Comment extraire les données Twitter avec Twint?
L'une des façons les plus populaires d'analyser les données de Twitter est d'utiliser l'API Twitter, appelé Tweepy, qui vous donne différents niveaux d'accès en fonction de ce pour quoi vous souhaitez l'utiliser.
Cependant, Tweepy a ses limites.Tout d'abord, vous devez créer un compte de développeur Twitter et demander l'accès à l'API.Vous devez répondre à une série de questions pour ce faire, ce qui prend beaucoup de temps.Même si vous êtes approuvé, il y a une limite au nombre de tweets que vous pouvez ramper.
Pour résoudre ce problème, voici une alternative recommandée à Tweepy - Twint.
Qu'est-ce que Twint?
Twint est un outil avancé de grattage Twitter écrit en Python qui permet de gratter les tweets à partir de profils Twitter sans utiliser l'API de Twitter.
Alors que l'API Twitter vous permet uniquement de gratter 3200 tweets à la fois, Twint n'a pas de limite.
Il est très rapide à configurer et vous n'avez besoin d'aucun type d'authentification ou d'autorisation d'accès.
Comment extraire?
Tout d'abord, installez la bibliothèque Twint:
Ensuite, exécutez les lignes de code suivantes pour gratter les tweets liés à un sujet.Dans ce cas, je vais gratter chaque tweet qui mentionne Taylor Swift:
Enfin, tout ce dont vous avez besoin est de lire le fichier .csv dans une trame de données:
En examinant la tête du trame de données, nous voyons une sortie qui ressemble à ceci:
Le contenu de tous les tweets est stocké dans la colonne «Tweet»:
L'exécution de la ligne de code ci-dessus rendra le contenu de tous les tweets:
Utilisations de l'extraction de tweet:
Il existe de nombreuses utilisations potentielles pour l'extraction de tweet.
1. Surveillance des médias sociaux:
Les entreprises et les organisations peuvent surveiller les médias sociaux pour les mentions de leur marque ou de leur produit, ce qui leur permet de répondre rapidement aux commentaires ou aux plaintes des clients.
2. Études de marché:
En extrayant des tweets liés à des industries ou des sujets spécifiques, il peut fournir des informations précieuses sur les tendances et les préférences des consommateurs.
3. Analyse des sentiments:
En extrayant des tweets et en analysant leur contenu, une analyse des sentiments peut être effectuée pour déterminer le sentiment global d'un sujet ou d'une marque spécifique.
4. Aggrégation de nouvelles:
En extrayant des tweets liés aux actualités, des mises à jour en temps réel et des informations peuvent être fournies.
5. Analyse compétitive:
En extrayant des tweets de concurrents, les entreprises peuvent obtenir des informations précieuses sur leurs stratégies et produits.
6. Identification de l'influence:
Les utilisateurs influents de médias sociaux peuvent être identifiés en fonction du nombre de followers, de taux d'engagement et d'autres mesures.
7. Création de contenu:
En analysant les tweets populaires et les sujets de tendance, les créateurs de contenu peuvent s'inspirer pour créer leurs propres publications et articles sur les réseaux sociaux.