上がり度」を計測するというところで落ち着きました。

もし、次回さらに「どのタイミング・時間帯につぶやけはみんなが見てくれるのか？」にこだわってサービスを作ることがあれば、それらも考慮して挑戦したいです。

TLmeterリリース後の反響

僕のツイッターアカウント（@yuzajo_plan）でリリースの発表を行いました。

 

そして、たくさんの人にシェアやコメントをして頂きました！

 

 

 

 

 

このようなツイートや意見、アドバイスなどの反響をくださる人たちの言葉が、Webサービスの改善、次のWebサービス開発ための僕のモチベーションの根源となっています。

本当にありがとうございました！

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このサービスを作った人

学生Webエンジニア PLANインターン生 PHP Laravel Python HTML CSS JS

【名前】 "ゆざ"

【関連】 株式会社PLAN / MIYABI Lab / Tmeet（twitterユーザーマッチングサービス） /

【MIYABI Lab運営】23歳/同期がト◯タやMicr◯softに就職する中、ベンチャーに未経験でWebエンジニアになるのを選んだ脳科学専攻の理系院生◆人見知り日本縦断◆機械学習/Web歴5ヶ月

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