Twitrends: Analizar Tendencias, Hashtags o Palabras Clave de Twitter

Herramienta para analizar los Trending Topics, Hashtags o palabras clave de Twitter con visualización en 2D y 3D

Análisis de tendencias de Twitter que observa las características de los usuarios de un determinado trending topic/hashtags. Se considera curiosa la indicación de un hashtag trending:

• principalmente promovido por cuentas relativamente nuevas
• la mayoría tiene pocos seguidores
• algunas de ellas twittean una cantidad inusual de tweets por usuario

Todos estos indicadores son sólo una corazonada, sin base sólida.

Nota: Twitrends es una nueva actualización de la herramienta original llamada “curious-trends” creada por Wibisono

Construido usando:

• Framework Udash
• udash g8 como punto de partida.
• twitter4s para el cliente de twitter.

ADVERTENCIA

Todavía experimental:

• no hay persistencia, no hay límite de velocidad por lo que podría golpear el límite de velocidad libre
• los hashtags se añaden cada vez que se abre otro enlace de tendencias
• tratando de empujar los datos de backend a frontend para las actualizaciones, pero cuando el seguimiento de las palabras clave que no se mencionan con frecuencia es posible que termine con la página en blanco sin datos.

Instalación

Tienes que instalar scala en tu máquina.

Windows

• Descarga e instala scala-sbt aquí.
• Instala Java SE Development Kit 8 y configúralo en tu ordenador.
• Después de instalar los requisitos, puedes clonar los repositorios de Twitrends, escribiendo:

git clone https://github.com/0ec3/Twitrends.git

Linux

Instalar scala-sbt y también Java:

Para instalar tanto JDK como sbt, considere usar SDKMAN

sdk install java $(sdk list java | grep -o “8\.[0-9]*\.[0-9]*\.hs-adpt” | head -1)
sdk install sbt

Y luego clona el repositorio:

git clone https://github.com/0ec3/Twitrends.git

Iniciar la Aplicación

Primero configure los ajustes de twitter:

• Abre el archivo twitter.conf
• Configura las claves de la API de twitter en ese archivo.

Prepara la compilación con:

sbt compileStatics

Entonces puedes ejecutar:

sbt run

server {
  port = 9000
  statics = "frontend/target/UdashStatics/WebContent"
}

auth.users = [
  "test:test",
  "test2:test2",
  "test3:test3",
]
include "twitter.conf"

http://localhost:9000/#/trends/ para ver el estado actual de la curiosa tendencia de , debería estar empujando la actualización en vivo desde el backend. Cada vez que abras este endpoint con un hashtag adicional se acumulará, y cuanto más hagas esto podrías alcanzar el límite de tasa de twitter para tu API. Eso o el límite de memoria en algún momento, la implementación actual no tiene soporte de backend/persistencia.

http://localhost:9000/assets/2d/ para ver la visualización 2d usando d3 js. Integración inadecuada con d3 js asumiendo que se ejecuta esto sin modificación en el puerto 9000 en localhost. Todavía no se sabe cómo usar correctamente udash para esto.

http://localhost:9000/assets/3d/ la visualización 3d. Para ambas visualizaciones, no hay actualización en vivo / push desde el backend, se basa en el pull que necesita para actualizar para obtener los datos más recientes.

Este es un ejemplo de las características del usuario de los trending topics genéricos normales (#Ramos después de las victorias del Real Madrid):

Mientras tanto, la visualización del gráfico de retweets usando 3D Force-Directed Graph:

Dark Mode

Twitrends (este enlace se abre en una nueva ventana) por 0ec3 (este enlace se abre en una nueva ventana)

Tool to Analyze Twitter Trending Topics, Hashtags or Keyword

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