Twitter text mining de menciones y palabras mas usadas.
Por ahora solo genera tres nubes de palabras (wordcloud) con los usuarios mas activos, palabras y hashtags mas relevantes, y un histograma de idiomas mas usados en los tuits.
Este script se puede usar en línea de comandos.
La sintaxis sería algo así:
python3 visualizaciones.py "que buscar" "/camino/nombre_imagen_users.png" "/camino/nombre_imagen_words.png" "/camino/nombre_imagen_hashtags.png" "/camino/nombre_imagen_tweetlangs.png"
Esto devolverá una cadena JSON la cual contiene el camino a las imágenes generadas, la extracción de los links a las imágenes compartidas en las publicaciones con los links a su tuit, y las url's compartidas en todos los tuits:
{
"images": {
"users": "/camino/nombre_imagen_users.png",
"words": "/camino/nombre_imagen_words.png",
"hashtags": "/camino/nombre_imagen_hashtags.png",
"tlangs": "/camino/nombre_imagen_tweetlangs.png",
},
"media": {
"tweet_images": [
{
"images: [
"http://pbs.twimg.com/media/...jpg",
"http://pbs.twimg.com/media/...jpg",
...
],
"url": "https://twitter.com/statuses/####"
},
{
"images: [
"http://pbs.twimg.com/media/...jpg",
"http://pbs.twimg.com/media/...jpg",
...
],
"url": "https://twitter.com/statuses/####"
},
...
],
"shared_urls": [
"https://shared_url_1...",
"https://shared_url_2...",
"https://shared_url_3...",
...
]
}
}