Macri vs Trump: qué "dicen" en las redes
R es un potente lenguaje de programación y el más usado en todo el mundo por la comunidad estadística, siendo popular en el campo de la minería de datos, investigaciones biomédicas, bioinformática y matemáticas financieras.
También hay que sumarle a todas sus bondades, la posibilidad de adquirir librerías, las cuales posibilitan realizar distintas tareas. En este caso, para realizar un análisis de las cuentas de Donald Trump y Mauricio Macri en Twitter utilicé una librería llamada "twitteR" la cual me permite tomar todo los datos de una cuenta de Twitter y transformarlos en variables para su uso estadístico en distintos formatos de archivo.
Para Facebook, utilicé una aplicación externa llamada Netvizz, algo vieja sin dudas, pero lo cual me permite generar un archivo CSV y de esa forma trabajar los datos de la mejor manera posible.
Para comenzar a analizar sus cuentas de Twitter, utilizo el siguiente código en un compilador de R Language el cual comparto en el siguiente Git. Lo podés copiar y pegar desde aquí o bien descargarlo:
| #Con este código instalamos la librera twitteR | |
| install.packages( "twitteR") | |
| #Con este código, una vez instalada, llamamos a la librería | |
| library(twitteR) | |
| #Con este código, comenzamos a utilizar la libreria y vamos en busqueda de las cuentas @realdonaldtrump y @mauriciomacri | |
| usuarios <- lookupUsers(c("realdonaldtrump", " mauriciomacri")) | |
| #En la variable usuarios me va a guardar en forma de lista todos los datos de ambas cuentas. | |
| #Demora unos minutos en conseguir la información, lo realizo a través de una api en Twitter. | |
| #Una vez que tenemos la variable usuarios, hay que pasarla de formato lista a data.frame (formato tabla) | |
| tabla <- twListToDF(usuarios) | |
| #Con esto ya estamos listos para trabajar. Ahora es hora de guardar los datos obtenidos | |
| write.csv(tabla, file = "tuiteros.csv") |
| #Con este código instalamos la librera twitteR | |
| install.packages( "twitteR") | |
| #Con este código, una vez instalada, llamamos a la librería | |
| library(twitteR) | |
| #Con este código, comenzamos a utilizar la libreria y vamos en busqueda de las cuentas @realdonaldtrump y @mauriciomacri | |
| usuarios <- lookupUsers(c("realdonaldtrump", " mauriciomacri")) | |
| #En la variable usuarios me va a guardar en forma de lista todos los datos de ambas cuentas. | |
| #Demora unos minutos en conseguir la información, lo realizo a través de una api en Twitter. | |
| #Una vez que tenemos la variable usuarios, hay que pasarla de formato lista a data.frame (formato tabla) | |
| tabla <- twListToDF(usuarios) | |
| #Con esto ya estamos listos para trabajar. Ahora es hora de guardar los datos obtenidos | |
| write.csv(tabla, file = "tuiteros.csv") |
Si querés seguir más en detalle a todo esto, te invito a que veas todo el procedimiento para obtener los datos en este video de Youtube
Gracias a ese estudio en R, podemos observar los siguientes datos:
Un dato curioso que se desprende del estudio entre ambas cuentas es que Donald Trump creó su cuenta de Twitter el mismo año que Mauricio Macri y con un solo día de diferencia.
Podríamos seguir analizando más datos en Twitter de ambas cuentas con todos los parámetros que otorga la excelente librería que utilizo en R, pero creo que voy a guardar más datos curiosos para otra nota de Geek Data.
Para Facebook, voy a utilizar una aplicación que tienen muchísimos años y ha sido eliminada por Facebook varias veces pero ha logrado subsistir a los caprichos de Mark Zuckerberg y se llama Netvizz.
Básicamente, lo que hace esta aplicación es conectarse a todos los archivos de las páginas, grupos y perfiles personales de las personas gracias a su conexión con el buscador de Facebook. Para esta aplicación, solo somos un ID con un grupo de datos relacionados a nuestro alrededor.
*Recordá que para utilizar esta aplicación vas a tener que conocer la ID de ambas fanpage. Para conocer de forma fácil y eficiente este número te invito a visitar esta página: [Encuentro ID]
* Al ser cuentas con una gran cantidad de seguidores, el análisis completo de ambas cuentas por la app demora aproximadamente diez minutos.
Al analizar ambas cuentas, podemos ver su atmósfera en la red social Facebook y sus mejores amistades:
Atmósfera de Mauricio Macri en Facebook
Vamos a realizar un acercamiento en algunas zonas para que entiendas realmente como se puede observar una galaxia de relaciones en Facebook con las respectivas cuentas.
Aquí podemos observar como a través de la cuenta Deportes BA se relaciona con todos los clubes de Argentina ganando así seguidores en común entre las distintas cuentas mencionadas.
En este grafo, podemos observar las distintas clases de fanpage que integran la atmósfera de Mauricio Macri con sus respectivas referencias.
Morado > páginas gubernamentales
Verde > páginas de políticos
Azul > páginas de músicos, artistas y cantantes.
Más de 833 bases componen su atmósfera que se relaciona con los más de 11 millones de fans.
Un dato curioso: las cuentas en Facebook de programas de televisión manejan casi toda la atmósfera de comunicación de Donald Trump en Facebook. En la siguiente imagen podés apreciar dichas imágenes coloreadas en "verde" mientras que en fucsia se encuentran los medios de comunicación, muy poco presentes en sus menciones en Facebook. Un gráfico que demuestra la mala relación de Trump con los principales medios de comunicación en Estados Unidos