report
Loading, setting up
library(tidyverse)## ── Attaching packages ─────────────────────────────────────── tidyverse 1.3.0 ──## ✓ ggplot2 3.3.3 ✓ purrr 0.3.4
## ✓ tibble 3.0.6 ✓ dplyr 1.0.3
## ✓ tidyr 1.1.2 ✓ stringr 1.4.0
## ✓ readr 1.4.0 ✓ forcats 0.5.0## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag() masks stats::lag()library(rtweet)##
## Attaching package: 'rtweet'## The following object is masked from 'package:purrr':
##
## flattenlibrary(googlesheets4)
library(tidytags) # tidytags::process_tweets(searched_statuses)##
## Attaching package: 'tidytags'## The following objects are masked from 'package:rtweet':
##
## get_mentions, get_retweetsd <- googlesheets4::read_sheet("https://docs.google.com/spreadsheets/d/1rlcFPlUgPMH-N30AMXNylSwUIl59qe5ECn7_kNaB53E/edit#gid=580742975")## Using an auto-discovered, cached token.
## To suppress this message, modify your code or options to clearly consent to the use of a cached token.
## See gargle's "Non-interactive auth" vignette for more details:
## https://gargle.r-lib.org/articles/non-interactive-auth.html## The googlesheets4 package is using a cached token for jrosenb8@utk.edu.## Auto-refreshing stale OAuth token.## Reading from "tweets_random_sample"## Range "tweets_random_sample"# d <- read_csv(here('data', 'sample-of-tweets.csv'),
# col_types = cols(
# id_str = col_character()
# ))
d_level3 <- select(d, status_id = id_str, level3, created_at)
# searched_statuses <- tidytags::pull_tweet_data(id_vector = d_level3$status_id)
#
# write_rds(searched_statuses, "searched-statuses.rds")
searched_statuses <- read_rds("searched-statuses.rds")
searched_statuses <- tidytags::process_tweets(searched_statuses)
searched_statuses %>%
skimr::skim() %>%
knitr::kable()## Warning in min.default(structure(c(NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, : no
## non-missing arguments to min; returning Inf## Warning in max.default(structure(c(NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, : no
## non-missing arguments to max; returning -Inf| skim_type | skim_variable | n_missing | complete_rate | character.min | character.max | character.empty | character.n_unique | character.whitespace | list.n_unique | list.min_length | list.max_length | logical.mean | logical.count | numeric.mean | numeric.sd | numeric.p0 | numeric.p25 | numeric.p50 | numeric.p75 | numeric.p100 | numeric.hist | POSIXct.min | POSIXct.max | POSIXct.median | POSIXct.n_unique |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| character | user_id | 0 | 1.0000000 | 8 | 18 | 0 | 492 | 0 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| character | status_id | 0 | 1.0000000 | 19 | 19 | 0 | 1352 | 0 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| character | screen_name | 0 | 1.0000000 | 4 | 15 | 0 | 492 | 0 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| character | text | 0 | 1.0000000 | 21 | 320 | 0 | 1352 | 0 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| character | source | 0 | 1.0000000 | 5 | 32 | 0 | 32 | 0 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| character | reply_to_status_id | 1251 | 0.0747041 | 19 | 19 | 0 | 100 | 0 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| character | reply_to_user_id | 1238 | 0.0843195 | 8 | 19 | 0 | 101 | 0 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| character | reply_to_screen_name | 1238 | 0.0843195 | 5 | 15 | 0 | 101 | 0 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| character | ext_media_type | 1352 | 0.0000000 | NA | NA | 0 | 0 | 0 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| character | lang | 0 | 1.0000000 | 2 | 3 | 0 | 9 | 0 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| character | quoted_status_id | 1182 | 0.1257396 | 19 | 19 | 0 | 170 | 0 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| character | quoted_text | 1182 | 0.1257396 | 40 | 308 | 0 | 170 | 0 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| character | quoted_source | 1182 | 0.1257396 | 5 | 20 | 0 | 17 | 0 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| character | quoted_user_id | 1182 | 0.1257396 | 7 | 19 | 0 | 167 | 0 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| character | quoted_screen_name | 1182 | 0.1257396 | 5 | 15 | 0 | 167 | 0 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| character | quoted_name | 1182 | 0.1257396 | 4 | 50 | 0 | 167 | 0 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| character | quoted_location | 1182 | 0.1257396 | 0 | 33 | 48 | 112 | 0 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| character | quoted_description | 1182 | 0.1257396 | 0 | 162 | 24 | 144 | 0 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| character | retweet_status_id | 1352 | 0.0000000 | NA | NA | 0 | 0 | 0 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| character | retweet_text | 1352 | 0.0000000 | NA | NA | 0 | 0 | 0 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| character | retweet_source | 1352 | 0.0000000 | NA | NA | 0 | 0 | 0 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| character | retweet_user_id | 1352 | 0.0000000 | NA | NA | 0 | 0 | 0 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| character | retweet_screen_name | 1352 | 0.0000000 | NA | NA | 0 | 0 | 0 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| character | retweet_name | 1352 | 0.0000000 | NA | NA | 0 | 0 | 0 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| character | retweet_location | 1352 | 0.0000000 | NA | NA | 0 | 0 | 0 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| character | retweet_description | 1352 | 0.0000000 | NA | NA | 0 | 0 | 0 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| character | place_url | 1301 | 0.0377219 | 56 | 56 | 0 | 34 | 0 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| character | place_name | 1301 | 0.0377219 | 4 | 31 | 0 | 34 | 0 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| character | place_full_name | 1301 | 0.0377219 | 8 | 31 | 0 | 34 | 0 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| character | place_type | 1301 | 0.0377219 | 3 | 5 | 0 | 3 | 0 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| character | country | 1301 | 0.0377219 | 13 | 13 | 0 | 1 | 0 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| character | country_code | 1301 | 0.0377219 | 2 | 2 | 0 | 1 | 0 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| character | status_url | 0 | 1.0000000 | 51 | 62 | 0 | 1352 | 0 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| character | name | 0 | 1.0000000 | 3 | 45 | 0 | 491 | 0 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| character | location | 0 | 1.0000000 | 0 | 38 | 74 | 458 | 0 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| character | description | 0 | 1.0000000 | 0 | 166 | 10 | 488 | 0 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| character | url | 65 | 0.9519231 | 20 | 24 | 0 | 466 | 0 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| character | profile_url | 65 | 0.9519231 | 20 | 24 | 0 | 466 | 0 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| character | profile_expanded_url | 67 | 0.9504438 | 14 | 82 | 0 | 465 | 0 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| character | profile_banner_url | 69 | 0.9489645 | 57 | 67 | 0 | 461 | 0 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| character | profile_background_url | 35 | 0.9741124 | 48 | 49 | 0 | 18 | 0 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| character | profile_image_url | 0 | 1.0000000 | 59 | 99 | 0 | 492 | 0 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| list | hashtags | 755 | 0.4415680 | NA | NA | NA | NA | NA | 459 | 1 | 9 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| list | symbols | 1352 | 0.0000000 | NA | NA | NA | NA | NA | 0 | 1 | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| list | urls_url | 669 | 0.5051775 | NA | NA | NA | NA | NA | 650 | 1 | 5 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| list | urls_t.co | 669 | 0.5051775 | NA | NA | NA | NA | NA | 674 | 1 | 5 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| list | urls_expanded_url | 669 | 0.5051775 | NA | NA | NA | NA | NA | 671 | 1 | 5 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| list | media_url | 552 | 0.5917160 | NA | NA | NA | NA | NA | 800 | 1 | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| list | media_t.co | 552 | 0.5917160 | NA | NA | NA | NA | NA | 800 | 1 | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| list | media_expanded_url | 552 | 0.5917160 | NA | NA | NA | NA | NA | 800 | 1 | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| list | media_type | 552 | 0.5917160 | NA | NA | NA | NA | NA | 1 | 1 | 1 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| list | ext_media_url | 552 | 0.5917160 | NA | NA | NA | NA | NA | 800 | 1 | 4 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| list | ext_media_t.co | 552 | 0.5917160 | NA | NA | NA | NA | NA | 800 | 1 | 4 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| list | ext_media_expanded_url | 552 | 0.5917160 | NA | NA | NA | NA | NA | 800 | 1 | 4 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| list | mentions_user_id | 1003 | 0.2581361 | NA | NA | NA | NA | NA | 333 | 1 | 10 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| list | mentions_screen_name | 1003 | 0.2581361 | NA | NA | NA | NA | NA | 333 | 1 | 10 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| list | geo_coords | 0 | 1.0000000 | NA | NA | NA | NA | NA | 5 | 2 | 2 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| list | coords_coords | 0 | 1.0000000 | NA | NA | NA | NA | NA | 5 | 2 | 2 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| list | bbox_coords | 0 | 1.0000000 | NA | NA | NA | NA | NA | 35 | 8 | 8 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| logical | is_quote | 0 | 1.0000000 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 0.1257396 | FAL: 1182, TRU: 170 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| logical | is_retweet | 0 | 1.0000000 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 0.0000000 | FAL: 1352 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| logical | quoted_verified | 1182 | 0.1257396 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 0.0823529 | FAL: 156, TRU: 14 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| logical | retweet_verified | 1352 | 0.0000000 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NaN | : | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| logical | protected | 0 | 1.0000000 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 0.0000000 | FAL: 1352 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| logical | verified | 0 | 1.0000000 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 0.1649408 | FAL: 1129, TRU: 223 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| logical | account_lang | 1352 | 0.0000000 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NaN | : | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| logical | has_hashtags | 0 | 1.0000000 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 0.4452663 | FAL: 750, TRU: 602 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| logical | is_reply | 0 | 1.0000000 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 0.0747041 | FAL: 1251, TRU: 101 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| logical | is_self_reply | 0 | 1.0000000 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 0.0362426 | FAL: 1303, TRU: 49 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| numeric | display_text_width | 0 | 1.0000000 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 1.636324e+02 | 8.632258e+01 | 0 | 95.00 | 167.0 | 245.00 | 292 | ▅▅▆▅▇ | NA | NA | NA | NA |
| numeric | favorite_count | 0 | 1.0000000 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 1.332914e+01 | 3.143010e+01 | 0 | 1.00 | 5.0 | 13.00 | 534 | ▇▁▁▁▁ | NA | NA | NA | NA |
| numeric | retweet_count | 0 | 1.0000000 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 4.289941e+00 | 1.237516e+01 | 0 | 0.00 | 1.0 | 4.00 | 242 | ▇▁▁▁▁ | NA | NA | NA | NA |
| numeric | quote_count | 1352 | 0.0000000 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NaN | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | |
| numeric | reply_count | 1352 | 0.0000000 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NaN | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | |
| numeric | quoted_favorite_count | 1182 | 0.1257396 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 7.199412e+01 | 3.532648e+02 | 0 | 6.25 | 14.0 | 23.75 | 3444 | ▇▁▁▁▁ | NA | NA | NA | NA |
| numeric | quoted_retweet_count | 1182 | 0.1257396 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 2.238824e+01 | 1.120557e+02 | 0 | 0.00 | 2.0 | 5.75 | 904 | ▇▁▁▁▁ | NA | NA | NA | NA |
| numeric | quoted_followers_count | 1182 | 0.1257396 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 1.697046e+04 | 1.005753e+05 | 16 | 207.00 | 583.5 | 1931.50 | 1187408 | ▇▁▁▁▁ | NA | NA | NA | NA |
| numeric | quoted_friends_count | 1182 | 0.1257396 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 1.304641e+03 | 6.350308e+03 | 0 | 105.25 | 233.5 | 625.00 | 67834 | ▇▁▁▁▁ | NA | NA | NA | NA |
| numeric | quoted_statuses_count | 1182 | 0.1257396 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 7.507741e+03 | 1.634642e+04 | 29 | 579.00 | 1949.0 | 6802.25 | 123931 | ▇▁▁▁▁ | NA | NA | NA | NA |
| numeric | retweet_favorite_count | 1352 | 0.0000000 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NaN | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | |
| numeric | retweet_retweet_count | 1352 | 0.0000000 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NaN | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | |
| numeric | retweet_followers_count | 1352 | 0.0000000 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NaN | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | |
| numeric | retweet_friends_count | 1352 | 0.0000000 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NaN | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | |
| numeric | retweet_statuses_count | 1352 | 0.0000000 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NaN | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | |
| numeric | followers_count | 0 | 1.0000000 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 8.313342e+03 | 1.949865e+04 | 26 | 1186.00 | 2667.0 | 5603.00 | 155292 | ▇▁▁▁▁ | NA | NA | NA | NA |
| numeric | friends_count | 0 | 1.0000000 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 4.501538e+02 | 5.980225e+02 | 0 | 99.75 | 255.0 | 589.00 | 4438 | ▇▁▁▁▁ | NA | NA | NA | NA |
