Twitter是一个风行的社交网络，这里有大量的数据等着我们阐明。Twitter R包是对twitter数据举办文本挖掘的好东西。 本文是关于如何利用Twitter R包获取twitter数据并将其导入R，然后对它举办一些有趣的数据阐明。
第一步是注册一个你的应用措施。为了可以或许会见Twitter数据编程，我们需要建设一个与Twitter的API交互的应用措施。
注册后你将收到一个密钥和暗码：
获取密钥和暗码后便可以在R内里授权我们的应用措施以代表我们会见Twitter：
按照差异的搜索词，我们可以在几分钟之内收集到成千上万的tweet。 这里我们测试一个要害词littlecaesars的twitter功效：
抓取的1000条相关twitter由于默认的抓取功效是json名目，因此利用twlisttodf函数将其转换成数据框
然后我们做一些简朴的文本清理
从获得的数据里，我们可以看到有twitter颁发时间，内容，经纬度等信息
在清理数据之后，我们对twitter内容举办分词，以便举办数据可视化
分词之后可以获得相关twitter的高频词汇，然后将其可视化
除此之外，还可以团结数据中的时间戳数据和地理数据举办可视化阐明
推特和FB其实也是科研接头的重镇。可是要怎么来阐明推特上都接头啥呢？光用Mendeley的话，只能有只言片语，这次又要带你打开新世界的大门了。
首先推荐用一款推特阐明东西网站，叫做推特阐明家，成果是及时阐明推特上的动态。这是一款基于R语言Shiny的网页，由于这个是德国人做的，所以，会阐明德语和英语两种语言。
所用到的数据阐明的资源，其实就是推特上的人家的对象。会对这些文字，举办文本挖掘，然厥后阐明你要的对象。好比，我阐明一下LncRNA哈。
左侧的是文本数据的来历，可以发明，这最近的推特照旧前几天刚发的。也就是说这个网站阐明的数据都是及时数据。
那这些推特详细讲的内容有些啥呢？主要是来自于LncRNA的论文和一些杂志的推送。横竖推特就比如海外科研狗的票圈，转一下杂志上的牛逼文章的话，大概会显得更上等次，也是在跟老板说：看我很勤奋，有在看文献哦！
在WordCloud里，就会显示在推特上，接头的最多的和lncRNA有关的词汇。好比：表达，变革，剪切，模式，肿瘤等等，说实话是没有什么出格大的用处哈。
接着是词频的分簇，可以看获得或许这个词在所有的句子中呈现频率的分簇阐明。但我不懂“httpstcodadiagxfh”有啥干系“not so junk dna”，要么是个网站啥的……好吧，不管怎么样，仿佛推特上热议的应该是lncRNA的剪切。
接下去看一下network，这个是推送这些推特的账号之间的接洽，可以看得，有蛮多是杂志，尚有一些是谁？有大概就是痴迷于lncRNA研究的那些人了，有时机的话，可以思量存眷一下。
另外尚有些付带成果，好比，我们会巧妙地发明，在海外研究lncRNA的安卓狗主要是上班前和下班后会推送lncRNA的内容。而苹果狗则会合在下午和午夜……
网址：https://longhowlam.shinyapps.io/TweetAnalyzer/还顺便阐明白一下此外要害词，好比：呆板进修、深度进修。
这种网站根基都是要翻墙才气进去的呢，究竟要挪用推特的数据。不外作为爱国少年的我，也想看看推特上都在接头中国什么，于是我搜了一下“China”调解到推特内容1000，功效：
好吧，最近川普大爷赢了……
克日，一直以“推特治国”闻名的川普正式宣誓就任了美国第 45 任总统。
川普这次在美国大选中胜出，他的推特也发挥了庞大的浸染。对比大大都总统竞选人来说，他们都没时间本身发推。但推特玩的风生水起的川普却暗示，他的推特都是本身发的……
那么事实真的是这样吗？ 有个美国网友发明川普发推特有两个客户端。一个安卓，另一个是 iPhone 。
并且这位细心的网友还发明，一些言辞剧烈的推都来自安卓；而画风较量正常的推都来自 iPhone。
这一发明，也引起了数据阐明师 David Robinson 的留意。David 留意到当川普发祝贺内容时，是通过 iPhone ；而当他报复竞选敌手时而是通过安卓。并且两个差异客户端凡是发推的时间也不太沟通。
本着科学严谨的立场，措施员小哥抉择让数据措辞，于是做了措施，抓取阐明白川普发过的推，终于发明白一些模式。而且通过统计，图表，最终他根基确定，川普的推特并不是他一小我私家写的。
数据证明，安卓端和iPhone发的推别离是两小我私家所写的。并且发推时间，利用标签，加链接，转发的方法也截然差异。同时，安卓端发的内容越发剧烈和消极。
假如就像川普采访中所说他利用的手机是三星 Galaxy ，我们可以确信用安卓发推的是川普本人，用 iPhone 发的或许是他的团队助理。
