Die Power von Twitter-Daten
Das Volumen und die Geschwindigkeit der pro Sekunde auf Twitter geposteten Tweets zeigen, wie leistungsfähig Twitter-Daten sind.
Die enorme Menge an Informationen – vom Tweet-Text bis hin zu seinen Metadaten – eröffnet große Möglichkeiten, extrahierte Tweets zu analysieren und Erkenntnisse abzuleiten.
Lass uns mit stream_tweets() eine 1-%-Zufallsstichprobe von Live-Tweets über ein Zeitfenster von 120 Sekunden extrahieren und in einem Data Frame speichern.
Die Dimensionen des Data Frames verraten dir, wie viele Live-Tweets extrahiert wurden und wie viele Spalten den eigentlichen Tweet-Text sowie die Metadaten enthalten.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Social-Media-Daten mit R analysieren</Kurs>Übungsanweisungen
- Extrahiere Live-Tweets für ein Zeitfenster von 120 Sekunden.
- Zeige die Dimensionen des Data Frames mit den extrahierten Tweets an.
Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Extract live tweets for 120 seconds window
tweets120s <- stream_tweets("", timeout = ___)
# View dimensions of the data frame with live tweets
dim(___)