| numeric | listed_count | 0 | 1.0000000 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 6.941346e+01 | 1.017685e+02 | 0 | 11.00 | 28.0 | 82.00 | 984 | ▇▁▁▁▁ | NA | NA | NA | NA |
| numeric | statuses_count | 0 | 1.0000000 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 8.424462e+03 | 8.453235e+03 | 136 | 2964.00 | 5945.0 | 10746.00 | 81988 | ▇▁▁▁▁ | NA | NA | NA | NA |
| numeric | favourites_count | 0 | 1.0000000 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 4.601480e+03 | 8.026495e+03 | 0 | 382.00 | 2034.5 | 6113.00 | 97859 | ▇▁▁▁▁ | NA | NA | NA | NA |
| numeric | word_count | 0 | 1.0000000 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 2.520488e+01 | 1.368305e+01 | 1 | 14.00 | 25.0 | 37.00 | 56 | ▇▇▇▇▂ | NA | NA | NA | NA |
| numeric | character_count | 0 | 1.0000000 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 1.818314e+02 | 8.554883e+01 | 21 | 112.75 | 185.0 | 263.00 | 320 | ▅▆▆▆▇ | NA | NA | NA | NA |
| numeric | mentions_count | 0 | 1.0000000 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 4.622781e-01 | 1.069071e+00 | 0 | 0.00 | 0.0 | 1.00 | 10 | ▇▁▁▁▁ | NA | NA | NA | NA |
| numeric | hashtags_count_api | 0 | 1.0000000 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 7.307692e-01 | 1.066966e+00 | 0 | 0.00 | 0.0 | 1.00 | 9 | ▇▂▁▁▁ | NA | NA | NA | NA |
| numeric | hashtags_count_regex | 0 | 1.0000000 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 7.374260e-01 | 1.072428e+00 | 0 | 0.00 | 0.0 | 1.00 | 9 | ▇▂▁▁▁ | NA | NA | NA | NA |
| numeric | urls_count_api | 0 | 1.0000000 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 5.377219e-01 | 5.733252e-01 | 0 | 0.00 | 1.0 | 1.00 | 5 | ▇▁▁▁▁ | NA | NA | NA | NA |
| numeric | urls_count_regex | 0 | 1.0000000 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 1.129438e+00 | 6.073497e-01 | 0 | 1.00 | 1.0 | 1.00 | 5 | ▇▂▁▁▁ | NA | NA | NA | NA |
| POSIXct | created_at | 0 | 1.0000000 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 2020-03-01 00:29:08 | 2020-04-24 19:16:23 | 2020-03-27 12:52:08 | 1352 |
| POSIXct | quoted_created_at | 1182 | 0.1257396 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 2020-02-20 16:36:56 | 2020-04-24 15:40:08 | 2020-03-27 03:50:55 | 170 |
| POSIXct | retweet_created_at | 1352 | 0.0000000 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 0 |
| POSIXct | account_created_at | 0 | 1.0000000 | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | 2008-04-08 02:19:27 | 2016-09-28 16:57:48 | 2011-09-20 05:00:49 | 492 |
users_data <- rtweet::users_data(searched_statuses) %>%
distinct(user_id, .keep_all = T)
users_data %>%
skimr::skim()| Name | Piped data |
| Number of rows | 492 |
| Number of columns | 20 |
| _______________________ | |
| Column type frequency: | |
| character | 11 |
| logical | 3 |
| numeric | 5 |
| POSIXct | 1 |
| ________________________ | |
| Group variables | None |
Variable type: character
| skim_variable | n_missing | complete_rate | min | max | empty | n_unique | whitespace |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| user_id | 0 | 1.00 | 8 | 18 | 0 | 492 | 0 |
| screen_name | 0 | 1.00 | 4 | 15 | 0 | 492 | 0 |
| name | 0 | 1.00 | 3 | 45 | 0 | 491 | 0 |
| location | 0 | 1.00 | 0 | 38 | 27 | 458 | 0 |
| description | 0 | 1.00 | 0 | 166 | 5 | 488 | 0 |
| url | 26 | 0.95 | 20 | 24 | 0 | 466 | 0 |
| profile_url | 26 | 0.95 | 20 | 24 | 0 | 466 | 0 |
| profile_expanded_url | 27 | 0.95 | 14 | 82 | 0 | 465 | 0 |
| profile_banner_url | 31 | 0.94 | 57 | 67 | 0 | 461 | 0 |
| profile_background_url | 14 | 0.97 | 48 | 49 | 0 | 18 | 0 |
| profile_image_url | 0 | 1.00 | 59 | 99 | 0 | 492 | 0 |
Variable type: logical