发推时间比拟首先用 twitteR 包中的 userTimeline 函数导入川普发推的时间数据： … library ( dplyr )… library ( purrr )… library ( twitteR ) # You’d need to set global options with an authenticated appsetup_twitter_oauth(getOption(“twitter_consumer_key”), getOption(“twitter_consumer_secret”), getOption(“twitter_access_token”), getOption(“twitter_access_token_secret”))# We can request only 3200 tweets at a time; it will return fewer# depending on the APItrump_tweets <- userTimeline(“realDonaldTrump”, n = 3200)trump_tweets_df <- tbl_df(map_df(trump_tweets, as.data.frame)) # if you want to follow along without setting up Twitter authentication,# just use my dataset:load(url(“http://varianceexplained.org/files/trump_tweets_df.rda”))
稍微清理下数据,提取源文件。(在此只阐明来自 iPhone 和 Android tweet 的数据，撤除很少一部门发自网页客户端和 iPad 的推文)。 library(tidyr)tweets <- trump_tweets_df %>% select(id, statusSource, text, created) %>% extract(statusSource, “source”, “Twitter for (.*?)<“) %>% filter(source %in% c(“iPhone”, “Android”)) 阐明的数据包罗来自 iPhone 的 628 条推文，来自 Android 的 762 条推文。
主要思量推文是在一天内什么时间宣布的，在此我们可以发明区别： … library(lubridate)… library(scales) tweets %>% count(source, hour = hour(with_tz(created, “EST”))) %>% mutate(percent = n / sum(n)) %>% ggplot(aes(hour, percent, color = source)) + geom_line() + scale_y_continuous(labels = percent_format()) + labs(x = “Hour of day (EST)”, y = “% of tweets”, color = “”)
川普一般习惯早上发推，而他的助理集中中在下午或晚上发推。
发文习惯比拟当川普的安卓手机转推时，习习用双引号引用这整句话。
而 iPhone 转推时，一般不利用双引号。
安卓手机： 500 多条推文没有双引号，200 多条有双引号
iPhone：险些没有双引号 与此同时，在分享链接和图片时，安卓和 iPhone 也大不沟通。 tweet_picture_counts <- tweets %>% filter(!str_detect(text, ‘^”‘)) %>% count(source, picture = ifelse(str_detect(text, “t.co”), “Picture/link”, “No picture/link”))ggplot(tweet_picture_counts, aes(source, n, fill = picture)) + geom_bar(stat = “identity”, position = “dodge”) + labs(x = “”, y = “Number of tweets”, fill = “”)
数据证明 iPhone 端 发的推文许多会附上图片，链接。内容也以宣传为主。
好比下面这条：
而川普安卓端发的推文没有图片、链接，更多是直接的文字，好比：
用词比拟在比拟安卓和 iPhone 用词区别时，David 用到了他和 Julia Silge 一起编写的 tidytext 包。
用 unnest_tokensfunction 把句子解析为单独的词: library(tidytext)reg <- “([^A-Za-z\\d#@’]|'(?![A-Za-z\\d#@]))”tweet_words <- tweets %>% filter(!str_detect(text, ‘^”‘)) %>% mutate(text = str_replace_all(text, “https://t.co/[A-Za-z\\d]+|&”, “”)) %>% unnest_tokens(word, text, token = “regex”, pattern = reg) %>% filter(!word %in% stop_words$word, str_detect(word, “[a-z]”))tweet_words ## # A tibble: 8,753 x 4## id source created word##
