1. Bájate miles de
tuits y cuenta
una historia

2. PRESENTACION

3. Presentacion
David Martín-Borregón
– @davidMartinB
– david@datanpress.com
– Ingeniero técnico en sonido e imagen
– Ingeniero superior en telecomunicaciones
– Master en Inteligencía Artificial y Machine Learning
– Ingenierio en Data'n'Press
– Data Scientific / Data Engineer
– Intership en Yahoo
– Participante en Big Dive 2013

4. Presentación

5. Presentación

6. Presentación

7. Presentación
● El público:
– Cúantos de los presentes tuvieron estudios
matématicos/estadísticos fuera de la escuela
secundaria?
– Cúantos de los presentes saben que es una
variable y una condición en programación?

8. Presentación
● Extracción
– Cómo va la api de twitter y que datos proporciona
● Procesado
– Cómo procesar los datos que da twitter.
(IR+SignalP+GraphTheory+NLP+Geo)
● Volumen
● Estructura social
● Geolocalización
● Anális de texto
● Visualización
– Anális de casos aplicados

9. Extracción

10. Extracción
● Que es una API
Application programming interfaceGraphical user interface

11. Extracción
● ¿Cómo interactuar con a la api?
– Documentación: https://dev.twitter.com/docs
● Bastard Book of Ruby, python,
– Liberería:
https://dev.twitter.com/docs/twitter-libraries + ….
– Oauth:
https://dev.twitter.com/apps

12. Ejemplo de oAuth
import tweepy
# == OAuth Authentication ==
# This mode of authentication is the new preferred way of authenticating with Twitter.
# The consumer keys can be found on your application's Details page located at https://dev.twitter.com/apps (under "OAuth settings")
consumer_key="T1z6Xp__________MuTF6g"
consumer_secret="IAsYxMOa_________________hqltPGM"
# The access tokens can be found on your applications's Details page located at https://dev.twitter.com/apps (located under "Your access token")
access_token="161268291-osNQotjA7R0_______________1vQYwFlL7ec793"
access_token_secret="sxAcnU3_________________________U8nRkFXis8Po"
auth = tweepy.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret)
auth.set_access_token(access_token, access_token_secret)
api = tweepy.API(auth)
# If the authentication was successful, you should see the name of the account print out
print api.me().name
# If the application settings are set for "Read and Write" then this line should tweet out the message to your account's
# timeline. The "Read and Write" setting is on https://dev.twitter.com/apps
api.update_status('Updating using OAuth authentication via Tweepy!')

13. Tipos de API
● Search API
– Buscar en twitter.
● Streaming API
– Abrir una grifo de tweets a una busqueda.
– Importante para data-mining!!
● REST API
– Interacción total para un usuario.
● Twitter for websites
– Twitter cards, widgets, ...

14. Twitter Platform Objects
● Users - Objeto que hace tweets.
● Tweets - Objeto básico.
● Entities - Hashtags, media, urls, mentions
● Places – Coordinates o nombres.

15. PROCESADO

16. PROCESADO
● Dataset de pruebas:
– 2738 tweets
– Recogidos días no consequtivos de la semana
pasada
– #dataviz, #periodismodatos, #jpd13

17. PROCESADO
CANTIDAD / TIEMPO
● En que moment se ha tuiteado más/menos
con un hastag?
● Hoy habla más gente sobre este tema que
ayer?
● Ahora mismo cuanto gente hay hablando del
tema?
● De cúal de estos dos temas se habla más?

18. PROCESSADO
VOLUMEN
● Más básico, acumulación de tweets
En que momento se ha tuiteado más? Ahora mismo cuanta gente ha habla del tema?

19. PROCESADO
VOLUMEN
En que momento se ha tuiteado más? Ahora mismo cuanta gente ha habla del tema?

20. PROCESADO
VOLUMEN
En que momento se ha tuiteado más? Ahora mismo cuanta gente ha habla del tema?

21. PROCESADO
VOLUMEN
En que momento se ha tuiteado más? Ahora mismo cuanta gente ha habla del tema?

22. PROCESADO
VOLUMEN
De que tema se habla más?

23. SOCIOGRAMA

24. SOCIOGRAMA
Basado en teoría de graphs

25. SOCIOGRAMA
Problema de los siete puentes de Köninsberg
- EULER
¿Es posible pasar por los siete puentes sin repetir puente?

