Usare R per semplici analisi di Twitter
Fetch dei tweet
- Creiamo ora la sentiment function, ossia una funzione che dato un tweet, un dizionario di parole positive e un dizionario di parole negative, restiuisce uno score al tweet. L'idea è quella di contare quante parole positive e quante negative compaiono nel tweet e quindi di farne la differenza valutando in questo modo la positivit&agave; del tweet rispetto all'hashtag. La funzione ` tratta dallo script prodotto da IRA-lab del Texas Center for Digital Knowledge.
- Studia il contenuto della funzione:
library (plyr)
library (stringr)
score.sentiment = function(sentences, pos.words, neg.words, .progress='none')
{
require(plyr)
require(stringr)
# we got a vector of sentences. plyr will handle a list
# or a vector as an "l" for us
# we want a simple array ("a") of scores back, so we use
# "l" + "a" + "ply" = "laply":
scores = laply(sentences, function(sentence, pos.words, neg.words) {
# clean up sentences with R's regex-driven global substitute, gsub():
sentence = gsub('[[:punct:]]', '', sentence)
sentence = gsub('[[:cntrl:]]', '', sentence)
sentence = gsub('\\d+', '', sentence)
# and convert to lower case:
sentence = tolower(sentence)
# split into words. str_split is in the stringr package
word.list = str_split(sentence, '\\s+')
# sometimes a list() is one level of hierarchy too much
words = unlist(word.list)
# compare our words to the dictionaries of positive & negative terms
pos.matches = match(words, pos.words)
neg.matches = match(words, neg.words)
# match() returns the position of the matched term or NA
# we just want a TRUE/FALSE:
pos.matches = !is.na(pos.matches)
neg.matches = !is.na(neg.matches)
# and conveniently enough, TRUE/FALSE will be treated as 1/0 by sum():
score = sum(pos.matches) - sum(neg.matches)
return(score)
}, pos.words, neg.words, .progress=.progress )
scores.df = data.frame(score=scores, text=sentences)
return(scores.df)
}
- Copia ed incolla la funzione in R
Continua il laboratorio
Importare il dizionario delle parole positive e negative
Credits
Il laboratorio è stato realizzato da:- Andrea Marin (marin _at_ dais.unive.it)