###vamos a analizar los tweets de la ciudad de Rosario

library(rtweet)
library(tidyverse)
## -- Attaching packages --------------------------------------- tidyverse 1.3.0 --
## v ggplot2 3.3.0     v purrr   0.3.4
## v tibble  3.0.1     v dplyr   0.8.5
## v tidyr   1.0.2     v stringr 1.4.0
## v readr   1.3.1     v forcats 0.5.0
## -- Conflicts ------------------------------------------ tidyverse_conflicts() --
## x dplyr::filter()  masks stats::filter()
## x purrr::flatten() masks rtweet::flatten()
## x dplyr::lag()     masks stats::lag()

###Cargamos el csv de tweets para la ciudad(aún no tenemosla API)

tweets_rosario <- read.csv("C:/Users/garbarino39/Desktop/tweets_rosario.csv", encoding="UTF-8")

II a) Los mensajes con más repercusión son los siguientes

tweets_rosario %>% 
    top_n(5, retweet_count) %>% 
    arrange(desc(retweet_count)) %>% 
    select(screen_name, followers_count,retweet_count, location, text)
##   screen_name followers_count retweet_count           location
## 1      MR11ok         1907556           610 Rosario, Argentina
## 2 CARCoficial          286557           524            Rosario
## 3   diegopp32              15           517 Rosario, Argentina
## 4 pablojavkin           48798           228            Rosario
## 5 CARCoficial          286557           225            Rosario
## 6  juliaffern            4015           225 Rosario, Argentina
##                                                                                                                                                                                                                                                      text
## 1                                                                                     En Rosario todos crecimos escuchando la historia de Carlovich. Hoy comienza la leyenda. Que en paz descanses Trinche. Orgullo de la ciudad. https://t.co/0s0uDtaeBR
## 2     Rosario Central despide con profundo dolor a quien fuera uno de los mejores jugadores que dio esta ciudad. Acompañamos en el dolor a familia y amigos de Tomás Carlovich. ¡Gracias Trinche por tu humildad y por tu fútbol! https://t.co/ggaedMBWWD
## 3 Mataron a #carlovich ,un pobre viejo de 70 años a palazos para robarle la bicicleta. Me gustaría saber que opinan los "defensores de los derechos humanos" #QEPD . Opinen @vikidonda @inadi @OfeFernandez_ @alferdez @romironda https://t.co/ec5CQIbgyH
## 4                                                 La ciudad entera te despide, querido amigo, con pena y bronca... \nJusticia para el Trinche y para todas las víctimas de la inseguridad. Un abrazo a la distancia a la familia. https://t.co/MW0sKn4rvK
## 5                                                               Desde Rosario Central nos sumamos al pedido de justicia por el brutal asesinato de Tomás "Trinche" Carlovich. Exigimos el esclarecimiento de esta muerte absurda. https://t.co/o8cUQQTP0J
## 6                Mataron al Trinche Carlovich. Lo mataron por una bicicleta. Como él, un montón más. En el país donde se le brinda el beneficio de la libertad a los delincuentes, nosotros valemos dos mangos, una bici o un teléfono. Desazón absoluta.
library(lubridate)
## 
## Attaching package: 'lubridate'
## The following objects are masked from 'package:dplyr':
## 
##     intersect, setdiff, union
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     date, intersect, setdiff, union
tweets_Rosario_2 <- tweets_rosario %>%
mutate(created_at=ymd_hms(created_at))

II b. El momento del día en que se realizan más cantidad de tweets:

ts_plot(tweets_Rosario_2, "minutes")

ts_plot(tweets_Rosario_2, "hours")

II C Los 5 usuarios más populares son:

library(ggplot2)
tweets_rosario %>% 
    top_n(5, followers_count) %>% 
    arrange(desc(followers_count)) %>% 
    select(screen_name, followers_count, location, text) 
##     screen_name followers_count           location
## 1 AmelieGranata         2156869 Rosario, Argentina
## 2        MR11ok         1907556 Rosario, Argentina
## 3    ondaminita          435587 Rosario, Argentina
## 4    ondaminita          435587 Rosario, Argentina
## 5   MuniRosario          324125 Rosario, Argentina
## 6   MuniRosario          324125 Rosario, Argentina
## 7   MuniRosario          324125 Rosario, Argentina
## 8   MuniRosario          324125 Rosario, Argentina
##                                                                                                                                                                                                                                                                                                                          text
## 1            Que la muerte de "El Trinche" Carlovich no sea otra en vano. Dejemos de lado las deliberaciones ideológicas sobre la Seguridad para darle paso a la Acción y la Planificación que tenga como objetivo la pacificación de las zonas mas peligrosas."TRINCHE" CARLOVICH (1946 - 2020) QEPD https://t.co/SxOcbwgrr5
## 2                                                                                                                                                         En Rosario todos crecimos escuchando la historia de Carlovich. Hoy comienza la leyenda. Que en paz descanses Trinche. Orgullo de la ciudad. https://t.co/0s0uDtaeBR
## 3                                                                                                                                                                                                                                                           Confirmen si últimamente hablan más con su mente que con personas
## 4                                                                                                                                                                                                                                                                                   Maneras de destruirse?¿¿???\n- compararse
## 5      ROSARIO CUIDA A LOS GRANDES\nPara las personas mayores de 60 años que no tengan cerca a familiares o alguien de confianza, ofrecemos la ayuda de una red solidaria en las compras, trámites o contención.\n\nConocé cómo funciona el servicio<U+27A1> https://t.co/utcYpVz9WD\n#RosarioSeCuida https://t.co/5Fnv3ftssj
## 6                                                               MATERIALES PARA DESCARGAR\n¡Te ofrecemos las recomendaciones e info útiles en un formato listo para su descarga! Están pensados para que se puedan imprimir y utilizar en distintos lugares públicos, como clubes o comercios <U+0001F64C>\n\n#RosarioSeCuida
## 7 FERIAS VERDES: DE LA PLAZA A LA WEB\n<U+0001F4F2> Una plataforma online para apoyar la comercialización de productos artesanales y servicios de los emprendimientos de #EconomíaSocial de Rosario.\n\nHoy no están en las plazas, pero los podés encontrar por acá <U+27A1> https://t.co/FDLTdLBFnX https://t.co/eEQ8YVYkR3
## 8                                                                                                                                                                                                @ornela_o_o Hola Ornela, te dejamos el link del formulario para que ingreses directamente: https://t.co/sIFffadNEp ¡Saludos!
tweets_Rosario_n5 <- top_n(tweets_rosario,5, followers_count)
ggplot(tweets_Rosario_n5) +
    geom_bar(fill=rgb(0.1,1,0.5,0.7),aes(x = screen_name, weight = followers_count))+
    labs(title = "Tweeteros más Populares en Rosario",
         fill = "Cantidad de Seguidores",
         caption= "Fuente: tweet Rosario csv.",
         y="Cantidad de Seguidores",
         x="Tweeteros") +
        coord_flip()

