米メディア、日経平均バブル超えどう報じた? 強い関心、懸念の声も
最近、日経平均株価が歴史的な高値を更新し、それを超える可能性があるという報道が米国のメディアで広く取り上げられています。これにより、投資家や市場関係者の間には強い関心が集まっていますが、一方で将来の株価の動向に対する懸念の声も上がっています。本記事では、このテーマに焦点を当て、Pythonを使用して米国の主要メディアの記事をスクレイピングし、その報道内容を分析します。
米メディアの報道内容の収集と分析
まずは、PythonのBeautiful Soupライブラリを使用して、複数の米国メディアのウェブサイトから記事を収集しましょう。以下のコードでは、特定のニュースサイトから記事のタイトルと本文を抽出しています。
import requests from bs4 import BeautifulSoup # ニュースサイトのURL urls = [ 'https://www.nytimes.com/', 'https://www.wsj.com/', 'https://www.bloomberg.com/', 'https://edition.cnn.com/', 'https://www.reuters.com/', ] # 記事の収集 articles = [] for url in urls: response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') articles.extend(soup.find_all('article')) # タイトルと本文の抽出 for article in articles: title = article.find('h2').text.strip() content = article.find('p').text.strip() print('Title:', title) print('Content:', content) print('---')
このコードでは、ニューヨークタイムズ、ウォールストリートジャーナル、ブルームバーグ、CNN、ロイターなどの主要なメディアのウェブサイトから記事を収集し、タイトルと本文を抽出しています。これにより、各メディアが日経平均株価の高値更新に関する報道をどのように扱っているかを把握できます。
報道内容の分析と可視化
次に、収集した記事の内容を分析し、どのメディアがどのような視点で報道しているかを可視化してみましょう。以下のコードでは、Matplotlibライブラリを使用して各メディアの記事数を棒グラフで表示しています。
import matplotlib.pyplot as plt # 各メディアの記事数のカウント media_count = {'NY Times': 0, 'WSJ': 0, 'Bloomberg': 0, 'CNN': 0, 'Reuters': 0} for article in articles: media_name = article.find('span', class_='source').text.strip() if 'NY Times' in media_name: media_count['NY Times'] += 1 elif 'WSJ' in media_name: media_count['WSJ'] += 1 elif 'Bloomberg' in media_name: media_count['Bloomberg'] += 1 elif 'CNN' in media_name: media_count['CNN'] += 1 elif 'Reuters' in media_name: media_count['Reuters'] += 1 # 棒グラフの描画 plt.bar(media_count.keys(), media_count.values()) plt.xlabel('Media') plt.ylabel('Number of Articles') plt.title('Number of Articles on Nikkei Stock Average Bubble') plt.show()
このコードでは、各メディアの記事数をカウントし、その結果を棒グラフで表示しています。これにより、各メディアがこのトピックにどの程度関心を示しているかが分かります。
結論
日経平均株価のバブル超えに関する報道は、米国の主要メディアでも注目されており、投資家や市場関係者にとって重要なトピックであることが示唆されています。しかし、様々
なメディアからの報道内容は異なるため、情報の信頼性や視点の違いに注意する必要があります。