Composants des données Twitter

Analyzing Social Media Data in R

Sowmya Vivek

Data Science Coach

Aperçu de la leçon

  • Introduction au JSON Twitter
  • Extraire des éléments de métadonnées du JSON
  • Utiliser ces éléments pour produire des insights
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Twitter JSON

  • Un tweet peut avoir plus de 150 métadonnées
  • Les tweets et leurs composants sont renvoyés en JSON (JavaScript Object Notation)
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Attributs et valeurs JSON

  • Attributs et valeurs décrivent les tweets et leurs composants
  • Exemple : screen_name stocke le handle Twitter d'un utilisateur

Attributs et valeurs JSON de Twitter

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Convertir du JSON en dataframe

  • Le JSON Twitter est converti en dataframe par la bibliothèque rtweet
  • Attributs et valeurs deviennent des noms de colonnes et leurs valeurs

Attributs JSON convertis en colonnes de dataframe

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Afficher les composants des tweets

# Extraire des tweets sur "#brexit" avec search_tweets()
tweets_df <- search_tweets("#brexit")

# Afficher les noms de colonnes
names(tweets_df)
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Afficher les composants des tweets

Composants d'un tweet

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Explorer les composants

  • screen_name pour comprendre l'intérêt des utilisateurs
  • followers_count pour comparer l'influence sur les réseaux sociaux
  • retweet_count et text pour repérer les tweets populaires
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Intérêt utilisateur et nombre de tweets

  • screen_name correspond au handle Twitter
  • Le nombre de tweets publiés indique l'intérêt pour un sujet
  • Promouvoir des produits auprès d'utilisateurs intéressés
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Intérêt utilisateur et nombre de tweets

# Extraire des tweets sur "#Arsenal" avec search_tweets()
twts_arsnl <- search_tweets("#Arsenal", n = 18000)

# Créer une table des utilisateurs et du nombre de tweets sur le sujet
sc_name <- table(twts_arsnl$screen_name)
head(sc_name)

_____today_____   ___JJ23    ___SAbI__   __ambell   __Amzo__     __bobbysingh 
       1               2          3           1         1               1
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Intérêt utilisateur et nombre de tweets

# Trier la table par ordre décroissant du nombre de tweets
sc_name_sort <- sort(sc_name, decreasing = TRUE)

# Afficher les 6 premiers utilisateurs et fréquences de tweets
head(sc_name_sort)

 _whatthesport  footy90com  Official_ATG1   TheShortFuse   RubellM   ArsenalZone_Ind 
      176           90            88             53           48            43
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Nombre d'abonnés

  • Nombre d'abonnés à un compte Twitter
  • Indique la popularité du compte
  • Mesure de l'influence sur les réseaux sociaux
  • Placer des annonces sur des comptes populaires pour plus de visibilité
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Comparer le nombre d'abonnés

# Extraire des données utilisateur avec lookup_users()
tvseries <- lookup_users("GameOfThrones", "fleabag", "BreakingBad")

# Créer un dataframe avec les colonnes screen_name et followers_count
user_df <- tvseries[,c("screen_name","followers_count")]
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Comparer le nombre d'abonnés

# Afficher le nombre d'abonnés pour comparaison
user_df

screen_name        followers_count
<chr>                   <int>
GameOfThrones          8597188            
fleabag                  58727            
BreakingBad            1240349
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Nombre de retweets et tweets populaires

  • Un retweet est un tweet repartagé par un autre utilisateur
  • retweet_count stocke le nombre de retweets
  • Le nombre de retweets aide à repérer les tendances
  • Des retweets populaires peuvent promouvoir une marque
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Nombre de retweets et tweets populaires

# Créer un dataframe avec le texte du tweet et le nombre de retweets
rtwt <- tweets_arsenal[,c("text", "retweet_count")]

# Trier le dataframe par ordre décroissant de retweets
library(dplyr)
rtwt_sort <- arrange(rtwt, desc(retweet_count))
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Nombre de retweets et tweets populaires

# Exclure les lignes avec un texte de tweet dupliqué
rtwt_unique <- unique(rtwt_sort, by = "text")
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Nombre de retweets et tweets populaires

# Afficher les 6 publications uniques les plus retweetées
head(rtwt_unique)

retweet_count                text
<int>                        <chr>
5606            Once a Gunner, Always a Gunner. We are proud of you @alexanderiwob
3764            Emirates on Fire 🔥🔥🔥🔥 Never give up Gunners💪🏽💪🏽💪🏽 #Arsenal #CO
2798            That mood tonight ⚡️⚡️⚡️ 3️⃣ POINTS 🔴⚪️ #Arsenal #Gunners #COYG h
2741            #Arsenal fan: "I reckon we'll win the League this season." @Robbie
1687            Auba 😭😭😍😍 This is what I call happiness #aubameyang #arsenal
1166            When sky sports introduced the new Monday night football! The Sha
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Passons à la pratique !

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