追記（2017/05/21）：
ツイートの主によるやり方解説ブログはこちら。
これを描きたい。が、元データはどこを見ればいいのかよくわからず調べた時のメモ。
The #wannacry attackers — if they can cash out before authorities find them — just topped $35K USD pic.twitter.com/UBQOrz1yJ0
— Боб Рудіс (@hrbrmstr) 2017年5月14日
Bitcoinについてさっぱり分からないのでググったら以下の資料を発見。トランザクションとかアドレスの概念は以下の資料の19ページ目以降に書いてあってなんか分かった気になれた（たぶん分かってない）。
このWannaCryの送金先は、以下の3つのアドレスがあることがとりあえずわかってるらしい。他にもあるのかな？
各アドレスのトランザクションのデータはblockchain.infoというサイトのAPIから取れる。
「Multi Address」というAPIより「Single Address」の方が扱いやすそうだったのでそっちを使ってみる。どうもlimitがうまく効いてない気がしつつ…
library(httr) res <- GET(sprintf("https://blockchain.info/rawaddr/%s", "115p7UMMngoj1pMvkpHijcRdfJNXj6LrLn"), query = list( limit = 50L, offset = 0L )) j <- content(res) str(j, max.level = 1) #> List of 7 #> $ hash160 : chr "00e8fd98ca34f195b020af4a8b1c7238663d4212" #> $ address : chr "115p7UMMngoj1pMvkpHijcRdfJNXj6LrLn" #> $ n_tx : int 40 #> $ total_received: int 500870623 #> $ total_sent : int 0 #> $ final_balance : int 500870623 #> $ txs :List of 40
どうやらこのtxsというやつがトランザクションらしい。ひとつ覗いてみる。
str(j$txs[[1]]) #> List of 13 #> $ ver : int 1 #> $ inputs :List of 1 #> ..$ :List of 3 #> .. ..$ sequence: num 4.29e+09 #> .. ..$ prev_out:List of 7 #> .. .. ..$ spent : logi TRUE #> .. .. ..$ tx_index: int 250652451 #> .. .. ..$ type : int 0 #> .. .. ..$ addr : chr "1942StxVu1PtQwQuWZ6TQf1MQEEXwfAuNT" #> .. .. ..$ value : int 75750000 #> .. .. ..$ n : int 0 #> .. .. ..$ script : chr "76a9145853762c746941b39525c66bd1a99c98a7ad6d8c88ac" #> .. ..$ script : chr "47304402204d927fac9298e4150788dd9c5ccda31de395b0c026e68fa846a29f190b23c38902201d2e90bd17c0b82d0fd9cdfa21a331763"| __truncated__ #> $ block_height: int 466428 #> $ relayed_by : chr "188.165.196.19" #> $ out :List of 2 #> ..$ :List of 7 #> .. ..$ spent : logi FALSE #> .. ..$ tx_index: int 250741847 #> .. ..$ type : int 0 #> .. ..$ addr : chr "115p7UMMngoj1pMvkpHijcRdfJNXj6LrLn" #> .. ..$ value : int 33353900 #> .. ..$ n : int 0 #> .. ..$ script : chr "76a91400e8fd98ca34f195b020af4a8b1c7238663d421288ac" #> ..$ :List of 7 #> .. ..$ spent : logi TRUE #> .. ..$ tx_index: int 250741847 #> .. ..$ type : int 0 #> .. ..$ addr : chr "1NtjJcV3mts54dgt1qydUYjC9GmxYp9Jea" #> .. ..$ value : int 42336319 #> .. ..$ n : int 1 #> .. ..$ script : chr "76a914f0232b37d18cc92dc02e675a2366c3ee823ac50f88ac" #> $ lock_time : int 0 #> $ result : int 0 #> $ size : int 225 #> $ time : int 1494801126 #> $ tx_index : int 250741847 #> $ vin_sz : int 1 #> $ hash : chr "d20d48e0f63e791ba577f98b41b78218bf9942a433a6720bf90194317442741d" #> $ vout_sz : int 2
あんまり概念がよくわかってないけど、今回欲しいのはどれくらいの額を送金したのか、という程度なのでとりあえずoutがあればいい。これは形式の揃ったリストなのでdplyr::bind_rows()すればいい。
library(dplyr, warn.conflicts = FALSE) bind_rows(j$txs[[1]]$out) #> # A tibble: 2 × 7 #> spent tx_index type addr value n #> <lgl> <int> <int> <chr> <int> <int> #> 1 FALSE 250741847 0 115p7UMMngoj1pMvkpHijcRdfJNXj6LrLn 33353900 0 #> 2 TRUE 250741847 0 1NtjJcV3mts54dgt1qydUYjC9GmxYp9Jea 42336319 1 #> # ... with 1 more variables: script <chr>
で、残りの要素を付け加えるのは、tidyevalを使ってみる（なんかもっとさくっとできる気はしつつ…）
# 入れ子になっていない要素だけ抜き出す atomic_attrs <- purrr::keep(j$txs[[1]], purrr::is_bare_atomic) bind_rows(j$txs[[1]]$out) %>% mutate(!!! atomic_attrs) #> # A tibble: 2 × 17 #> spent tx_index type addr value n #> <lgl> <int> <int> <chr> <int> <int> #> 1 FALSE 250741847 0 115p7UMMngoj1pMvkpHijcRdfJNXj6LrLn 33353900 0 #> 2 TRUE 250741847 0 1NtjJcV3mts54dgt1qydUYjC9GmxYp9Jea 42336319 1 #> # ... with 11 more variables: script <chr>, ver <int>, block_height <int>, relayed_by <chr>, lock_time <int>, #> # result <int>, size <int>, time <int>, vin_sz <int>, hash <chr>, vout_sz <int>
ということで、全データを取ってくるには3つのアドレスの送金データをoffsetを変えつつ取らないとだめだけど、とりあえずこれは実験ということでこのデータだけでグラフを描いてみる。
こんな感じ？
d <- map(j$txs, function(x) { atom_attrs <- keep(x, is_scalar_atomic) bind_rows(x$out) %>% mutate(!!! atom_attrs) }) %>% bind_rows %>% mutate(timestamp = as.POSIXct(d$time, origin = '1970-01-01'), date = lubridate::date(timestamp)) library(ggplot2) ggplot(d, aes(date, value)) + geom_col(colour = "white")
うーん、あってるのか間違ってるのかよくわからない…。詳しい方はツッコミをいただけると助かります。