总体来说川普推文中有哪些常用词呢？
在此基本上我们再来别离看安卓和 iPhone 常用词的区别。
android_iphone_ratios <- tweet_words %>% count(word, source) %>% filter(sum(n) >= 5) %>% spread(source, n, fill = 0) %>% ungroup() %>% mutate_each(funs((. + 1) / sum(. + 1)), -word) %>% mutate(logratio = log2(Android / iPhone)) %>% arrange(desc(logratio))
结论· 带标签的推文基原来自 iPhone 。· iPhone 推文中常用词有宣传性的词，好比：“介入”，“来日诰日”，“晚上 7 点”。· 安卓的推文常用有强烈情绪性的词汇，“差劲”，“疯了”，“软弱”，“傻瓜”等等。
感情阐明安卓和 iPhone 推文在感情上也有很大的差别，让我们来量化一下。用到 tidytext 傍边的NRC Word-Emotion Association 辞书，主要把用词接洽以下十种情绪阐明：努力,消极,恼怒,等候,厌恶,惊骇,快乐,哀痛,惊奇,信任。 nrc <- sentiments %>% filter(lexicon == “nrc”) %>% dplyr::select(word, sentiment)nrc ## # A tibble: 13,901 x 2## word sentiment##
同时可以用 Poisson test 阐明，比起 iPhone ，安卓推文更喜欢利用带强烈情绪的词。 library(broom)sentiment_differences <- by_source_sentiment %>% group_by(sentiment) %>% do(tidy(poisson.test(.$words, .$total_words)))sentiment_differences ## Source: local data frame [10 x 9]## Groups: sentiment [10]#### sentiment estimate statistic p.value parameter conf.low## (chr) (dbl) (dbl) (dbl) (dbl) (dbl)## 1 anger 1.492863 321 2.193242e-05 274.3619 1.2353162## 2 anticipation 1.169804 256 1.191668e-01 239.6467 0.9604950## 3 disgust 1.677259 207 1.777434e-05 170.2164 1.3116238## 4 fear 1.560280 268 1.886129e-05 225.6487 1.2640494## 5 joy 1.002605 199 1.000000e+00 198.7724 0.8089357## 6 negative 1.692841 560 7.094486e-13 459.1363 1.4586926## 7 positive 1.058760 555 3.820571e-01 541.4449 0.9303732## 8 sadness 1.620044 303 1.150493e-06 251.9650 1.3260252## 9 surprise 1.167925 159 2.174483e-01 148.9393 0.9083517## 10 trust 1.128482 369 1.471929e-01 350.5114 0.9597478## Variables not shown: conf.high (dbl), method (fctr), alternative (fctr) 我们可以用 95% 的置信区间来明晰二者的区别:
从而我们可知，川普安卓的推文比起 iPhone ，利用“厌恶”“哀痛”“惊骇”“恼怒”等消极情绪词的比例高 40-80%在数据挖掘下，川普推特背后的团队就这么被扒了个精光。所以，看川普的推特，只要看安卓端的就好了。 但据报道，上任后的川普必需利用一部由美国奸细处认证的安详加密手机，以替换他之前利用的安卓系统手机。据称前总统奥巴马就无法通过安详手机发推文，那利用安详手机后，川普还能继承愉快的“推特治国”吗？
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用R语言爬取川普twitter举办数据阐明
最后更新 2017-12-03 08:00 星期日 所属：
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