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NBA Hate Trackerは、r/NBAがどのNBA選手について最もネガティブに議論しているかを測定するデータ分析プロジェクトである。2024-25シーズンのRedditコメント157万件を処理し、ネガティブコメント率で最も嫌われている選手としてDraymond Greenを報告している（53,454件のコメントで51.0%）。 パイプラインの段階：Arctic Shift APIによる生コメント704万件のダウンロード、689万件へのクリーニング、111選手の384エイリアスのいずれかに言及した194万件へのフィルタリング、189万件のコメントの感情分類、157万件の単一選手ターゲットへの帰属。 分類にはAnthropic Batch APIを通じてClaude Haiku 4.5を使用し、各コメントをネガティブ、ニュートラル、ポジティブに信頼スコアと対象選手とともにラベル付けする。プロンプトは「washed」や「cooked」などのNBAスラングをネガティブ、「nasty」や「GOAT」をポジティブとして扱う。処理は最大10万リクエストの20バッチで実行され、3億50万トークンを消費し、報告コストは254.20ドル、使用可能な分類率は97.25%、人手でラベル付けした500件のコメントに対する精度は約96%であった。 報告された知見：議論の量はネガティブさと等しくない（Luka Doncicはネガティブコメントの実数で首位だが、率では中位）。Russell Westbrookは最も二極化する選手とされる。ファンフレアのデータはライバル関係を示し、例えばUtah JazzファンはDraymond Greenに対して最もネガティブである。また、資格を満たす59選手のうちネット感情がポジティブなのは11人のみである。 明示された限界：分類器の精度は約96%で、皮肉や慣用句がエッジケースとなる。言説のネガティブさは敵意と同一ではない。すべてのコメントはRedditスコアに関係なく等しく重み付けされる。結果は1シーズンのみを対象とする。 技術スタック：Python 3.11、データ処理にPolars、分類にAnthropic Batch API、データソースにArctic Shift、ダッシュボードにStreamlit、バーレースアニメーションにFlourish、パッケージマネージャにuv、選手エイリアスとチームマッピングの設定にYAML。リポジトリにはパイプラインモジュール、CLIスクリプト、ユーティリティヘルパー、マルチページStreamlitアプリ、pytestテスト、6つの探索的ノートブックが含まれる。