I. What shall we learn?
Let’s learn how to pull data from Google Trends in R, using a package called gtrendsR.
Refer to Google Trends data analysis in R
II. Scripts
1. First, let’s pull trends data for keywords “オリンピック” from the last 12 months and for searches made in Japan.
# import libraries
library(gtrendsR)
library(tidyverse)## ── Attaching packages ─────────────────────────────────────── tidyverse 1.3.0 ──## ✓ ggplot2 3.3.3 ✓ purrr 0.3.4
## ✓ tibble 3.0.4 ✓ dplyr 1.0.5
## ✓ 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(ggrepel)
gtrends(keyword = c("オリンピック"),time="today 12-m", geo="JP")## $interest_over_time
## date hits keyword geo time gprop category
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## [1] "gtrends" "list"2. Let’s take another example. Pulling trends data for keywords “olympics” from the last 12 months and for searches made in Brazil. Brazilians don’t seem to be interested in Olympics now.
trends <- gtrends(keyword = c("olympics"), time="today 12-m", geo="BR")
iot2020 <- trends$interest_over_timeCreating two charts. One of them expands a part of the other with ggplot and ggrepel.
iot2020 %>%
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ggplot(aes(x = date,
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caption = "Obs: 3/22 was the day with the most searches",
x= NULL, y = "Interest")+
ggforce::facet_zoom(xlim = c(as.POSIXct(as.Date("2021-03-01")),as.POSIXct(as.Date("2021-04-12")))) +
geom_smooth(span=0.1,se=FALSE) + geom_vline(xintercept = as.POSIXct(as.Date("2021-03-22")),color = "red", lwd = 0.5,linetype="dashed")+
theme(legend.position = "none") +
geom_point(color="black")+
geom_label_repel(data = subset(iot2020, hits == 100),
aes(label = as.character(date),),
size = 5,
box.padding = unit(0.35, "lines"),
point.padding = unit(0.3, "lines"))## `geom_smooth()` using method = 'loess' and formula 'y ~ x'## Warning in sqrt(sum.squares/one.delta): NaNs produced
To be continued.