| skim_variable | n_missing | complete_rate | mean | count |
|---|---|---|---|---|
| protected | 0 | 1 | 0.00 | FAL: 492 |
| verified | 0 | 1 | 0.11 | FAL: 439, TRU: 53 |
| account_lang | 492 | 0 | NaN | : |
Variable type: numeric
| skim_variable | n_missing | complete_rate | mean | sd | p0 | p25 | p50 | p75 | p100 | hist |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| followers_count | 0 | 1 | 5006.44 | 13054.00 | 26 | 893.50 | 1965.0 | 4244.00 | 155292 | ▇▁▁▁▁ |
| friends_count | 0 | 1 | 347.27 | 523.58 | 0 | 72.75 | 183.0 | 409.50 | 4438 | ▇▁▁▁▁ |
| listed_count | 0 | 1 | 47.04 | 80.08 | 0 | 9.00 | 20.0 | 51.00 | 984 | ▇▁▁▁▁ |
| statuses_count | 0 | 1 | 6238.60 | 7575.41 | 136 | 1983.50 | 3894.5 | 7491.25 | 81988 | ▇▁▁▁▁ |
| favourites_count | 0 | 1 | 3438.78 | 7613.43 | 0 | 190.50 | 1011.5 | 3947.50 | 97859 | ▇▁▁▁▁ |
Variable type: POSIXct
| skim_variable | n_missing | complete_rate | min | max | median | n_unique |
|---|---|---|---|---|---|---|
| account_created_at | 0 | 1 | 2008-04-08 02:19:27 | 2016-09-28 16:57:48 | 2012-02-12 04:18:07 | 492 |
Interactions
dd <- searched_statuses %>%
select(favorite_count, retweet_count, status_id) %>%
left_join(d_level3)## Joining, by = "status_id"interactions_table_back <- dd %>%
group_by(level3) %>%
mutate(total_interactions = favorite_count + retweet_count) %>%
summarize(mean_fav = mean(favorite_count),
sd_fav = sd(favorite_count),
mean_rt = mean(retweet_count),
sd_rt = sd(retweet_count),
mean_total = mean(total_interactions),
median_total = median(total_interactions),
sd_total = sd(total_interactions)) %>%
arrange(desc(mean_total))
interactions_table_back %>%
knitr::kable()| level3 | mean_fav | sd_fav | mean_rt | sd_rt | mean_total | median_total | sd_total |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| School Closings | 27.851852 | 51.05580 | 16.870370 | 30.8453515 | 44.722222 | 11.5 | 81.0409672 |
| Meals | 19.212500 | 39.88455 | 11.150000 | 29.2890873 | 30.362500 | 11.5 | 67.1699608 |
| Remote Learning | 12.504587 | 30.28892 | 6.752294 | 12.5817004 | 19.256881 | 8.0 | 41.9747287 |
| Staff Highlight | 16.898148 | 23.41137 | 2.277778 | 3.6193492 | 19.175926 | 11.0 | 26.3328190 |
| Student Highlight | 16.595506 | 26.02128 | 2.101124 | 3.6619820 | 18.696629 | 9.0 | 29.1677766 |
| Community Highlight | 15.861111 | 17.08993 | 2.694444 | 3.9120287 | 18.555556 | 12.5 | 20.3335675 |
| Spreading Positive Messages | 15.759036 | 23.16199 | 2.722892 | 4.5164017 | 18.481928 | 9.0 | 26.6047683 |
| Universal Announcements | 12.326923 | 28.78534 | 5.955128 | 13.2559630 | 18.282051 | 5.0 | 40.8638644 |
| Health Resources | 10.232143 | 18.06452 | 4.142857 | 6.9581308 | 14.375000 | 6.0 | 24.4774943 |
| Requests | 10.566667 | 23.19584 | 3.233333 | 4.6139469 | 13.800000 | 6.0 | 27.3576567 |
| Multiple | 10.318182 | 11.19263 | 3.363636 | 4.8554874 | 13.681818 | 7.5 | 15.4346128 |
| Unrelated to COVID | 11.546961 | 39.73715 | 1.853591 | 5.3408063 | 13.400552 | 5.0 | 44.6688313 |
| Events | 8.701613 | 16.11290 | 3.645161 | 7.6149121 | 12.346774 | 5.0 | 22.9941825 |
| Direct Reply | 3.410256 | 12.56712 | 1.205128 | 5.4588387 | 4.615385 | 1.0 | 17.9687087 |
| Ambiguous | 1.000000 | 0.00000 | 0.750000 | 0.9574271 | 1.750000 | 1.5 | 0.9574271 |
dd %>%
group_by(level3) %>%
mutate(total_interactions = favorite_count + retweet_count) %>%
select(total_interactions) %>%
skimr::skim() %>%
knitr::kable()## Adding missing grouping variables: `level3`| skim_type | skim_variable | level3 | n_missing | complete_rate | numeric.mean | numeric.sd | numeric.p0 | numeric.p25 | numeric.p50 | numeric.p75 | numeric.p100 | numeric.hist |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| numeric | total_interactions | Ambiguous | 0 | 1 | 1.750000 | 0.9574271 | 1 | 1.00 | 1.5 | 2.25 | 3 | ▇▁▃▁▃ |
