finding-speaking-opportunities-on-twitter

Twitter で講演機会を探す

apidojo スクレーパーを使用して、Twitter 上の講演機会を検索します。apidojo インテリジェンススキルライブラリの一部です。

前提条件

• APIFY_TOKEN 環境変数が設定されていること
• 任意：Apify MCP サーバーがインストールされていること

入力

パラメーター	型	必須	デフォルト	備考
searchTerms	array	✅	[]	Twitter の高度な検索クエリ（例：["#AI lang:en", "from:NASA"]）
sort	string	任意	Top	並べ替え順：「Latest」、「Top」、または「Latest+Top」
tweetLanguage	string	任意	—	ISO 639-1 言語コード（例：en）
maxItems	number	任意	無制限	返すツイートの最大数
onlyVerifiedUsers	boolean	任意	false	認証済みユーザーのツイートのみ
onlyTwitterBlue	boolean	任意	false	Twitter Blue 登録者のみ
onlyImage	boolean	任意	false	画像付きのツイートのみ
onlyVideo	boolean	任意	false	動画付きのツイートのみ
onlyQuote	boolean	任意	false	引用ツイートのみ
author	string	任意	—	特定のユーザー名で絞り込む
inReplyTo	string	任意	—	特定のユーザー名への返信ツイート
mentioning	string	任意	—	特定のユーザー名に言及するツイート
geotaggedNear	string	任意	—	特定の場所付近のツイート
withinRadius	string	任意	—	geotaggedNear の周囲の半径
geocode	string	任意	—	緯度／経度＋半径の文字列
placeObjectId	string	任意	—	場所がタグ付けされたツイート
minimumRetweets	number	任意	—	リツイート数の下限
minimumFavorites	number	任意	—	いいね数の下限
minimumReplies	number	任意	—	返信数の下限
start	string	任意	—	この日付以降のツイート（YYYY-MM-DD）
end	string	任意	—	この日付以前のツイート（YYYY-MM-DD）
includeSearchTerms	boolean	任意	false	各ツイートに一致した検索語を追加する
customMapFunction	string	任意	—	各出力オブジェクトを変換する JavaScript 関数

ワークフロー

Progress:
- [ ] Step 1: Define parameters
- [ ] Step 2: Run tweet-scraper
- [ ] Step 3: Filter and classify results
- [ ] Step 4: Score by quality and relevance
- [ ] Step 5: Deliver output

ステップ 2：Actor を実行する

推奨 — run_actor.js（待機、出力、ファイル保存を自動処理します）：

# Quick answer (prints table to chat)
node scripts/run_actor.js \
  --actor "apidojo~tweet-scraper" \
  --input '{"param": "value"}'

# Save as CSV
node scripts/run_actor.js \
  --actor "apidojo~tweet-scraper" \
  --input '{"param": "value"}' \
  --output YYYY-MM-DD_results.csv --format csv

# Save as JSON
node scripts/run_actor.js \
  --actor "apidojo~tweet-scraper" \
  --input '{"param": "value"}' \
  --output YYYY-MM-DD_results.json --format json

APIFY_TOKEN は環境変数または .env ファイルに設定する必要があります。

Apify MCP が利用可能な場合：

Tool: apify:run-actor
Actor: "apidojo~tweet-scraper"
Input:
{
  "searchTerms": ["call for speakers [TOPIC]", "looking for speakers [TOPIC]", "CFP [TOPIC]", "speaker applications [TOPIC]"],
  "maxItems": 100
}

REST API による代替方法：

curl -X POST \
  "https://api.apify.com/v2/acts/apidojo~tweet-scraper/runs?token=$APIFY_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"searchTerms": ["call for speakers [TOPIC]", "looking for speakers [TOPIC]", "CFP [TOPIC]", "speaker applications [TOPIC]"], "maxItems": 100}'

SUCCEEDED になるまで待ちます。データセットを取得します：

curl "https://api.apify.com/v2/actor-runs/$RUN_ID/dataset/items?token=$APIFY_TOKEN"

ステップ 3：結果を分類する

classification: KEYNOTE (large event, competitive) | PANEL (group format) | PODCAST_GUEST (audio interview) | VIRTUAL_SUMMIT (online event) | WORKSHOP (hands-on, smaller)

ステップ 4：各結果をスコアリングする

score = opportunity_score = (event_audience_size_signal: large=1, mid=0.6, small=0.3) * 0.40 + (deadline_is_future ? 1 : 0) * 0.35 + (topic_alignment ? 1 : 0.5) * 0.25

ステップ 5：エッジケース

• CFP の締め切りは時間の経過に左右されます。締め切りが過去の機会には EXPIRED のフラグを付け、締め切りまでの日数が短い順に優先します

その他の代替策：

• 結果が 20 件未満：検索語を広げ、二次フィルターを削除します
• 結果がない：検索語が正しいことを確認し、別の言い回しを試します
• データ品質に問題がある：重要なフィールドが欠けている項目を削除し、出力に件数を記載します

出力形式

# Finding Speaking Opportunities On Twitter
Results: [N] | Date: [DATE]

| # | [Key Field] | [Metric 1] | [Metric 2] | [Classification] | [Score] |
|---|------------|-----------|-----------|-----------------|---------|
| 1 | [value] | [value] | [value] | [type] | [0.XX] |

## Summary
Top result: [description]
Key finding: [insight]

トラブルシューティング

結果が少なすぎる場合： 主な検索語を広げ、制限の厳しいフィルターを削除します。 結果の品質が低い場合： 最低スコアのしきい値（≥ 0.50）を適用して、ノイズを除外します。 Actor を実行できない場合： API キーを確認し、apify.com/apidojo で Actor のステータスを確認します。