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Data Scraping com a API do Twitter

Foto do escritor: William AusenkaWilliam Ausenka

Atualizado: 11 de out. de 2021

Data Scraping utilizando a API do Twitter


Fonte: Sara Kurfeß / Unsplash.com


English version:

https://github.com/williamausenka/ML_estudos_de_caso/blob/main/Data%20Scraping/API%20Twitter/api%20twitter%20-%20english.pdf


Nesse post, vou colocar, de forma breve, como utilizar a API do Twitter para agrupar os tweets de uma conta especifica e coloca-los numa dataframe para, posteriormente, realizar análises.

Primeiramente é preciso de uma conta de desenvolvedor no Twitter para ter acesso a API. Depois de criada a conta, você gera 4 chaves, são elas:

· Api_key

· Api_secret_key

· Access_token

· Access_token_secret

Com elas, você pode tem a sua disposição inúmeras funcionalidades da API.


Tabela 1 – dataframe com os tweets

Fonte: O Autor


Para dar um exemplo, eu utilizei a API para buscar os 200 últimos tweets, quantidade de likes e quando foram feitos, da conta ‘CoronavirusBra1’. Depois de obtê-los, juntei tudo numa dataframe, como visto na tabela 1.


Tabela 2 – Dataframe só com os tweets da conta

Fonte: O Autor


Como nessa busca com a API são retornados todos os tweets, inclusive retweets, retirei eles para ficarmos só com os tweets da conta. Como pode ver na tabela 2, retiramos 10 retweets.


Tabela 3 – Dataframe com os 5 tweets que mais receberam likes

Fonte: O Autor


Para finalizar, fiz uma pequena dataframe com os 5 tweets que mais receberam likes, dentre os 190 que sobraram. Na tabela 3, vemos que no dia 23/04 foi feito o tweet com maio número de likes. Foi nesse dia que o brasil registrou mais de 1,7 milhão de doses aplicadas, uma notícia muito positiva durante a pandemia de corona vírus e que produziu um grande engajamento por parte do público. São quase 50 mil likes a mais do que o segundo lugar. Isso mostra que a vacinação e seu avanço é um tema muito importante para os brasileiros.

Esse exemplo foi feito para mostrar que por meio dessa API, podemos fazer uma busca nos tweets de qualquer conta, seja ela de uma pessoa física ou de uma empresa e realizar diversos tipos de análises, seja estatística ou utilizando um método de NLP e descobrir, por exemplo, porque a empresa ou pessoa está com menos engajamento, se as pessoas estão gostando de algum produto que está sendo divulgado e etc.


Todo o código você encontra no meu Github: https://github.com/williamausenka/ML_estudos_de_caso/tree/main/Data%20Scraping/API%20Twitter


Espero que vocês tenham gostado.

Não deixe de comentar o que você achou da análise

Obrigado e até o próximo post!


Obrigado e até o próximo post!


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