| numeric | total_interactions | Community Highlight | 0 | 1 | 18.555556 | 20.3335675 | 0 | 7.75 | 12.5 | 21.50 | 106 | ▇▂▁▁▁ |
| numeric | total_interactions | Direct Reply | 0 | 1 | 4.615385 | 17.9687087 | 0 | 0.00 | 1.0 | 2.50 | 113 | ▇▁▁▁▁ |
| numeric | total_interactions | Events | 0 | 1 | 12.346774 | 22.9941825 | 0 | 2.00 | 5.0 | 13.25 | 155 | ▇▁▁▁▁ |
| numeric | total_interactions | Health Resources | 0 | 1 | 14.375000 | 24.4774943 | 0 | 2.00 | 6.0 | 14.25 | 134 | ▇▁▁▁▁ |
| numeric | total_interactions | Meals | 0 | 1 | 30.362500 | 67.1699608 | 0 | 4.00 | 11.5 | 24.00 | 532 | ▇▁▁▁▁ |
| numeric | total_interactions | Multiple | 0 | 1 | 13.681818 | 15.4346128 | 0 | 3.50 | 7.5 | 17.50 | 53 | ▇▂▁▁▁ |
| numeric | total_interactions | Remote Learning | 0 | 1 | 19.256881 | 41.9747287 | 0 | 3.00 | 8.0 | 18.00 | 395 | ▇▁▁▁▁ |
| numeric | total_interactions | Requests | 0 | 1 | 13.800000 | 27.3576567 | 0 | 2.00 | 6.0 | 13.50 | 147 | ▇▁▁▁▁ |
| numeric | total_interactions | School Closings | 0 | 1 | 44.722222 | 81.0409672 | 0 | 3.25 | 11.5 | 39.50 | 364 | ▇▁▁▁▁ |
| numeric | total_interactions | Spreading Positive Messages | 0 | 1 | 18.481928 | 26.6047683 | 0 | 3.00 | 9.0 | 21.50 | 139 | ▇▁▁▁▁ |
| numeric | total_interactions | Staff Highlight | 0 | 1 | 19.175926 | 26.3328190 | 0 | 5.00 | 11.0 | 22.00 | 171 | ▇▁▁▁▁ |
| numeric | total_interactions | Student Highlight | 0 | 1 | 18.696629 | 29.1677766 | 0 | 3.00 | 9.0 | 19.00 | 164 | ▇▁▁▁▁ |
| numeric | total_interactions | Universal Announcements | 0 | 1 | 18.282051 | 40.8638644 | 0 | 2.00 | 5.0 | 15.00 | 285 | ▇▁▁▁▁ |
| numeric | total_interactions | Unrelated to COVID | 0 | 1 | 13.400552 | 44.6688313 | 0 | 1.00 | 5.0 | 12.00 | 599 | ▇▁▁▁▁ |
Time series
ddd <- d_level3 %>%
mutate(created_at = lubridate::ymd_hms(created_at)) %>%
mutate(day = lubridate::round_date(created_at, unit = "day")) %>%
mutate(day = day - lubridate::days(4)) %>%
mutate(week = lubridate::round_date(day, unit = "week")) %>%
count(week, level3) %>%
spread(level3, n, fill = 0) %>%
gather(key, val, -week) %>%
mutate(week_int = lubridate::week(week))
# mutate(val = ifelse(week == lubridate::ymd("2020-03-01"), val * (1 + 4/3),
# ifelse(week == lubridate::ymd("2020-04-26"), val * (1 + 3/4),
# val)))
top_codes <- d %>%
count(level3, sort = TRUE) %>%
filter(n > 25) %>%
rename(key = level3)
dddd <- ddd %>%
semi_join(top_codes)## Joining, by = "key"dddd## # A tibble: 117 x 4
## week key val week_int
## <dttm> <chr> <dbl> <dbl>
## 1 2020-02-23 00:00:00 Community Highlight 0 8
## 2 2020-03-01 00:00:00 Community Highlight 0 9
## 3 2020-03-08 00:00:00 Community Highlight 0 10
## 4 2020-03-15 00:00:00 Community Highlight 6 11
## 5 2020-03-22 00:00:00 Community Highlight 6 12
## 6 2020-03-29 00:00:00 Community Highlight 4 13
## 7 2020-04-05 00:00:00 Community Highlight 5 14
## 8 2020-04-12 00:00:00 Community Highlight 6 15
## 9 2020-04-19 00:00:00 Community Highlight 9 16
## 10 2020-02-23 00:00:00 Direct Reply 0 8
## # … with 107 more rowsdddd %>%
ggplot(aes(x = week, y = val)) +
geom_point(color = "darkgray") +
geom_line() +
facet_wrap(~key, scales = "free_y") +
theme_minimal() +
#geom_line() +
scale_color_brewer(type = "qual") +
ylab("Number of Posts") +
xlab(NULL) +
theme(text = element_text(size = 13, family = "Times")) +
theme(panel.grid.minor = element_blank()) +
scale_x_datetime(labels = scales::date_format("%m-%d")) +
geom_vline(xintercept = lubridate::ymd_hms("2020-03-17 00:00:00"), alpha = .5, linetype = "dashed") +
labs(caption = "Note. Dashed line indicates the median date on which districts closed.")
