[pyar] Análisis de datos con Python de la campaña electoral en Twitter

[Martín Gaitán]

2017-10-22 20:16 GMT-03:00 Matias Benedetto <matias.benedetto en gmail.com>:

> Escribí un pequeño análisis de la campaña electoral en Twitter en base a
> la recolección y procesamiento de datos cuantitativos que realizé para el
> medio donde trabajo.
> Es un primer ejercicio en eso de buscar historias detrás de los datos.
> Técnicamente lo trabajé con Python, Tweepy, MongoDb, Pymongo y el APi de
> Twitter.
> Se los dejo:
> http://oficiosterrestres.com/como-hacen-campana-en-twitter-
> los-politicos-argentinos/
>
> Gracias por la ayuda el otro dia con pymongo :D
>
>
Hola Matías, gracias por el aporte, es interesante.

Entiendo de que analizar la "red" sólo haciendo foco en las cuentas de los
candidatos permite deducir algo de la fidelidad de los seguidores/votantes,
pero para nada es conclusivo de "las campañas" de cada espacio. Para esto
es sin dudas necesario hacer un análisis a nivel de grafos y analizar la
generación y flujo de contenido, por ejemplo estudiando la instalación de
tendencias.


Mi sensación (totalmente anticientifico este comentario, disculpas) es que
la campaña de Cambiemos en twitter está tercerizada en cuentas anónimas, en
general de tono sarcástico y provocador, donde abundan los latiguillos.
Evidentemente han sido muy efectivas para la consulidación de un nucleo
duro particularmente "anti-k".

Pablo Celayes, compañero de Open Data Córdoba y a veces activo por acá,
hizo recientemente su tesis de licenciatura sobre clasificacion en grafos
sociales, por ahi te interesa para pegarle una mirada

http://www.famaf.unc.edu.ar/boletin/?p=3509
https://github.com/pablocelayes/sna_classifier

saludos
------------ próxima parte ------------
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