我不是唐纳德·特朗普(Donald Trump)的超级粉丝。严格说来，我一点也不喜欢他。然而，他的个人魅力是不容忽视的，他的名字一直占据着大多数报纸和社交媒体。人们对他的态度是戏剧性的和双边的。他的描述词要么是非常积极的，要么是非常消极的，对于网络搜集和情感分析来说，这是一些完美的材料。
本次研究的目的主要是使用Octoparse爬虫工具抓取Twitter上关于唐纳德·特朗普的相关推文。然后，我们使用python语言进行情感分析，以此来分析公众对总统的看法。最后，我们使用Tableau Public进行可视化。
本文特别适合以下人群：
1、想了解如何采集社交媒体上的内容或者评论。
2、想了解如何利用Python进行情感分析。
首先我们打开Octoparse官网，下载官方最新版本，并按照指示完成注册，登录后，再打开内置的Twitter简易模板。
采集的数据字段包括：
- 用户名
- 发布时间
- 发布内容
- 图片链接
- Tweet链接
- 评论数，转发数，点赞数
首先在Twitter采集模板的关键词参数中输入"Donald Trump"，然后点击启动采集就会自动采集数据，正如下图所示，很简单，我大概采集了1万多条Twitter推文，你可以尽可能多的输入关键词，从而采集更多的推文，采集到推文数据后，将数据导出为文本文件，文件命名为"data.txt"。
利用Python进行情感分析
在开始之前，请确保您的电脑已经安装Python开发环境以及文本编辑器，我文章中使用的是Python2.7 和 Notepad++文本编辑器。
然后，我们使用了两个情感关键词列表组成的txt文件，来分析之前采集下来的Twitter信息，你可以在文末下载这两个文件。
这里的想法是把txt文件中的每个情感关键词提取到list列表中，然后计算这些关键词在每条推文中的频率，最后我们把相应包含情感词的推文给记录下来。
首先，把两个txt文件中的积极和消费情感关键词分别存储在plist和nlist的列表中。
然后，对采集下来的Twitter推文进行数据清洗，处理掉所有特殊符号（标点和数字等），将每条推文数据保存到word_list列表中。
经过数据处理后，数据只包含清洗后的推文，让我们更易进行数据分析。后续，我们会创建三个字典：wordcountdict, wordcountpositive, and wordcountnegative。
接下来，定义每个字典，如果在Twitter数据中出现相应的推文，则增加1，并储存到wordcountdict字典中。
接下来的话，确定每条推文是否包含积极或者消极的情感关键词，如果包含了积极的情感关键词，则wordcountpositive字典关键词加1，否则保证一个相同的值。如果包含了消极的情感关键词，wordcountnegative做相同处理。如果推文不包含任何积极或者消极关键词，则不作任何处理。
情感分析：消极还是积极
通过运行上面的Python脚本，我得到了5352个消极关键词以及3894个积极关键词，保存在上面相应的列表中，然后打开Tableau，建立了一个气泡图，如下所示。如果你不知道如何利用Tableau建立气泡图，请点击这里。
由图可以看出，很多积极关键词都是片面的，只有404种积极关键词被使用，最常见的话，例如“like”、“great”和“right”，大多数关键词是基础的并且偏口语化，如“wow”和“cool”，而使用的否定关键词更加多样化，他们大多十分正式并且高级，最常用的是“illegal”、“lies”、“racist”。其他词语，如“delinquent”、“inflammatory”、“hypocrites”也是经常出现的。
上面关键词同时也说明支持者比反对者的教育水平更低，显然，唐纳德·特朗普在推特用户中并不受欢迎。
总结：
在这篇文章中，我们谈到了如何Octoparse软件采集Twitter推文，我们还讨论了如何进行数据清洗和使用Python对Twitter推文进行情感分析。对于代码的完整版本，你可以在以下链接下载。