Importer et visualiser des réseaux Twitter

Analyser des données de médias sociaux avec Python

Alex Hanna

Computational Social Scientist

Listes d'arêtes

         BethMohn           ChristianMohn
           ASilNY         LarrySchweikart
         mattg444              WhiteHouse
    hlthiskrieger                aravosis
          Herky86          SenJeffMerkley
  PatrickParsons9              TwitterGov
    New_Narrative                 CFR_org
           dddlor               roywoodjr
      scrivener50          michaelscherer
  ChiefsHeadCoach           johnpavlovitz
Analyser des données de médias sociaux avec Python

Importer un réseau de retweets

import networkx as nx

## ... flatten and convert JSON

G_rt = nx.from_pandas_edgelist(
                        tweets,
                        source = 'user-screen_name', 
                        target = 'retweeted_status-user-screen_name',
                        create_using = nx.DiGraph())
Analyser des données de médias sociaux avec Python

Importer un réseau de citations

import networkx as nx

## ... flatten and convert JSON

G_quote = nx.from_pandas_edgelist(
                           tweets,
                           source = 'user-screen_name', 
                           target = 'quoted_status-user-screen_name',
                           create_using = nx.DiGraph())
Analyser des données de médias sociaux avec Python

Importer un réseau de réponses

import networkx as nx

## ... flatten and convert JSON

G_reply = nx.from_pandas_edgelist(
                           tweets,
                           source = 'user-screen_name', 
                           target = 'in_reply_to_screen_name'
                           create_using = nx.DiGraph())
Analyser des données de médias sociaux avec Python

Visualisation

nx.draw_networkx(T)
plt.axis('off')

Graphe orienté

Analyser des données de médias sociaux avec Python

Options de visualisation

sizes = 
   [x[1]*100 for x in T.degree()]
nx.draw_networkx(T, 
            node_size = sizes, 
            with_labels = False, 
            alpha = 0.6,
            width = 0.3)
plt.axis('off')

Graphe orienté modifié

Analyser des données de médias sociaux avec Python

Disposition circulaire

circle_pos =
    nx.circular_layout(T)
nx.draw_networkx(T,
            pos = circle_pos,
            node_size = sizes, 
            with_labels = False, 
            alpha = 0.6,
            width = 0.3)
plt.axis('off')

Disposition circulaire du graphe orienté

Analyser des données de médias sociaux avec Python

Passons à la pratique !

Analyser des données de médias sociaux avec Python

Preparing Video For Download...