Introducción

• Individuos, grupos y comunidades que se forman dentro del contexto de internet


• Facebook (1.2) , Whatsapp (1.3), Twitter (328), Instragram (1.8), LinkedIn 


• Diversos temas

• Twitter es una red social abierta en la que cualquier persona, aun sin tener cuenta, puede tener acceso a los timelines de los usuarios.


• Todas las cuentas son iguales


• Red social de microblogging: usuarios publican mensajes cortos de hasta 280 caracteres continuamente en el tiempo

Qué se puede hacer

• Conteos de palabras

• Conteo de RTs

Tesis Maestría, Mauricio González

• Interacciones en Twitter: seguidores -> Grafos
• Grafo: nodos (personas) y aristas (amistad entre personas)
• Maria es amigo de Pepe si Maria es seguidor de Pepe.

Tesis Maestría, Mauricio González

• Queries sobre grafos (Neo4j)
• Hashtags más utilizados por una comunidad:

MATCH(u:User)-->(t:Tweet)<-[r:TAGS]-(h:Hashtag)
where not t.text contains "RT"
RETURN u.username, t.text, h.name, count(r) as cuenta
order by cuenta desc
limit 10

Tesis Maestría, Mauricio González

• Mensajes en Twitter: analizar contenido -> Procesamiento de lenguaje natural

• Streaming
• En batch
• Twitter search API: permite hacer queries sobre tweets y sobre info del usuario dentro de 7 días anteriores.
• Streaming API: sí puedes recopilar todos

• Una vez bajando los tweets, se pueden leer en Python 3
•          with io.open(’/tweets.json’,encoding=’unicode-escape’) as f:
  mi_json=json.loads(f.read().lower())
  tweets=mi_json[’json_agg’]
  documents=[tweet[’text’] for tweet in tweets if tweet[’text’]]
• Se pueden tokenizar:
•         tokenizer = RegexpTokenizer(r’\w+’)
  documents = [ tokenizer.tokenize(doc.lower()) for doc in documents ]
• Se pueden quitar las stopwords con el paquete NLTK
•         documents = [[token for token in doc if token not in stoplist]
  for doc in documents]
• Se puede lematizar, en español es difícil
•         documents=[[lemmatize(i) for i in document] for document in documents]

• TF-IDF: mide la importancia de una palabra relativo a un conjunto de documentos
• tfidf =gensim.models.TfidfModel(corpus,normalize=True)
• tfidf_corpus=tfidf[corpus]
• Modelo LDA se aplica al corpus
• lda_model = gensim.models.ldamodel.LdaModel(tfidf_corpus,
  id2word=dictionary,
  num_topics=K,
  passes=N)