Phân tích người dùng Twitter

Phân tích dữ liệu mạng xã hội bằng R

Vivek Vijayaraghavan

Data Science Coach

Tổng quan bài học

friends_count và followers_count của một người dùng
Diễn giải tỉ lệ vàng cho quảng bá thương hiệu
Danh sách Twitter để nhận diện người quan tâm sản phẩm

Followers vs friends

Bạn bè và người theo dõi trên Twitter

Followers là người theo dõi một tài khoản
Friends là tài khoản mà người dùng đó đang theo dõi

Tỉ lệ follower/following trên Twitter

Công thức tỉ lệ vàng

Nhà tiếp thị dùng để lập chiến lược quảng bá

Tỉ lệ dương và âm

Tỉ lệ dương: nhiều follower hơn friend
Tỉ lệ âm: nhiều friend hơn follower

Trích xuất thông tin người dùng

# Tìm 1000 tweet về #fitness
tweet_fit <- search_tweets("#fitness", n = 1000)

# Trích xuất thông tin người dùng
user_fit <- users_data(tweet_fit)

Trích xuất thông tin người dùng

# Xem tên cột của dữ liệu người dùng
names(user_fit)

tên cột của dữ liệu người dùng

Trích followers_count và friends_count

Tổng hợp tên màn hình theo số follower và friend

# Tổng hợp 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))

Trích followers_count và 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

Tỉ lệ vàng

# Tạo cột để tính tỉ lệ vàng
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

Khám phá người dùng theo tỉ lệ

Xem tỉ lệ vàng để hiểu loại người dùng

# Sắp xếp data frame giảm dần theo số follower
counts_sort <- arrange(counts_df, desc(follower))

Khám phá người dùng theo tỉ lệ

# Chọn hàng có follower lớn hơn 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

Kênh quảng bá sản phẩm về fitness

Khám phá người dùng theo tỉ lệ

# Chọn hàng có follower nhỏ hơn 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

Đặt quảng cáo trên tài khoản cá nhân để nhắm mục tiêu

Phân tích người dùng với danh sách Twitter

Danh sách Twitter là nhóm tài khoản được chọn lọc
Người dùng theo dõi các danh sách mình quan tâm

Trích xuất danh sách đã theo dõi

# Lấy tất cả danh sách mà "Playstation" theo dõi
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

Trích người theo dõi một danh sách

# Trích 100 người theo dõi danh sách "gaming" của "Playstation"
list_PS_sub <- lists_subscribers(slug = "gaming", owner_user = "PlayStation", n = 100)

Xem screen name của người theo dõi

# Xem screen name của người theo dõi
list_PS_sub$screen_name

Tên màn hình của người theo dõi

Thông tin người dùng theo dõi danh sách

# Tạo danh sách 4 screen name
users <- c("Morten83032201","ndugumr", "WOLF210_Warrior", "souransb")

# Trích thông tin người dùng
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

Ayo berlatih!

Phân tích dữ liệu mạng xã hội bằng R