{"id":87783,"date":"2017-03-15T09:26:21","date_gmt":"2017-03-15T08:26:21","guid":{"rendered":"https:\/\/dks.digital\/blog\/sin-categoria\/tfm-data-science-describiendo-tendencias-busquedas-google-utilizando-tweets-relacionados\/"},"modified":"2017-03-15T09:26:21","modified_gmt":"2017-03-15T08:26:21","slug":"tfm-data-science-describiendo-tendencias-busquedas-google-utilizando-tweets-relacionados","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dks.digital\/mx\/blog\/data-science\/tfm-data-science-describiendo-tendencias-busquedas-google-utilizando-tweets-relacionados\/","title":{"rendered":"TFM Data Science: Describiendo tendencias de b\u00fasquedas en Google utilizando tweets relacionados"},"content":{"rendered":"

Juan Bernardo G\u00f3mez (@juanbert<\/a>) y Michael Ellner (@mikeellner<\/a>) desarrollaron una aplicaci\u00f3n web capaz de describir ciertos aspectos de las tendencias de b\u00fasqueda de Google (SQ) con informaci\u00f3n disponible en Twitter<\/strong> como Trabajo de Fin de M\u00e1ster de Data Science de DKS<\/a> y que ya tienen publicado en Github para que los m\u00e1s curiosos pod\u00e1is verlo por aqu\u00ed<\/a>.<\/span><\/p>\n

C<\/span>uando alguien hace una b\u00fasqueda en Google, lo que obtiene \u00a0una lista de p\u00e1ginas web relacionadas con su b\u00fasqueda y ordenadas seg\u00fan el criterio del algoritmo de Google. <\/span><\/p>\n

Mientras tanto, Twitter es una aplicaci\u00f3n con micro-blogs y cada tweet representa una actualizaci\u00f3n del estado personal del due\u00f1o del perfil, entonces se podr\u00eda\u00a0decir que cada tweet representa una opini\u00f3n personal del administrador de la cuenta.<\/span><\/p>\n

Aclarados estos conceptos y bas\u00e1ndose en Google Trends, (una interesante herramienta que permite medir los t\u00f3picos “trending” en b\u00fasquedas de Google, \u00a0y posteriormente analizar que es ese algo que puede haber causado los picos de b\u00fasqueda)\u00a0quer\u00edan\u00a0poder describir lo mismo pero con Twitter.<\/span><\/p>\n

Y hab\u00eda 3 factores que fueron\u00a0capaces de describir en este an\u00e1lisis: <\/span><\/p>\n

1) -> Generaci\u00f3n de contenido relacionado en twitter y las cantidad de impresiones o tweets hechos, a lo largo del tiempo<\/span><\/p>\n

2) -> An\u00e1lisis de Opini\u00f3n a trav\u00e9s de procesamiento de lenguaje natural<\/span><\/p>\n

3) -> Ubicaci\u00f3n de las personas detr\u00e1s de las cuentas de twitter que han generado el contenido<\/span><\/p>\n

Detr\u00e1s de Escenas (tecnolog\u00eda)<\/strong><\/p>\n

    \n
  1. \u00a0ETL (Extract transform and Load)<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n

    Desarrollaron un proceso ETL para poder disponibilizar los datos que necesitaban las diferentes funcionalidades anal\u00edticas previamente mencionadas. La aplicaci\u00f3n est\u00e1 basada en datos no estructurados\u00a0y Mongodb era la tecnolog\u00eda indicada para este caso. <\/span><\/p>\n

    Toda la informaci\u00f3n se manej\u00f3 como objetos con formatos json, desde que era extra\u00edda de las diferentes fuentes hasta que era cargada en la base de datos. <\/span><\/p>\n

    Algunos ejemplos ejemplos de un objeto por fuente de datos podr\u00edan ser:<\/span><\/p>\n

