Tras ver qué podemos hacer conectando twitter y R y cómo hacerlo, además de algunas de las funciones más importantes, y cómo segmentamos seguidores, toca mostrar algunas de las funciones que nos permiten analizar publicaciones y hashtags.
Ver qué palabras tienen asociadas ciertos hashtags relevantes nos permiten no solo encontrar más hashtags para añadir a nuestra publicación, sino a detectar nuevas temáticas relacionadas y afinar las palabras que usamos en nuestras publicaciones. Lo primero que debemos hacer es instalar y llamar todas las librerías que vimos anteriormente, conectar con la API de twitter, usar la función para sacar la información del hashtag que nos interesa y convertirlo en un dataframe. Luego, lo convertimos en un string y hacemos todas las operaciones que mencioné en el artículo anterior para limpiar el texto al máximo y sacar una tabla de frecuencias con las palabras más repetidas ordenadas. Todas las instrucciones para hacer esto están en los artículos anteriores, por eso pasamos rápido por este punto.
Detectar los usuarios más activos en un tema nos ayuda no solo a detectar seguidores potenciales, sino también a influencers en el tema y a personas que pueden generar contenidos que nos interesa compartir con nuestra audiencia. Hacerlo es muy sencillo: sobre el dataframe que creamos inicialmente para sacar las publicaciones de un determinado hashtag, hacemos lo siguiente:
#qué usuarios son los que más han empleado el hashtag: #eliminamos los retweet y nos quedamos sólo con los nombres de los usuarios que han escrito el tweet usuarios <-subset(dataframehashtag,isRetweet==FALSE)$screenName #Opción 1: los tabulamos y ordenamos. usuarios<-sort(table(usuarios),decreasing=T) #Opción 2: ver directamente los x iniciales usuarios[1:x]
En twitter, la medida de popularidad de una publicación está en la interacción que tiene (respuestas, favoritos y retweets, en especial estos dos últimos) así que sacar las publicaciones más populares de un hashtag es tan sencillo como crear un filtro en el dataframe para sacar las publicaciones en las que haya al menos x interacciones
#contenido más retuiteado #retuiteado + fav contenido_popular<-filter(dataframehashtag, dataframehashtag[["favoriteCount"]]>x, dataframehashtag[["retweetCount"]]>x) #solo retuiteado contenido_popular2<-filter(dataframehashtag, dataframehashtag[["retweetCount"]]>x)
Hay que tener presente que, según el sector, a veces la gente no hace retweet pero sí fav, o al revés, o no hace ninguna de las dos pero sí responde a las publicaciones. También, según el tipo de hashtag, x deberá ser mayor o menor. Así pues, es tan fácil como ajustar el código a las circunstancias. Luego, sobre eso, podemos hacer un nuevo filtro para sacar las palabras más populares del contenido más popular, lo que nos indicará qué no debe faltar en nuestras publicaciones para tener potencial de éxito.
El análisis de sentimientos nos permite monitorizar opiniones sobre determinados temas, saber hasta qué punto en un sector se utilizan un tipo de mensajes u otros (aprovechando miedos de los consumidores para vender determinados productos frente a ventas atrayendo a los seguidores con los beneficios, por ejemplo)... Para hacerlo, además de las anteriores, necesitamos instalar y ejecutar las librerías SnowballC, tm y syuzhet. Con ellas hay que tener un poco de paciencia, a veces fallan y hay que ejecutarlas varias veces, aunque suelen funcionar de forma correcta. Hecho esto, creamos un dataframe con los datos del hashtag que nos interesa y, quedándonos solo con la columna text, eliminamos hashtags, @, url y toda la información que no es relevante para el análisis mediante la función gsub, que mostré en el artículo anterior. Luego comenzamos a trabajar con definiciones de sentimientos. Por ejemplo, podemos crear una tabla en la que nos muestre si las publicaciones contienen palabras asociadas a los sentimientos principales y cuántas hay.
#Insertando palabras de definición de sentimientos word.df <- as.vector(dataframehashtag) emotion.df <- get_nrc_sentiment(word.df) emotion.df2 <- cbind(bigdata.df2, emotion.df)
Saldrá algo parecido a esto:
También podemos sacar publicaciones donde predomine un sentimiento mediante este código:
#extrayendo puntuación de sentimientos sent.value <- get_sentiment(word.df) #más positivos (si queremos los más negativos, cambiamos max por min most.positive <- word.df[sent.value == max(sent.value)] #simplemente positivos (si queremos negativos o neutros, poner < o == respectivamente) positive.tweets <- word.df[sent.value > 0] #tabla resumen category_senti <- ifelse(sent.value < 0, "Negative", ifelse(sent.value > 0, "Positive", "Neutral")) table(category_senti)
Y este es el resumen del código utilizado en la charla de Analizando datos de twitter con R, impartida por Déborah Fernández el pasado día 27. Si queréis ver la charla completa con explicaciones más detalladas y ejecución de parte del código en directo, podéis visitar nuestro canal de youtube.
En nuestro curso de Análisis de datos con R aprenderás de forma rápida a utilizar este lenguaje.
Recibe nuestra programación mensual de eventos online y la apertura de nuevas convocatorias de cursos
En Datahack Consulting SL trataremos los datos que nos facilites con la finalidad de enviarte información relacionada con tu solicitud sobre nuestros servicios, así como enviarte comunicaciones informativas sobre nuestra actividad. Podrás ejercer los derechos de acceso, rectificación, limitación, oposición, portabilidad, o retirar el consentimiento enviando un email a administracion@datahack.es. También puedes solicitar la tutela de derechos ante la Autoridad de Control (AEPD). Puedes consultar información adicional y detallada sobre protección de datos en nuestra Política de Privacidad.
Llámanos, escríbenos al email o por WhatsApp o inicia un chat en la web y hablamos