¿Cómo extraer los datos de Twitter con Twint?
Una de las formas más populares de analizar los datos de Twitter es usar la API de Twitter, llamada Tweepy, lo que le brinda diferentes niveles de acceso dependiendo de para qué desee usarlo.
Sin embargo, Tweepy tiene sus limitaciones.Primero, debe crear una cuenta de desarrollador de Twitter y solicitar acceso a la API.Debe responder una serie de preguntas para hacer esto, lo cual lleva mucho tiempo.Incluso si está aprobado, hay un límite para la cantidad de tweets que puede gatear.
Para resolver este problema, aquí hay una alternativa recomendada a Tweepy - Twint.
¿Qué es Twint?
Twint es una herramienta avanzada de raspado de Twitter escrita en Python que permite raspar tweets de los perfiles de Twitter sin usar la API de Twitter.
Si bien la API de Twitter solo le permite raspar 3200 tweets a la vez, Twint no tiene límite.
Es muy rápido de configurar y no necesita ningún tipo de autenticación o permiso de acceso.
¿Cómo extraer?
Primero, instale la biblioteca Twint:
Luego, ejecute las siguientes líneas de código para raspar tweets relacionados con un tema.En este caso, voy a raspar cada tweet que menciona a Taylor Swift:
Finalmente, todo lo que necesita es leer el archivo .csv nuevamente en un marco de datos:
Echando un vistazo al jefe del marco de datos, vemos una salida que se ve así:
El contenido de todos los tweets se almacena en la columna 'Tweet':
Ejecutar la línea de código anterior representará el contenido de todos los tweets:
Usos de la extracción de tweet:
Hay muchos usos potenciales para la extracción de tweets.
1. Monitoreo de las redes sociales:
Las empresas y las organizaciones pueden monitorear las redes sociales para obtener menciones de su marca o producto, lo que les permite responder rápidamente a los comentarios o quejas de los clientes.
2. Investigación de mercado:
Al extraer tweets relacionados con industrias o temas específicos, puede proporcionar información valiosa sobre las tendencias y preferencias del consumidor.
3. Análisis de sentimientos:
Al extraer tweets y analizar su contenido, se puede realizar un análisis de sentimientos para determinar el sentimiento general de un tema o marca específica.
4. Agregación de noticias:
Al extraer tweets relacionados con las noticias de última hora, se pueden proporcionar actualizaciones e información en tiempo real.
5. Análisis competitivo:
Al extraer tweets de competidores, las empresas pueden obtener información valiosa sobre sus estrategias y productos.
6. Identificación del influencer:
Los usuarios de redes sociales influyentes pueden identificarse en función del número de seguidores, tasas de participación y otras métricas.
7. Creación de contenido:
Al analizar los tweets populares y los temas de tendencias, los creadores de contenido pueden obtener inspiración para crear sus propias publicaciones y artículos en redes sociales.