    Google trend:<\/span><\/p>\n

    “`python<\/span><\/p>\n

    db.google_hottrends.find_one()<\/span><\/p>\n

    “`<\/span><\/p>\n

    “`javascript<\/span><\/p>\n

    {u’_id’: ObjectId(‘580f771d9bb0062a76e06d3f’),<\/span><\/p>\n

    u’dateTime’: datetime.datetime(2016, 10, 25, 17, 15, 41),<\/span><\/p>\n

    u’formated_time’: u’Tue_Oct_25_17_15_41_2016′,<\/span><\/p>\n

    u’geo’: u’ES’,<\/span><\/p>\n

    u’qs’: [u’Praga’,<\/span><\/p>\n

    \u00a0u’Copa del Rey’,<\/span><\/p>\n

    \u00a0u’Antoni Van Leeuwenhoek’,<\/span><\/p>\n

    \u00a0u’Pete Burns’,<\/span><\/p>\n

    \u00a0u’France Football’,<\/span><\/p>\n

    \u00a0u’Fox’,<\/span><\/p>\n

    \u00a0u’FastPokeMap’,<\/span><\/p>\n

    \u00a0u’Los Otros Dos’,<\/span><\/p>\n

    \u00a0u’San Rafael’]}<\/span><\/p>\n

    “`<\/span><\/p>\n

    Tweet:<\/span><\/span><\/p>\n

    “`python<\/span><\/p>\n

    db.tweets.find_one()<\/span><\/p>\n

    “`<\/span><\/p>\n

    “`javascript<\/span><\/p>\n

    {u’_id’: ‘790720412531433472L’,<\/span><\/p>\n

    u’contributors’: None,<\/span><\/p>\n

    u’coordinates’: None,<\/span><\/p>\n

    u’created_at’: u’Tue Oct 25 01:03:31 +0000 2016′,<\/span><\/p>\n

    u’dateTime’: datetime.datetime(2016, 10, 25, 1, 3, 31),<\/span><\/p>\n

    u’entities’: {u’hashtags’: [],<\/span><\/p>\n

    \u00a0u’symbols’: [],<\/span><\/p>\n

    \u00a0u’urls’: [],<\/span><\/p>\n

    \u00a0u’user_mentions’: []},<\/span><\/p>\n

    u’favorite_count’: 1,<\/span><\/p>\n

    u’favorited’: False,<\/span><\/p>\n

    u’geo’: None,<\/span><\/p>\n

    u’id_str’: u’790720412531433472′,<\/span><\/p>\n

    u’in_reply_to_screen_name’: None}<\/span><\/p>\n

    “`<\/span><\/p>\n

    \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a02. \u00a0Asi, obtuvieron dos tipos de extracci\u00f3n de informaci\u00f3n para el an\u00e1lisis:<\/strong><\/p>\n

    Estructurada:<\/span> <\/span><\/p>\n

    Una la l\u00ednea de tiempo de las impresiones de google trends y la cuenta de tweets para cada google trend. Aplicando una agregaci\u00f3n a nivel de fecha obtenemos las datos y luego grafic\u00e1ndolo\u00a0en d3.js. Por ejemplo:<\/span><\/p>\n

    \"estructurada\"<\/a><\/p>\n

    No-Estructurada:<\/span><\/span><\/p>\n

    Procesamiento de lenguaje natural: \u00a0el an\u00e1lisis consiste en una cuenta de palabras para los tweets m\u00e1s recientes relacionados a un Google Trend. Una serie de procesamientos preceden a la cuenta de palabras eliminado art\u00edculos, preposiciones, palabras comunes y URLs publicadas con los tweets que no agregan informaci\u00f3n o desviaban el resultado. Por ejemplo:<\/p>\n

    \"no_estructurada\"<\/a><\/p>\n

    Ubicaci\u00f3n geogr\u00e1fica de los tweets: \u00a0La mayor\u00eda de las cuentas de twitter tienen la ubicaci\u00f3n en coordenadas vac\u00edas. Aun as\u00ed hay un campo en las descripci\u00f3n de perfil que llamado “Location”\u00a0escrito por el administrador de la cuenta.\u00a0<\/span>Por ejemplo:<\/span><\/p>\n

    __New York__<\/span><\/p>\n

    ..*New York City,<\/span><\/p>\n

    ..*New York City, US<\/span><\/p>\n

    ..*The Big Apple<\/span><\/p>\n

    ..*Nueva York<\/span><\/p>\n

    As\u00ed que la \u00fanica manera de asociar estas palabras con una coordenada era mapeando cualquier posible combinaci\u00f3n de nombres para una ciudad usando un conjunto de datos que conten\u00eda los posibles valores (para este conjunto de datos acudieron a Internet :)). <\/span>Por ejemplo:<\/p>\n

    \"ubicacion_tweets\"<\/a><\/p>\n

    Tecnolog\u00eda empleada: <\/span><\/span><\/p>\n

      \n
    1. __Jupyter notebooks:__ \u00a0<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

      Donde mostramos c\u00f3digo y los gr\u00e1ficos relacionados con el an\u00e1lisis.<\/span><\/p>\n

        \n
      1. __Web Page ()__ \u00a0Desarrollamos una p\u00e1gina web con capacidades an\u00e1liticas, el modo m\u00e1s accesible para hacer p\u00fablico este tipo de an\u00e1lisis.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

        * __Flask:__ for the backend of the web page to deliver services for the html and javascript. Values shown in the frontend are retrieved from here as well there is an API to feed the D3.js objects <\/span><\/p>\n

        El backend de la p\u00e1gina web est\u00e1 construido en este framework. Donde renderizamos el html y javascript, desarrollamos controladores con funciones para cada una de las vistas disponibles. Adem\u00e1s los gr\u00e1ficos eran alimentados con APIs tamb\u00eden construida en flask. <\/span><\/p>\n

        * __D3.js:__ para transformar valores num\u00e9ricos en pixeles, D3.js hace el trabajo excelente y en internet hay miles de ejemplos disponibles. <\/span><\/p>\n

        * __DataMaps:__ una librer\u00eda de D3 especializada en mapas (para mostrar la ubicaci\u00f3n de los tweets)<\/span><\/p>\n

        * __Bootstrap:__ Librer\u00edas muy \u00e1gil para construir p\u00e1ginas web.<\/span><\/p>\n

        Dicho esto, si quer\u00e9is profundizar en el c\u00f3digo y en el resto del proyecto\u00a0pod\u00e9is acceder al repositorio del TFM en Github aqu\u00ed <\/a>y si adem\u00e1s quer\u00e9is m\u00e1s informaci\u00f3n sobre el M\u00e1ster de Data Science<\/a> para conseguir crear desarrollos tan \u00fatiles como \u00e9ste de\u00a0Juan Bernardo y Michael, ya sab\u00e9is: info@dks.digital<\/span><\/p>\n

        <\/div>\n
        <\/div>\n

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