Analysera Twitter-data

Analysera data från sociala medier i R

Sowmya Vivek

Data Science Coach

Kursöversikt

• Extrahera och visualisera Twitter-data
• Analysera tweettext
• Utför nätverksanalys
• Visa tweets på kartan
• Utforska tweets om kändisar, varumärken, heta ämnen och sport

Introduktion till analys av sociala medier

• Samla in data från sociala medier
• Analysera data för att få insikter
• Fatta bättre affärsbeslut

Om Twitter

• Plattform för sociala medier
• Korta meddelanden kallade tweets
• Mikrobloggningsplats
• Information från tweets och tweet-metadata

Twitter-datas styrka

Twitter-datas styrka

Twitter-datas styrka

Twitter-datas styrka

Twitter-datas styrka

Tweetvolym

• Många funktioner finns i R för att extrahera tweets för analys
• stream_tweets() samplar 1 % av alla offentligt tillgängliga tweets
• Tweets extraheras under ett 30-sekunders intervall som standard

Tweetvolym

live_tweets <- stream_tweets("")
dim(live_tweets)

[1] 1047   90

Tweetvolym

live_tweets60 <- stream_tweets("", timeout = 60)
dim(live_tweets60)

[1] 3464   90

Användningsområden för Twitter-data

Användningsområden för Twitter-data

Användningsområden för Twitter-data

Användningsområden för Twitter-data

Användningsområden för Twitter-data

Fördelar med Twitter-data

• Twitter API är öppet och tillgängligt
• Lättare att hitta konversationer tack vare hashtaggnormer
• Eftersom tweets är begränsade i längd är algoritmerna enkla att köra och kontrollera

Begränsningar med Twitter-data

• Historisk sökning är begränsad för gratiskonton
• Antalet extraherade tweets är begränsat för gratiskonton
• 1 %-urvalet av tweets kan vara missvisande
• Mycket få tweets har geografisk taggning

Nu kör vi en övning!

Analysera data från sociala medier i R