Instalamos el paquete gtrendsR para poder acceder a las tendencias
#install.packages("tidyverse")
library(tidyverse)
## ── Attaching packages ─────────────────────────────────────── tidyverse 1.3.2 ──
## ✔ ggplot2 3.3.6 ✔ purrr 0.3.4
## ✔ tibble 3.1.8 ✔ dplyr 1.0.10
## ✔ tidyr 1.2.1 ✔ stringr 1.4.1
## ✔ readr 2.1.2 ✔ forcats 0.5.2
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
#install.packages("gtrendsR")
library(gtrendsR)
Definimos el término a buscar en la librería
termino <- c("José José")
Elegimos el país en el que queramos que se limite la investigación
ubicacion <- c("MX")
Elegimos el canal en específico del cual queremos obtener la información
canal <- "youtube"
Elegimos el período de tiempo en el que se recopilarán los datos de la Base de Datos
periodo <- ("2009-01-01 2022-09-13")
Imprimimos nuestra gráfica
tendencia <- gtrends(termino, ubicacion, canal, time = periodo)
plot(tendencia)
Esta libreria de R es sumamente importante y útil, nos muestra el interes de cierto país, en cierto canal en un tema en específico. El diagrama se presta mucho al análisis. En este caso evaluamos a José José, sin duda su música sigue siendo un éxito, en la gráfica observamos repuntes en fechas cercanas a su muerte, en el día de su muerte y en la actualidad. Un gran artista.