Análise de usuários do Twitter

Analisando dados de mídias sociais em R

Vivek Vijayaraghavan

Data Science Coach

Visão geral da aula

friends_count e followers_count de um usuário
Interpretar a golden ratio para promoção de marca
Listas do Twitter para identificar usuários interessados em um produto

Followers vs friends

Amigos e seguidores no Twitter

Followers são usuários que seguem um perfil no Twitter
Friends são perfis que um usuário específico segue

Proporção seguidores/seguindo no Twitter

Fórmula da golden ratio

Usada por profissionais de marketing para planejar promoções

Proporções positiva e negativa

Proporção positiva: mais followers que friends para um usuário
Proporção negativa: mais friends que followers para um usuário

Extrair informações de usuários

# Buscar 1000 tweets com #fitness
tweet_fit <- search_tweets("#fitness", n = 1000)

# Extrair informações dos usuários
user_fit <- users_data(tweet_fit)

Extrair informações de usuários

# Ver nomes das colunas dos dados de usuário
names(user_fit)

nomes das colunas dos dados de usuário

Extraindo followers_count e friends_count

Agregar nomes de usuário (screen names) com contagens de followers e friends

# Agregar screen_name, followers_count & friends_count
library(dplyr)
counts_df <- user_fit %>%
               group_by(screen_name) %>%
               summarize(follower = mean(followers_count),
               friend = mean(friends_count))

Extraindo followers_count e friends_count

head(counts_df)

screen_name      follower     friend
<chr>              <dbl>       <dbl>
__seokjinnie124     209        454        
_Aminata            623        523        
_amsvn              167        126        
_arweeennn          539        801        
_asof_             1336        455        
_blendac            833        195

A golden ratio

# Criar uma coluna para calcular a golden ratio
counts_df$ratio <- follow_df$follower/follow_df$friend
head(counts_df$ratio)

[1] 0.4603524 1.1912046 1.3253968 0.6729089 2.9362637 4.2717949

Explorar usuários com base na razão

Examinar a golden ratio para entender tipos de usuário

# Ordenar o data frame por follower em ordem decrescente
counts_sort <- arrange(counts_df, desc(follower))

Explorar usuários com base na razão

# Selecionar linhas com follower maior que 30000
counts_sort[counts_sort$follower>30000,]

screen_name    follower    friend    ratio        
<chr>            <dbl>      <dbl>    <dbl>
mashable         9817699    2783     3528    
MensHealthMag    4528421    1111     4076    
Sophie_Choudry   2367827    157      15082    
thewebmaster_    103936     6508     16    
qwikad           92932      89557    1    
Rharvley         90464      19484    5    
SayWhenLA        68122      6680     10

Canal para promover produtos de fitness

Explorar usuários com base na razão

# Selecionar linhas com follower menor que 2000
counts_sort[counts_sort$follower<2000,]

screen_name    follower     friend    ratio        
<chr>            <dbl>       <dbl>    <dbl>
workout_ehime    1960        1027       2    
SardImperium     1932        256        8    
Deem_Hoops       1912        1520       1    
kaykay_inem      1890        443        4    
bhealhty         1855        3066       1

Posicionar anúncios em contas individuais para promoção segmentada

Análise de usuários com listas do Twitter

Lista do Twitter é um grupo curado de contas
Usuários do Twitter assinam listas de interesse

Extrair listas assinadas

# Obter todas as listas às quais "Playstation" assina
lst_playstation <- lists_users("PlayStation")
lst_playstation[,1:4]

list_id          name                      uri               subscriber_count
<chr>            <chr>                    <chr>                      <int>
58505230       PS Family         /PlayStation/lists/ps-family         136    
4747423        GameDevelopers    /PlayStation/lists/gamedevelopers    467    
2490894        gaming            /PlayStation/lists/gaming            658

Extrair assinantes de uma lista

# Extrair 100 assinantes da lista "gaming" pertencente à "Playstation"
list_PS_sub <- lists_subscribers(slug = "gaming", owner_user = "PlayStation", n = 100)

Ver screen names dos assinantes

# Ver screen names dos assinantes
list_PS_sub$screen_name

Screen names dos assinantes

Informações dos assinantes da lista

# Criar uma lista com quatro screen names
users <- c("Morten83032201","ndugumr", "WOLF210_Warrior", "souransb")

# Extrair informações dos usuários
users_PS_gaming <- lookup_users(users)

user_id                   status_id              created_at          screen_name
<chr>                       <chr>               <S3: POSIXct>          <chr>
1158299850573791233    1172604921121824769    2019-09-13 20:16:13    Morten83032201    
894525207620321280     1183293767215992832    2019-10-13 08:09:53    ndugumr    
325760816              1182867378293616640    2019-10-12 03:55:34    WOLF210_Warrior    
469270931              511997829384904704     2014-09-16 21:59:29    souransb

Vamos praticar!

Analisando dados de mídias sociais em R