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I Trend Topic di Twitter sono molti utili per capire gli argomenti di tendenza di cui parlano gli utenti.

Questo tipo di dati è molto utile per il data mining e l'analisi di dati rilevanti, come ad esempio l'opinione pubblica su un determinato argomento, o la discesa/salita di posizione nei trends di un Hashtag.

Con questa guida provvederemo a ricavare i trend popolari su Twitter attraverso una ricerca geo referenziata.

Prima di lanciare l'ambiente R, consiglio di andare a vedersi come installare i pacchetti che ci servono per le analisi su Twitter e come integrare gli script fatti in R con le API di Twitter.

Una volta impostati i parametri necessari scriviamo:

#Reperire i trends in base ai luoghi
trend <- availableTrendLocations()
head(trend)
trend

#Impostare la località per i trend
italia <- getTrends(23424853)
italia

Vengono presentati quindi i 50 hashtag più popolari del giorno in ordine decrescente, questi dati possono essere esportati o elaborati per ulteriori analisi come la sentiment analysis.

Difatti seguire i Trends su Twitter ci fa capire come si muove l'opinione pubblica su determinati argomenti d'interesse.

Ulteriori strumenti (free e a pagamento) senza l'ausilio di codice o linguaggi di programmazione li troviamo qui:

Twitter Trends: portale in cui vengono presentati i trend in Italia relativi al numero di Tweet scritti.

Trendsmap: l'interfaccia di Trendsmap ci fornisce una mappa con tutti i trends geolocalizzati.

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