Twitter资讯
今天我们来讲讲Twitter 其实我们内部都没有说利用Twitter涨粉,然后给我们带来多少多少的流量,这个我们一直是很看衰的,但是我们却经常利用Twitter来寻找我们想要的资料,比如: 找到潜在买我们产品的目标客户和人群 寻找PR,blogger主 寻找红人 查看用户对我们品牌的态度和口碑 我们倒是用Twitter干这些事…. 其实我还真蛮早写过一篇,回顾以前这篇文章,你还别说
Twitter是一个流行的社交网络,这里有大量的数据等着我们分析。Twitter R包是对twitter数据进行文本挖掘的好工具。本文是关于如何使用Twitter R包获取twitter数据并将其导入R,然后对它进行一些有趣的数据分析。 第一步是注册一个你的应用程序。 为了能够访问Twitter数据编程,我们需要创建一个与Twitter的API交互的应用程序。 注册后你将收到一个密钥和密码:
2传播者的粉丝数分析 粉丝数即是社交媒体用户拥有的所有粉丝的数量,是衡量用户传播力的主要指标,粉丝数越多,用户传播力越大。统计结果显示,Twitter中国国家形象的传者粉丝数在0-1000之间的占比最高,接近一半(48.5%),粉丝数在1001-5000的用户在20%左右,粉丝量超过十万的用户有12%左右,超过百万粉丝数的用户有831位,占比4.5%,绝大多数是The New York
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3不同类型传播者相关推文的来源分析 有学者在研究自媒体涉华舆情时指出,国际自媒体涉华内容并非自创,而以转载西方国际主流媒体为主。 但通过ID信息统计可以看到:自媒体上不同类型的传播者情况不同。在“活跃的知名组织”类传播者发布的推文中,92%属于转载或转发且评论,主要转载来源于国际主流媒体或组织,原创内容仅有8%。而对“普通用户”类传播者而言,结果截然相反:28%的相关推文是转载或转发评论
作为一名网络安全顾问,我每天都会使用Twitter,毕竟它是我迄今为止获得最新安全资讯和分享相关信息给他人的最佳工具之一。 随着最近唐纳德·特朗普就职总统,新发表的Twitter和创建的Twitter抗议群体的账户不断增多,我决定在不利用黑客技术的前提下演示如何轻松的从别人的帐户中获取正在泄露账户主人相关的信息。 元数据 像任何其他社交媒体网站一样Twitter实际上知道关于你的很多事情
更新:Tweepy发布的3.4.0版本在Python3上出现了一些问题,目前被绑定在GitHub上还不能进行使用,因此在新的版本出来之前,我们一直使用3.3.0版本。 更多的更新:Tweepy发布的3.5.0版本已经可以使用,似乎解决了上述提到的在Python3上的问题。 为了授权我们的应用程序以代表我们访问Twitter,我们需要使用OAuth的界面:
他把Twitter描述为兴趣图谱,在线描述了个人或集团的兴趣。在小范围内,兴趣图谱预测购买行为。在更大的范围内,它可以用来分析社会趋势。“如果你认为接下来的关系可以作为‘产生兴趣的’关系的话,它就真的是那样,那么就拥有相当强大的数据集合,”他说。当兴趣图谱规模很大时,其潜在的有价值的见解就开始延伸超出广告范围了。“已经存在了大量的,你可以利用的数据了,却没有产生像销售一样的行为
摘要:研究利用NVivo软件,在Twitter中以“China”为关键词,根据组合周时间抓取推文,同时采用文献分析、内容分析和词频分析的方法,运用数据文本分析软件IBM SPSS Text Analytics for Surveys4对近2万条样本数据进行了数据初步挖掘,基于数据挖掘结果,分析了海外社交媒体Twitter上中国国家形象传播中的传者特征。 论文通过数据挖掘的研究方法
2008年10月,我像许多人一样满怀好奇地创建了一个Twitter帐户。像大多数人一样,我与一些朋友建立了连接,做一些随机的搜索来更好地理解这一服务。使用140个字符来进行沟通,这看起来好像不太可能是一个受欢迎的想法,但一件无关的事情却让我看到了Twitter的真正价值所在。 2009年7月初,我的网站托管服务提供商熄火了,在进行了一番随意的网络搜索后,我发现信息指向了西雅图Fisher