Como extrair dados do Twitter com TWINT?

Uma das maneiras mais populares de analisar dados do Twitter é usar a API do Twitter, chamada Tweepy, que oferece diferentes níveis de acesso, dependendo do que você deseja usá -lo.

No entanto, o Tweepy tem suas limitações.Primeiro, você precisa criar uma conta de desenvolvedor do Twitter e solicitar acesso à API.Você precisa responder a uma série de perguntas para fazer isso, o que consome muito tempo.Mesmo se você for aprovado, há um limite para o número de tweets que você pode rastejar.

Para resolver esse problema, aqui está uma alternativa recomendada ao Tweepy - Twint.

O que é Twint?

O Twint é uma ferramenta avançada de raspagem no Twitter escrita em Python que permite a eliminação de tweets dos perfis do Twitter sem usar a API do Twitter.

Enquanto a API do Twitter permite apenas raspar 3200 tweets de uma só vez, o TWINT não tem limite.

É muito rápido configurar e você não precisa de nenhum tipo de autenticação ou permissão de acesso.

Como extrair?

Primeiro, instale a biblioteca Twint:

Em seguida, execute as seguintes linhas de código para raspar tweets relacionados a um tópico.Nesse caso, vou raspar todos os tweet que menciona Taylor Swift:

Finalmente, tudo o que você precisa é ler o arquivo .csv novamente em um quadro de dados:

Dando uma olhada na cabeça do quadro de dados, vemos a saída que se parece com a seguinte:

O conteúdo de todos os tweets é armazenado na coluna 'Tweet':

A execução da linha de código acima renderizará o conteúdo de todos os tweets:

Usos da extração de tweet:

Existem muitos usos potenciais para extração de tweet.

1. Monitoramento de mídia social:

Empresas e organizações podem monitorar as mídias sociais quanto às menções de sua marca ou produto, permitindo que elas respondam rapidamente ao feedback ou reclamações do cliente.

2. Pesquisa de mercado:

Ao extrair tweets relacionados a indústrias ou tópicos específicos, ele pode fornecer informações valiosas sobre as tendências e preferências do consumidor.

3. Análise de sentimentos:

Ao extrair tweets e analisar seu conteúdo, a análise de sentimentos pode ser realizada para determinar o sentimento geral de um tópico ou marca específica.

4. Agregação de notícias:

Ao extrair tweets relacionados a notícias de última hora, podem ser fornecidas atualizações e informações em tempo real.

5. Análise competitiva:

Ao extrair tweets dos concorrentes, as empresas podem obter informações valiosas sobre suas estratégias e produtos.

6. Identificação de influenciadores:

Usuários influentes de mídia social podem ser identificados com base no número de seguidores, taxas de engajamento e outras métricas.

7. Criação de conteúdo:

Ao analisar tweets populares e tópicos de tendência, os criadores de conteúdo podem se inspirar para criar suas próprias postagens e artigos de mídia social.