Comprendre le JSON de Twitter

Analyser des données de réseaux sociaux en Python

Alex Hanna

Computational Social Scientist

Contenu du JSON de Twitter

{  "created_at": "Thu Apr 19 14:25:04 +0000 2018",
   "id": 986973961295720449,
   "id_str": "986973961295720449",
   "text": "Writing out the script of my @DataCamp class 
            and I can't help but mentally read it back to myself in 
            @hugobowne's voice.",    
   "retweet_count": 0,
   "favorite_count": 1,
      ...  }

Combien de retweets, favoris
Langue
En réponse à quel tweet
En réponse à quel utilisateur

Objets JSON enfants

{
        "user": {
            "id": 661613,
            "name": "Alex Hanna, Data Witch",
            "screen_name": "alexhanna",
            "location": "Toronto, ON",
            ...
         }
}

Lieux, retweets/tweets cités, et tweets > 140

place et coordinate
- contiennent la géolocalisation
extended_tweet
- tweets de plus de 140 caractères
retweeted_status et quoted_status
- contiennent toutes les infos des retweets et tweets cités

Accéder au JSON

import json

tweet_json = open('tweet-example.json', 'r').read()

tweet = json.loads(tweet_json)

tweet['text']

JSON enfant d'un tweet

tweet['user']['screen_name']

tweet['user']['name']

tweet['user']['created_at']

Passons à la pratique !

Analyser des données de réseaux sociaux en Python