peaking around closures
remote learning, school closings, universal announcements, meals, requests, direct reply
library(ggtext)
ggplot(subset(dddd, key %in% c("Direct Reply", "Remote Learning", "Meals", "Universal Announcements", "Requests", "School Closings")),
aes(x = week, y = val, group = key, color = key)) +
geom_point(size = 1.5) +
#geom_point(data = dddd, aes(x = week, y = val, group = key), color = "#DCDCDC") +
#geom_line(data = dddd, aes(x = week, y = val, group = key), color = "#DCDCDC") +
geom_line(size = 1) +
# facet_wrap(~key, scales = "free_y") +
theme_bw() +
#geom_line() +
scale_color_brewer("", type = "qual", palette = 2) +
ylab("Number of Posts") +
xlab(NULL) +
theme(text = element_text(size = 16, family = "Times")) +
scale_x_datetime(labels = scales::date_format("%m-%d")) +
geom_vline(xintercept = lubridate::ymd_hms("2020-03-17 00:00:00"), alpha = .5, linetype = "dashed") +
labs(caption = "*Note*. Dashed line indicates the median date on which districts closed.") +
ylim(0, 35) +
theme(plot.caption = element_markdown(lineheight = 1.2)) +
labs(subtitle = "Peaking in Frequency Around Closures")
ggsave("pattern-2.png", width = 10, height = 7)peaking later
spreading positive messages, staff highlight, student highlight, community highlight, health resources, events
ggplot(subset(dddd, key %in% c("Spreading Positive Messages", "Staff Highlight", "Student Highlight", "Community Highlight", "Helath Resources", "Events")),
aes(x = week, y = val, group = key, color = key)) +
geom_point(size = 1.5) +
#geom_point(data = dddd, aes(x = week, y = val, group = key), color = "#DCDCDC") +
#geom_line(data = dddd, aes(x = week, y = val, group = key), color = "#DCDCDC") +
geom_line(size = 1) +
# facet_wrap(~key, scales = "free_y") +
theme_bw() +
#geom_line() +
scale_color_brewer("", type = "qual", palette = 3) +
ylab("Number of Posts") +
xlab(NULL) +
theme(text = element_text(size = 16, family = "Times")) +
scale_x_datetime(labels = scales::date_format("%m-%d")) +
geom_vline(xintercept = lubridate::ymd_hms("2020-03-17 00:00:00"), alpha = .7, linetype = "dashed") +
labs(caption = "*Note*. Dashed line indicates the median date on which districts closed.") +
ylim(0, 35) +
theme(plot.caption = element_markdown(lineheight = 1.2)) +
labs(subtitle = "Peaking in Frequency Following Closures")
ggsave("pattern-3.png", width = 10, height = 7)declining after beginning frequent
unrelated to COVID
ggplot(subset(dddd, key %in% c("Unrelated to COVID")),
aes(x = week, y = val, group = key, color = key)) +
geom_point(size = 1.5) +
#geom_point(data = dddd, aes(x = week, y = val, group = key), color = "#DCDCDC") +
#geom_line(data = dddd, aes(x = week, y = val, group = key), color = "#DCDCDC") +
geom_line(size = 1) +
# facet_wrap(~key, scales = "free_y") +
theme_bw() +
#geom_line() +
scale_color_brewer("", type = "qual", palette = 1) +
ylab("Number of Posts") +
xlab(NULL) +
theme(text = element_text(size = 16, family = "Times")) +
scale_x_datetime(labels = scales::date_format("%m-%d")) +
geom_vline(xintercept = lubridate::ymd_hms("2020-03-17 00:00:00"), alpha = .5, linetype = "dashed") +
labs(caption = "*Note*. Dashed line indicates the median date on which districts closed.") +
theme(plot.caption = element_markdown(lineheight = 1.2)) +
labs(subtitle = "Declining in Frequency Following Closures")
ggsave("pattern-1.png", width = 10, height = 7)