Twitter 网络分析

用 R 分析社交媒体数据

Sowmya Vivek

Data Science Coach

课程概览

  • 理解网络概念
  • 将网络概念应用于社交媒体
  • 为某一主题创建转推网络
用 R 分析社交媒体数据

网络与网络分析

网络

用 R 分析社交媒体数据

网络与网络分析

网络分析

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网络的组成部分

节点或顶点

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网络的组成部分

带边的节点/顶点

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有向网络 vs 无向网络

有向网络

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有向网络 vs 无向网络

无向网络

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社交媒体中的应用

  • Twitter 用户形成复杂的网络结构
  • 分析网络的结构与规模
  • 识别网络中的关键节点与影响者
  • 有助于将信息传达给更广受众
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转推网络

  • 转推原帖用户的用户网络
  • 有向网络，源顶点为进行转推的用户
  • 目标顶点为发布原推文的用户
  • 在转推网络中的位置有助于找出扩散品牌信息的关键角色
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#OOTD 的转推网络

  • 构建 #OOTD 的转推用户网络
  • 该话题在 16–24 岁用户中很流行
  • 可用于吸引潜在客户注意
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创建推文数据框

# Create tweet data frame for tweets on #OOTD
twts_OOTD <- search_tweets("#OOTD ", n = 18000, include_rts = TRUE)
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为网络创建数据框

# Create data frame for the network
rt_df <- twts_OOTD[, c("screen_name" , "retweet_screen_name" )]

head(rt_df,10)

screen_name      retweet_screen_name
<chr>                   <chr>
ShesinfashionCc          NA            
glamwearplanet           NA            
lanacond0r         LiveKellyRyan            
animeninjaz              NA            
zeluslondon              NA            
IonaJaneLevy             NA
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数据框中仅保留转推

# Remove rows with missing values
rt_df_new <- rt_df[complete.cases(rt_df), ]
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将数据框转换为矩阵

# Convert to matrix
matrx <- as.matrix(rt_df_new)
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创建转推网络

# Create the retweet network
library(igraph)
nw_rtweet <- graph_from_edgelist(el = matrx, directed = TRUE)
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查看转推网络

# View the retweet network
print.igraph(nw_rtweet)
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查看转推网络

IGRAPH 7f42937 DN-- 4100 4616 -- 
+ attr: name (v/c)
+ edges from 7f42937 (vertex names):
 [1] MaikielYungin  ->ZingletC        MaikielYungin  ->ZingletC       
 [3] victoria_shop_1->victoria_shop_1 victoria_shop_1->victoria_shop_1
 [5] victoria_shop_1->victoria_shop_1 victoria_shop_1->victoria_shop_1
 [7] victoria_shop_1->victoria_shop_1 victoria_shop_1->victoria_shop_1
 [9] victoria_shop_1->victoria_shop_1 w3daily        ->RealFirstBuzz  
[11] w3daily        ->RealFirstBuzz   w3daily        ->RealFirstBuzz  
[13] w3daily        ->RealFirstBuzz   w3daily        ->RealFirstBuzz  
[15] w3daily        ->RealFirstBuzz   w3daily        ->RealFirstBuzz
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Ayo berlatih!

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