Análisis de Tweets

Explorando que hay detras de un simple tweet

Presentación

La idea de este artículo es mostrar algunas tecnicas útiles para el análisis de tweets. En esta ocasión el objeto de estudio serán figuras políticas relevantes con la idea de explorar su comportamiento en Twitter explorando por un lado los números de sus actividades en la red y la repercusión de sus mensajes y, por el otro, las palabras utilizadas para conformar el mensaje que desean emitir. En este orden de ideas, la dinamica de trabajo será primero abordar el análisis cuantitativo de los números que obtienen los mensajes de estas figuras, para lo cual elaboraremos una función que levantará las bases según el usuario deseado y limpiará la misma. Las bases de trabajo fueron conformadas mediante la descarga de tweets a través del paquete Rtweet git. El análisis de sentimiento se determinó mediante el diccionario SDAL

Descriptivos

Con nuestra función corriendo es posible levantar las bases que previamente tenemos configuradas en nuestra carpeta de trabajo. Ahora analizaremos el dataset graficando algunos valores descriptivos.

La Base del usuario juancabandie contiene un total de 3245 de tweets publicados desde 2016-04-14 hasta 2022-01-04.

Se aprecia una fuerte actividad en los primeros meses del año que decae en junio para recomponerse en los últimos meses del año. Veamos ahora cual es la frecuencia de las interacciones según la hora del día

Ahora agreguemos al análisis la desagregación según dispositivo

## Rows: 4
## Columns: 3
## $ source <chr> "Twitter for Android", "Twitter for iPhone", "Twitter Web App",~
## $ total  <int> 1178, 1832, 2, 233
## $ prop   <dbl> 36.30200308, 56.45608629, 0.06163328, 7.18027735

Tambien podemos ver los mensajes mas retuiteados y faveados

status_id	text	favorite_count	Fecha_corta	ext_media_expanded_url
1384202576690761728	Ayer, 3 horas antes de la conferencia de prensa, @horaciorlarreta le pidió a @carlavizzotti 60 respiradores porque la ciudad tiene su terapia intensiva colapsada. A pesar de esto, el jefe de gobierno siguió jugando a la política electoral con alumnas, alumnos y docentes de CABA.	6695	2021-04-19

status_id	text	retweet_count	Fecha_corta	ext_media_expanded_url
1384202576690761728	Ayer, 3 horas antes de la conferencia de prensa, @horaciorlarreta le pidió a @carlavizzotti 60 respiradores porque la ciudad tiene su terapia intensiva colapsada. A pesar de esto, el jefe de gobierno siguió jugando a la política electoral con alumnas, alumnos y docentes de CABA.	3865	2021-04-19

Nube de palabras

Una buena manera de representar las palabras utilizadas consiste en conformar las nubes de palabras o bag of words. Basicamente se trata de visualizar cuales son los términos de mayor uso mostrando su peso en relación a los otros.

Esta es la nube de palabras del año en Twitter de juancabandie

Palabras positivas

Palabras negativas

Captura de tweet con mayor cantidad de favs:

Captura de tweet con mayor cantidad de rt:

Finalmente agregamos un cuadro resumen con la cantidad de palabras utilizadas vinculadas al medio ambiente

Palabra	Cantidad
ambiental	207
residuos	99
ambiente	98
reciclar	9
reciclaje	7
basura	5