6,000+開発者に信頼されています 
世論分析 と ニュースAPI
メリット
ニュースAPIによる世論分析
ニュース報道に基づいて、特定のトピック、政策、ブランド、またはイベントについて人々がどのように感じているかを測定します。公衆の認識の傾向を明らかにするために、何千もの情報源にわたる報道が肯定的、否定的、または中立的であるかを確認します。
APIについて学ぶ ユースケース
できること
小規模企業でも大企業でも、当社のニュースデータをご利用ください。
Polling世論調査プロキシ
集計されたニュースセンチメントを、トピックや人物に関する従来の世論調査の、より低コストで高頻度のプロキシとして使用します。
Brandブランド認識の推移
キャンペーン、論争、または競合他社の行動によって引き起こされた変化を検出するために、数ヶ月にわたるブランドセンチメントをプロットします。
ポリシー問題の顕著性追跡
特定の政策課題が主流および党派の報道にどれくらいの頻度で、どれくらい肯定的または否定的に現れるかを測定します。
Market製品発売の反応
製品発売後の最初の30日間のニュースを、センチメント別、地理別、発行元ティア別にスコアリングします。
Risk評判アラート
エンティティのセンチメントが、30日間のベースラインから2標準偏差以上変動した場合にアラートをトリガーします。
学術的なイベント・スタディ研究
定量分析のために、日付付きのニュースセンチメントと市場または行動データをペアにしたイベントスタディデータセットを構築します。
以上 300,000+ ソース
世界中のチームがAPITubeを使用してデジタル製品を構築しています。
- 最終更新日
- 4s 前
- 総ソース数
- 300.000k
- 昨日のリクエスト
- 27.524
- 昨日追加された記事
- 94.645
- 総記事数
- 3.88b
インタラクティブデモ
シナリオを選択して実際のAPIレスポンスを確認してください。認証情報は不要です。
よくある質問
- ニュース報道に基づいて、特定のトピック、政策、ブランド、またはイベントについて人々がどのように感じているかを測定します。公衆の認識の傾向を明らかにするために、何千もの情報源にわたる報道が肯定的、否定的、または中立的であるかを確認します。
- 企業は世論分析を市場調査、製品発売、政策提言、危機管理、戦略計画に利用します。一般の人々があなたの業界、製品、または取り組みをどのように認識しているかを理解することは、何を伝え、いつ発売し、どこに投資するかを決定するのに役立ちます。
- 政治問題、社会問題、テクノロジートレンド、医療政策、環境問題、経済状況、文化運動などを分析できます。APIは、グローバル、ナショナル、ローカルのソースから60+言語のニュースをカバーしています。
- APIは、文脈によって意味が変わる場合でも、政治、ビジネス、テクノロジー、医療など、ほとんどのカテゴリで85%+の精度を達成します。
- はい。APIは履歴データと時系列分析を提供します。イベント、キャンペーン、または政策変更に対応して、数日、数週間、数ヶ月、または数年にわたるセンチメントの変化を確認できます。
- 各記事には、ソースのバイアスを示す指標と発行元の権威ランキングが含まれています。政治的傾向でフィルタリングしたり、中立的なソースに焦点を当てたり、すべてのスペクトルを分析して、さまざまなオーディエンスがトピックをどのように認識しているかを確認したりできます。
- はい。地理的フィルタリングにより、国、地域、または言語ごとにセンチメントを比較できます。これは、多国籍企業、政治組織、および地域差を研究する研究者にとって役立ちます。
- API統合用にJSON、分析ツール用にCSV/Excelでデータをエクスポートするか、視覚化プラットフォーム用の時系列エンドポイントを使用します。リアルタイムWebフックはダッシュボードを更新し、スケジュールされたレポートは定期的な監視を提供します。
機能
複雑さなく必要なものを手に入れる
何千ものソースからのニュース記事にアクセスします。
ニュースAPI
- 多くの形式でデータをエクスポート
- 業界モニタリング
- ブランドモニタリング
- 市場ニュースとトレンド
- リスク管理
- 競合他社のニュース
- メディアモニタリング
- 記事のトーン
- トレンド分析
- 関連する記事をグループ化する
- 社会的トレンドの予測
- 複数言語
- 視聴者のエンゲージメント
- 地理的分析
- リアルタイム速報
- 過去の記事
- カスタムニュースフィード
- ニュース集約
- コンテンツフィルタリング
- 50以上の統合
各記事の詳細
- 業界
- 場所
- 人物
- 組織
- ブランド
- イベント
- 災害
- 病気
- リンク
- メディア
- 画像と動画
- ハッシュタグ
- 著者
- ソース
- 重複記事を見つける
- ソースランク
- 記事のセンチメント
- 可読性スコア
- 言語を検出
分析
- 記事のトーン
- 世論分析
- 分類
- 財務分析
- トレンド分析
- 関連する記事をグループ化する
- コンテンツの要約
- 名前と場所
- キーワード抽出
- 記事のトピック
- イベント検出
- 名前と場所
- テキスト分類
- 論争検出
- ソースの信頼度スコア
- エンゲージメント指標
- ソースの視点
- 品質ランキング
- スパム検出
- 感情検出
検索フィルター
- 場所で検索
- 期間で検索
- ソースで検索
- カテゴリで検索
- 業種で検索
- 記事のトーンで検索
- ストーリーで検索
- ソースランクで検索
- 言語で検索
- 名前または場所で検索
- キーワードで検索
- AND、OR、NOT で用語を組み合わせる
- 近接検索
- ファセット検索
- 範囲クエリ
- 著者で検索
- メディアタイプで検索
- 速報で検索
- 読書時間で検索
Real-time news alerts with WebSockets (Socket.IO 2026)
Build real-time news alerts with WebSockets in Node.js using Socket.IO 4.8 and APITube SSE. Room filters, reconnect, Redis adapter, full code.
News Sentiment Trading Signals: An Honest Quant Guide
Build a news sentiment trading signal that survives an honest backtest: entity-level sentiment, dedup, decay, z-score. Real API JSON, code, and caveats.
Slack News Bot Integration Tutorial: 2026 Python Guide
Build a Python Slack news bot. Format with Block Kit, schedule on cron / GitHub Actions / Lambda. Working code, ~80 lines.
News API Migration Guide 2026: Switch Without a Rewrite
News API migration without a rewrite: build an adapter, map fields across providers, shadow-test for parity, and cut over in hours, not days.
Build a Breaking News Detection System in Python (2026)
Build a breaking news detection system in Python: entity-velocity z-score, source-diversity filter, Slack alerts, latency benchmark methodology.
sentiment sentiment Analysis API Public Opinion.
APITube offers sentimentality analysis of news content on 300,000 plus news sources. Monitor the media representation of topics, companies, and other public figures. Each of the articles suggests sentimental scores, positive, negative, or neutral.
Our sentiment analysis allows us to track the discussion of the masses quantitatively with time. Track changes in sentiments with regard to the events, change of policy, or campaigns. Compare pattern of coverages in these regions, languages, and types of publications.
To researchers and analysts, historic sentiment data is over a span of 10 years. Construct time series of social attitudes of any subject. Export data in a form that can be statistically analyzed in the python, R, or other systems.
REST API having detailed documentation. Python, JavaScript and other languages SDKs. Integration normally takes less than an hour.
関連ソリューション
リソース
開発者
「同意する」をクリックすると、サイトの機能と分析のためにデバイスにクッキーが保存されることに同意したことになります。
でアカウントを作成 Google 
でアカウントを作成 GitHub 
