Introduccion

Extraemos mediante el software R y la librería “rtweet” el Timeline del perfil a estudiar:

## [1] "@vic_chanfreau"

Fijamos un número máximo de contenido (Tweets, RTs, Replies) a buscar n = 1000. El marco de datos resultante consta de:

## [1] 68

Observaciones o Tweets y

## [1] 90

Variables.

1. Tweet con mas Likes y RTs

El Tweet con mas Likes dentro del periodo es:

El Tweet con mas RTs dentro del periodo es:

ARREGLAR ESTE CODIGO

2. Tipos de Tweets

Los Tweets pueden tener 3 categorías:

  • Orgánicos: Escrito por el usuario
  • Retweets: RT a un usuario determinado
  • Replies: Responder de forma publica a un usuario determinado, el mensaje comienza con “@nombre_usuario”

Estas categorias para el perfil en estudio se muestran a continuacion:

Categoria Cuenta Porcentaje
Tweets Organicos 23 33.82
Retweets (RTs) 43 63.24
Replies 2 2.94

3. ¿Cuando los Tweets fueron publicados?

A continuacion se muestra la cantidad de Tweets por semana, independiente de la categoria:

4. ¿De que dispositivo o APP fueron publicados los Tweets?

Los Tweets pueden ser generados de distintas fuentes o APPs. Por ejemplo “Twitter para Iphone”, “Twitter para Android”, “Web Twitter” y una larga lista de aplicaciones que se utilizan para distintos motivos en Twitter. Las Apps de donde fueron publicados los Tweets son las siguientes:

Categoria Cuenta Porcentaje
Twitter for Android 21 30.88
Twitter for iPhone 36 52.94
Twitter Web App 9 13.24
Twitter Web Client 2 2.94

5. ¿Cuales son las palabras mas frecuentes en los Tweets?

6. ¿Cuales son los Hashtags mas utilizados?

Solo se muestran los Hashtags de los Tweets Organicos, es decir los Tweets escritos por el usuario.

7. ¿Cuales son las cuentas a las que mas hace RT el perfil de estudio?

8. Realizamos un Analisis de Sentimiento de los Tweets

Utilizamos la libreria syuzhet.