트위터 데이터의 구성 요소

R로 소셜 미디어 데이터 분석하기

Sowmya Vivek

Data Science Coach

학습 개요

트위터 JSON 소개
JSON에서 메타데이터 구성 요소 추출
구성 요소로 인사이트 도출

트위터 JSON

트윗은 150개 이상의 메타데이터 구성 요소를 가질 수 있음
트윗과 구성 요소는 JSON(JavaScript Object Notation) 형식으로 제공

JSON 속성과 값

트윗과 구성 요소를 설명하는 속성/값
예: screen_name은 사용자의 트위터 핸들을 저장

Twitter JSON 속성과 값

JSON을 데이터프레임으로 변환

rtweet 라이브러리로 트위터 JSON을 데이터프레임으로 변환
속성과 값은 열 이름과 값으로 변환

JSON 속성을 데이터프레임 열로 변환

트윗 구성 요소 보기

# "#brexit" 트윗 추출
tweets_df <- search_tweets("#brexit")

# 열 이름 보기
names(tweets_df)

트윗 구성 요소 보기

트윗의 구성 요소

구성 요소 탐색

screen_name: 사용자의 관심사 파악
followers_count: 소셜 영향력 비교
retweet_count와 text: 인기 트윗 식별

사용자 관심사와 트윗 수

screen_name는 트위터 핸들을 의미
게시 트윗 수로 주제 관심도 파악
관심 사용자에게 제품 홍보

사용자 관심사와 트윗 수

# "#Arsenal" 트윗 추출
twts_arsnl <- search_tweets("#Arsenal", n = 18000)

# 사용자와 해당 주제의 트윗 수 집계
dc_name <- table(twts_arsnl$screen_name)
head(dc_name)

_____today_____   ___JJ23    ___SAbI__   __ambell   __Amzo__     __bobbysingh 
       1               2          3           1         1               1

사용자 관심사와 트윗 수

# 트윗 수 기준 내림차순 정렬
sc_name_sort <- sort(sc_name, decreasing = TRUE)

# 상위 6명과 트윗 빈도 확인
head(sc_name_sort)

 _whatthesport  footy90com  Official_ATG1   TheShortFuse   RubellM   ArsenalZone_Ind 
      176           90            88             53           48            43

팔로워 수

트위터 계정의 팔로워 수
계정의 인기도 지표
소셜 미디어 영향력의 척도
인기 계정에 광고 집행으로 노출 확대

팔로워 수 비교

# lookup_users()로 사용자 데이터 조회
tvseries <- lookup_users("GameOfThrones", "fleabag", "BreakingBad")

# screen_name과 followers_count 열로 데이터프레임 생성
user_df <- tvseries[,c("screen_name","followers_count")]

팔로워 수 비교

# 비교를 위한 팔로워 수 확인
user_df

screen_name        followers_count
<chr>                   <int>
GameOfThrones          8597188            
fleabag                  58727            
BreakingBad            1240349

리트윗 수와 인기 트윗

리트윗: 다른 사용자가 다시 공유한 트윗
retweet_count에 리트윗 수 저장
리트윗 수로 트렌드 파악
인기 리트윗은 브랜드 홍보에 활용 가능

리트윗 수와 인기 트윗

# 트윗 텍스트와 리트윗 수 데이터프레임 생성
rtwt <- tweets_arsenal[,c("text", "retweet_count")]

# 리트윗 수 내림차순 정렬
library(dplyr)
rtwt_sort <- arrange(rtwt, desc(retweet_count))

리트윗 수와 인기 트윗

# 중복 트윗 텍스트 행 제거
rtwt_unique <- unique(rtwt_sort, by = "text")

리트윗 수와 인기 트윗

# 가장 많이 리트윗된 상위 6개 고유 게시물 출력
head(rtwt_unique)

retweet_count                text
<int>                        <chr>
5606            Once a Gunner, Always a Gunner. We are proud of you @alexanderiwob
3764            Emirates on Fire 🔥🔥🔥🔥 Never give up Gunners💪🏽💪🏽💪🏽 #Arsenal #CO
2798            That mood tonight ⚡️⚡️⚡️ 3️⃣ POINTS 🔴⚪️ #Arsenal #Gunners #COYG h
2741            #Arsenal fan: "I reckon we'll win the League this season." @Robbie
1687            Auba 😭😭😍😍 This is what I call happiness #aubameyang #arsenal
1166            When sky sports introduced the new Monday night football! The Sha

Ayo berlatih!

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