d ) graficar en mapa

library(ggmap)
## Google's Terms of Service: https://cloud.google.com/maps-platform/terms/.
## Please cite ggmap if you use it! See citation("ggmap") for details.
tweets_Rosario_latlong <- lat_lng(tweets_rosario)
tweets_Rosario_latlong  <- tweets_Rosario_latlong  %>% 
    select(-geo_coords, -coords_coords, -bbox_coords) 
tweets_Rosario_geo <- tweets_Rosario_latlong %>% 
    filter(!is.na(lat), !is.na(lng))
nrow(tweets_Rosario_geo)
## [1] 0

Recurrimos al Dataset cargado de Transporte en Libro de Analitica Urbana (https://analiticaurbana.netlify.app/obteniendo-y-analizando-datos-de-redes-sociales.html)

trasporte_tweets <- readRDS(url("https://bitsandbricks.github.io/data/tweets_transporte.RDS"))

###Para poder georeferencialos aplicamos la función de latitud y longitud

trasporte_tweets_ref<- lat_lng(trasporte_tweets)
trasporte_tweets_ref <- trasporte_tweets_ref %>% 
  select(-geo_coords, -coords_coords, -bbox_coords)
trasporte_tweets_geo <- trasporte_tweets_ref %>% 
  filter(!is.na(lat), !is.na(lng))
nrow(trasporte_tweets_geo)
## [1] 202

Una vez georeferenciados y sacado aqeueno que no tenian coordenadas , creamos las coordenadas del mapa

library(ggmap)
bbox_trasporte_tweets_geo <- make_bbox(lon = trasporte_tweets_geo$lng, lat = trasporte_tweets_geo$lat)

bbox_trasporte_tweets_geo
##      left    bottom     right       top 
## -58.82968 -34.84405 -58.22878 -34.42486

###Con estas coordenadas, descargamos el mapa base y su resolución

mapa_rmba <- get_stamenmap(bbox_trasporte_tweets_geo , maptype = "terrain-lines", zoom = 11)
## Source : http://tile.stamen.com/terrain-lines/11/689/1232.png
## Source : http://tile.stamen.com/terrain-lines/11/690/1232.png
## Source : http://tile.stamen.com/terrain-lines/11/691/1232.png
## Source : http://tile.stamen.com/terrain-lines/11/692/1232.png
## Source : http://tile.stamen.com/terrain-lines/11/689/1233.png
## Source : http://tile.stamen.com/terrain-lines/11/690/1233.png
## Source : http://tile.stamen.com/terrain-lines/11/691/1233.png
## Source : http://tile.stamen.com/terrain-lines/11/692/1233.png
## Source : http://tile.stamen.com/terrain-lines/11/689/1234.png
## Source : http://tile.stamen.com/terrain-lines/11/690/1234.png
## Source : http://tile.stamen.com/terrain-lines/11/691/1234.png
## Source : http://tile.stamen.com/terrain-lines/11/692/1234.png
## Source : http://tile.stamen.com/terrain-lines/11/689/1235.png
## Source : http://tile.stamen.com/terrain-lines/11/690/1235.png
## Source : http://tile.stamen.com/terrain-lines/11/691/1235.png
## Source : http://tile.stamen.com/terrain-lines/11/692/1235.png
ggmap(mapa_rmba) +
  geom_point(data = trasporte_tweets_geo, 
               aes(x = lng, y = lat, color = followers_count, size = retweet_count),
               alpha = .4) +
    scale_color_distiller(palette = "rainbow") +
  labs(title = "Twitters, Transporte",
       subtitle = "Tweets sobre transporte RMBA",
       x = "Longitud",
       y = "Latitud")
## Warning in pal_name(palette, type): Unknown palette rainbow

###Ahora creamos un mapa interactivo con el comando Leaflet

library(leaflet)
paleta <- colorNumeric(
  palette = "magma",
domain = trasporte_tweets_geo$followers_count)
leaflet(trasporte_tweets_geo) %>% 
    addTiles() %>% 
    addCircleMarkers(radius = ~retweet_count,
                     popup = ~text,
                     color = ~paleta(followers_count)) %>% 
    addLegend(title = "Seguidores", pal = paleta,  values = ~followers_count)
## Assuming "lng" and "lat" are longitude and latitude, respectively