Cartes et données Twitter

Analyser des données de réseaux sociaux en Python

Alex Hanna

Computational Social Scientist

Pourquoi des cartes ?

• Portée géographique
  • Participants ou observateurs ?
• Différencier les tweets
  • Pour ou contre ?

Comment Twitter obtient les données de localisation

• La localisation dépend de l'appareil
• En pratique, agréger au niveau comté, État

Attention aux biais de sélection !

• Attention : seuls 1 à 3 % des données Twitter ont des informations géographiques
• Limite la généralisabilité des inférences

Types de données géographiques disponibles sur Twitter

• Texte Twitter (le moins précis)
• Localisation de l'utilisateur
• Boîtes englobantes
• Coordonnées et points (le plus précis)

Passons à la pratique !

Analyser des données de réseaux sociaux en Python