Vẽ dữ liệu Twitter theo thời gian

Phân tích dữ liệu mạng xã hội bằng R

Vivek Vijayaraghavan

Data Science Coach

Tổng quan bài học

Dữ liệu chuỗi thời gian
Tạo đối tượng và biểu đồ chuỗi thời gian
Trực quan hóa tần suất tweet theo thời gian
So sánh độ hiện diện thương hiệu của hai nhãn

Định nghĩa độ hiện diện thương hiệu

Đo độ hiện diện bằng lượng tweet

Dữ liệu chuỗi thời gian

Chuỗi điểm dữ liệu theo thời gian
Trực quan hóa tần suất tweet

Biểu đồ chuỗi thời gian

Trích xuất tweet cho phân tích chuỗi thời gian

Trích xuất tweet để phân tích chuỗi thời gian bằng search_tweets()

library(rtweet)

# Trích xuất tweet về "#google" bằng search_tweets()
search_tweets("#google", n = 18000, include_rts = FALSE)

Dữ liệu tweet đã trích xuất

status_id                 created_at           screen_name
<chr>                    <S3: POSIXct>            <chr>
1164921105066463232    2019-08-23 15:23:29    catapanoannal            
1164921037143699456    2019-08-23 15:23:13    STARBEXPLORE    
1164920927341039621    2019-08-23 15:22:46    indra_susanto    
1164920898475794435    2019-08-23 15:22:40    virfice    
1164920877940482048    2019-08-23 15:22:35    KnowledgeNile    
1164920647962832897    2019-08-23 15:21:40    mahomes_tech

created_at chứa dấu thời gian của tweet

Trực quan hóa tần suất tweet

Phân tích tần suất tweet

Theo dõi mức độ tương tác tổng thể cho sản phẩm
Tần suất tweet: hiểu mức độ quan tâm

Trực quan hóa tần suất tweet

# Trích xuất tweet về "#camry" bằng search_tweets()
camry_st <- search_tweets("#camry", n = 18000, include_rts = FALSE)

Trực quan hóa tần suất tweet

created_at            screen_name                    text
<S3: POSIXct>           <chr>                        <chr>
2019-08-23 03:29:58    dromru        Toyota Camry 2019 <U+0433><U+043E><U+0434><U+0        
2019-08-23 02:59:04    NusTrivia     Sportier 2020 Toyota Camry TRD to cost $31,995    
2019-08-22 18:09:06    NusTrivia     2020 Toyota Camry TRD Costs $31,995, It’s The     
2019-08-23 01:56:51    RaitisRides   ALL NEW 2020 Toyota Avalon is coming to R    
2019-08-23 01:17:36    jhooie        I have to say, when I finally settled down tod

Tạo biểu đồ chuỗi thời gian

# Tạo biểu đồ chuỗi thời gian
ts_plot(camry_st, by = "hours", color = "blue")

Biểu đồ chuỗi thời gian của tweet về Camry

So sánh tần suất tweet

Lượng tweet là chỉ báo mạnh về độ hiện diện thương hiệu
So sánh độ hiện diện của Tesla và Camry

Tesla vs Camry

So sánh tần suất tweet

Chuyển tweet về Camry thành đối tượng chuỗi thời gian
Đối tượng này chứa tần suất tweet gộp theo khoảng thời gian

# Chuyển dữ liệu tweet thành đối tượng chuỗi thời gian
camry_ts <- ts_data(camry_st, by = 'hours')
head(camry_ts)

time                    n
<S3: POSIXct>         <int>
2019-08-13 14:00:00     12            
2019-08-13 15:00:00     34            
2019-08-13 16:00:00      1            
2019-08-13 17:00:00      2

So sánh tần suất tweet

# Đổi tên hai cột trong đối tượng chuỗi thời gian
names(camry_ts) <- c("time", "camry_n")

head(camry_ts)

time                  camry_n
<S3: POSIXct>          <int>
2019-08-13 14:00:00      12            
2019-08-13 15:00:00      34            
2019-08-13 16:00:00       1            
2019-08-13 17:00:00       2

So sánh tần suất tweet

tesla_st <- search_tweets("#tesla", n = 18000, include_rts = FALSE)
tesla_ts <- ts_data(tesla_st, by = 'hours')

names(tesla_ts) <- c("time", "tesla_n")
head(tesla_ts)

time                 tesla_n
<S3: POSIXct>         <int>
2019-08-13 13:00:00    17            
2019-08-13 14:00:00    58            
2019-08-13 15:00:00    38            
2019-08-13 16:00:00    32            
2019-08-13 17:00:00    38

So sánh tần suất tweet

# Gộp hai đối tượng chuỗi thời gian và giữ cột "time"
merged_df <- merge(tesla_ts, camry_ts, by = "time", all = TRUE)
head(merged_df)

time                tesla_n    camry_n
<S3:POSIXct>          <int>     <int>
2019-08-13 13:00:00    17        NA    
2019-08-13 14:00:00    58        12    
2019-08-13 15:00:00    38        34    
2019-08-13 16:00:00    32         1

So sánh tần suất tweet

# Xếp chồng các cột tần suất tweet bằng melt()
library(reshape)
melt_df <- melt(merged_df, na.rm = TRUE, id.vars = "time")
head(melt_df)

time                  variable       value
<S3: POSIXct>          <fct>        <int>
2019-08-13 13:00:00    tesla_n        17    
2019-08-13 14:00:00    tesla_n        58    
2019-08-13 15:00:00    tesla_n        38    
2019-08-13 16:00:00    tesla_n        32    
2019-08-13 17:00:00    tesla_n        38    
2019-08-13 18:00:00    tesla_n        34

So sánh tần suất tweet

# Vẽ tần suất tweet về Camry và Tesla
ggplot(data = melt_df, 
       aes(x = time, y = value, col = variable)) +
       geom_line(lwd = 0.8)

Biểu đồ so sánh

Biểu đồ chuỗi thời gian so sánh Camry và Tesla

Ayo berlatih!

Phân tích dữ liệu mạng xã hội bằng R