26. SOCIOGRAMA
Euler crea los “graphs” - 1763
¿Es posible pasar por los siete puentes sin repetir puente?

27. SOCIOGRAMA
Node - Nodo
Edge - arista
Node: User Edge: follow
Node: User Edge: Hashtags
Node: Hashtags Edge: Users
…
Algunos tipos:
(un)Directed Graph
Weighted Graph
…

28. SOCIOGRAMA
Twitter
#Periodismodatos Users: 43 tweets: 68
#JPD13 Users: 131 tweets: 270
TOTAL: Users: 162 tweets: 338
1186 Vertices

29. SOCIOGRAMA
PAGERANK
@facemar
@NoticiaCiencia
@Ciberado
@merinoticias
@strausmaceta

30. SOCIOGRAMA
BETWEENNESS
@ciberado
@facemar
@robertodiaz
@edipotrebol
@deustoKomunika

31. SOCIOGRAMA
HITS
@facemar
@NoticiaCiencia
@merinoticias
@strausmaceta
@desutoKomunika
@robertodiaz
@inaki_agirre
@enricbach
@sApellaniz
@facemar

32. GEOLOCALIZACIÓN

33. GEOLOCALIZACIÓN

34. GEOLOCALIZACIÓN

35. GEOLOCALIZACIÓN

36. GEOLOCALIZACIÓN

37. GEOLOCALIZACIÓN

38. LENGUAJE NATURAL

39. Análisi sintáctico y semántico

40. TOPIC DETECTION
MODELOS ESTADÍSTICOS
● Palabras más dichas (dataviz)
– BI_Dashboards ['dataviz', 'data', 'analytics', 'the', 'for']
– jenstirrup ['dataviz', 'news', 'latest', 'roundup', 'of']
– HlthAnalysis ['dataviz', 'the', 'in', 'of', 'tableau']
– ddjournalism ['ddj', 'dataviz', 'bigdata', 'to', 'data']
– DashingD3js ['gtgt', 'dataviz', 'data', 'visualization', 'the']
– albertocairo ['dataviz', 'infographics', 'mt', 'to', 'of']
– CraigMilroy ['dataviz', 'bigdata', 'analytics', 'via', 'the']
– SASUK_VAnalytic ['dataviz', 'sas', 'to', 'data', 'analytics']

41. TOPIC DETECTION
● TF-IDF:
Muy dicha por
todos
Poco dicha por
todos
Muy dicha por un
usuario
STOP - WORD TOPIC
Poco Dicha por
un usuario
UN-TOPIC Error

42. TOPIC DETECTION
● TF-IDF:

43. TOPIC DETECTION
● TF-IDF (dataviz)
– jenstirrup ['news', 'latest', 'httptconoq8ichxkd', 'summary', 'httptcokkmpu9c9fi']
– HlthAnalysis ['death', 'vizoftheday', 'causes', 'tableau', 'world']
– CraigMilroy ['bigdata', 'analytics', 'datascientist', 'via', 'cmo']
– ddjournalism ['ddj', 'journalism', 'bigdata', 'opendata', 'nicolaskb']
– BI_Dashboards ['businessintelligence', 'dundasdata', 'analytics', 'dashboards', 'do']
– DashingD3js ['gtgt', 'visualization', 'data', 'job', 'visualizations']
– SASUK_VAnalytic ['sas', 'httptcojxn0tevr2w', 'analytics', 'demo', 'visual']
– albertocairo ['infographics', 'mt', 'good', 'art', 'summary']]

44. TOPIC DETECION
● TF-IDF es limitado para tweets
● TrendingTopics es una alternativa (que esta
subiendo)
● Comparación con la red aleatoria vecina

45. SENTIMENT ANALISIS
● Encuesta
● Bag of words
● Bitex: http://svc8.bitext.com/api-demo/

46. Variables independientes:
EJEMPLOS

47. EJEMPLOS
● Geolocalitzación + volumen + natural
language: http://trendsmap.com/.
● Natural Language + volumen +
geolocalización + sociograma: Trending
topics de twitter

48. EJEMPLOS
● Sociograma + volumen:
http://www.vilaweb.cat/tuitometre
● Volumen(user) + sociograma:
http://twitterencatala.org/
● Geolocalització + volumen(media):
http://merce2012.elperiodico.com/Espectacle_multime

49. EJEMPLOS
● Volumen + Natural Language
http://deustosarelab.deusto.es/eleccionesvascas2012
● Sociograma + narual language + volumen:
http://www.guardian.co.uk/uk/interactive/2011/dec/07/
● Geolocalitzaicón + volumen:
http://engineering.twitter.com/2012/06/studying-rapidly
●

50. MUCHAS GRACIAS
David Martín-Borregón
@davidMartinB
datanpress
@datanpress