Ana Paula Gomes apresenta uma análise de redes sociais utilizando Python. Ela coleta dados do Twitter sobre o hashtag #WomenTechmakers, modela as informações em um grafo e calcula métricas como grau, closeness e clusterização para identificar os termos e perfis mais influentes relacionados ao tópico. A apresentação também discute ferramentas para visualização dos dados coletados.
1. Análise de Redes Sociais com Python
Women Techmakers 2015
Ana Paula Gomes
2. Quem
Ana Paula Gomes
Mestranda em Ciência da
Computação - UFMG
Organizer do GDG-BH /
Leader Women
Techmakers BH
Inquieta, curiosa e
apaixonada por tecnologia
3. O quê
1. Introdução: Redes complexas
2. Coleta de dados do Twitter
3. Modelagem em grafos e implementação
4. Uso de métricas de grafos
5. Visualização de dados
5. Antes de mais nada…
Precisamos responder perguntas:
Quais termos estão relacionados ao
#WomenTechmakers?
Quais pessoas são mais influentes dentre
as pessoas que falam sobre o
#WomenTechmakers?
9. Coleta de Dados do Twitter
Restrições:
1% da base
Search
15 requisições numa janela de 15
minutos
10. Coleta de Dados do Twitter
Tudo documentado em: dev.twitter.com
Passos:
Criar uma aplicação
Instalar TwitterAPI
11. Coleta do Twitter - conexão
from TwitterAPI import TwitterAPI
# credenciais de conexao com o Twitter
twitter_api = TwitterAPI(consumer_key='XXXX',
consumer_secret='XXXX',
access_token_key='XXXX',
access_token_secret='XXXX')
12. Coleta do Twitter via Search
resultado = twitter_api.request('search/tweets',
{'q': '#womentechmakers', 'lang': 'en', 'count': '100'})
13. Coleta do Twitter via Streaming
resultado = twitter_api.request('statuses/filter',
{'track': 'python'})
20. Voltando as perguntas!
Quais termos estão relacionados ao
#WomenTechmakers?
Quais pessoas são mais influentes dentre
as pessoas que falam sobre o
#WomenTechmakers?