Análisis de Sentimientos sobre Twitter usando la librería TextBlob de Python

El análisis de sentimiento utiliza técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para obtener conclusiones sobre textos producidos por personas y analizar en ellos rasgos de interés asociados a emociones positivas o negativas.  Se requiere un modelo que ya haya sido entrenado con textos que nos permita obtener valores cuantificables.

Hoy nos apoyaremos en la guía de Free Code Camp “Basic data analysis on Twitter with Python” para hacer Análisis de Sentimientos sobre Twitter usando la librería TextBlob de Python que dispone de modelos de NLP para diversos usos.

Primero debemos tener instalada la librería tweepy

#pip3 install tweepy

Si estás usando Python 3.7 tendrás un error al tratar de usar la librería que todavía no ha sido corregido en la última versión disponible (hoy, eso puede variar en poco tiempo) para resolverlo usamos la siguiente recomendación de StackOverFlow para reemplazar una palabra reservada Async en el archivo streaming.py de la librería.

La ubicación del archivo varía según tu sistema operativo, en Mac estará ubicado en /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/tweepy/streaming.py edítala con un editor de texto plano y reemplaza todas las ocurrencias de async por async_ grabas y listo. Versiones anteriores a 3.7 de Python no requieren este cambio.

Procedemos a clonar la librería TextBlob y realizar su instalación

#git clone https://github.com/sloria/textblob
#cd textblob
#python3 setup.py install

Si quieres saber más sobre la librería puede visitar su sitio en GitHub, tiene más herramientas de análisis para texto en Inglés, si deseamos análisis en español es necesario utilizar otra diferente https://github.com/sloria/textblob Dentro del script analizaremos los tweets cuya propiedad “lang” = “en” es decir aquellos cuyo lenguaje fue identificado como inglés. Para otras propiedades del tweet pueden consultar la documentación de Twitter.

Tendremos las claves de aplicación de Twitter en un archivo separado, de modo que no queden en el mismo código que estamos empleando y puedan reusarse en otros scripts, llamaremos a este script de claves twkeys.py

Recientemente Twitter cambió su forma de usar credenciales y ahora debe aplicarse por una cuenta de desarrollador, el proceso para aplicar puedes verlo en https://apps.twitter.com

#Credenciales del Twitter API
def consumer_key():
	#API Key
	return "Add Consumer Key here"

def consumer_secret():
	#API Secret
	return "Add Consumer Secret here"

def access_key():
	#Access Key
	return "Add Access Token here"

def access_secret():
	#Access Secret
	return "Add Access Token Secret here"

Este es el código que usamos para realizar el análisis, el resultado nos mostrará las gráficas de dispersión de dos cuentas, el promedio simple y promedio ponderado de sentimiento de ambas

#Importar consumer API de Twitter https://github.com/tweepy/tweepy
import tweepy
#importar las credenciales de Twitter de un script
import twkeys
#Importar librería para Sentiment Analysis
from textblob import TextBlob
from time import sleep
from datetime import datetime
#Importar para graficar los Datos
import matplotlib.pyplot as plt
#Importar para calcular promedio ponderado
import numpy as np

#Credenciales del Twitter API que están el el script twkeys.py
consumer_key = twkeys.consumer_key()
consumer_secret = twkeys.consumer_secret()
access_key = twkeys.access_key()
access_secret = twkeys.access_secret()

def get_all_tweets(screen_name,graph_id):
    #Este método solo tiene permitido descargar máximo los ultimos 3240 tweets del usuario
    #Especificar aquí durante las pruebas un número entre 200 y 3240
    limit_number =  3240
    
    #autorizar twitter, inicializar tweepy
    auth = tweepy.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret)
    auth.set_access_token(access_key, access_secret)
    api = tweepy.API(auth)
    
    #inicializar una list to para almacenar los Tweets descargados por tweepy
    alltweets = []    
    
    #Hacer una petición inicial por los 200 tweets más recientes (200 es el número máximo permitido)
    new_tweets = api.user_timeline(screen_name = screen_name,count=200)
    
    #guardar los tweets más recientes
    alltweets.extend(new_tweets)
    
    #guardar el ID del tweet más antiguo menos 1
    oldest = alltweets[-1].id - 1
    
    #recorrer todos los tweets en la cola hasta que no queden más
    while len(new_tweets) > 0 and len(alltweets) <= limit_number:
        print ("getting tweets before" + str(oldest))
        
        #en todas las peticiones siguientes usar el parámetro max_id para evitar duplicados
        new_tweets = api.user_timeline(screen_name = screen_name,count=200,max_id=oldest)
        
        #guardar los tweets descargados
        alltweets.extend(new_tweets)
        
        #actualizar el ID del tweet más antiguo menos 1
        oldest = alltweets[-1].id - 1
        
        #informar en la consola como vamos
        print (str(len(alltweets)) + " tweets descargados hasta el momento")
    
    #Realizar el análisis de sentimiento de los tweets descargados

    #Crear las listas de polaridad polarity_list y frecuencia de polaridad numbers_list
    polarity_list = []
    numbers_list = []
    number = 1

    for tweet in alltweets:
        if tweet.lang == "en":
            try:
                analysis = TextBlob(tweet.text)
                analysis = analysis.sentiment
                #Guardar la polaridad
                polarity = analysis.polarity
                polarity_list.append(polarity)
                #Contar las veces que esa polaridad ha ocurrido
                numbers_list.append(number)
                number = number + 1
            except tweepy.TweepError as e:
                print(e.reason)
            except StopIteration:
                break

    #Crear eje cartesiano
    plt.figure(graph_id)
    axes = plt.gca()
    axes.set_ylim([-1, 2])
    plt.scatter(numbers_list, polarity_list)
    
    #Calcular el promedio de polaridad, NOTA: No es promedio ponderado
    averagePolarity = (sum(polarity_list))/(len(polarity_list))
    averagePolarity = "{0:.0f}%".format(averagePolarity * 100)
    time  = datetime.now().strftime("At: %H:%M\nOn: %m-%d-%y")

    #Calcular el promedio ponderado
    weighted_avgPolarity = np.average(polarity_list, weights=numbers_list)
    weighted_avgPolarity = "{0:.0f}%".format(weighted_avgPolarity * 100)

    #Agregar texto con el promedio de sentimiento
    plt.text(10, 1.25, "Average Sentiment:  " + str(averagePolarity) + "\n" + " Weighted Average Sentiment:  " + str(weighted_avgPolarity) + "\n" + time, fontsize=12, bbox = dict(facecolor='none', edgecolor='black', boxstyle='square, pad = 1'))

    #Título
    plt.title("Sentiment of " + screen_name + " on Twitter")
    plt.xlabel("Number of Tweets")
    plt.ylabel("Sentiment")       
    pass

if __name__ == '__main__':
    #especificar el nombre de usuario de la cuenta a la cual se descargarán los tweets
    get_all_tweets("Add_account_1",200)
    get_all_tweets("Add_account_2",300)
    #Mostrar las gráfica
    plt.show()

El siguiente video explica todo el proceso.

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Women Who Code Medellín – Python, generación de datos aleatorios – Mayo 2018

Continuamos con la temática de Ciencia de Datos para los Meetups de Women Who Code Medellín, este mes tratamos generación de datos aleatorios usando la librería Numpy de Python.

Reglas del juego que se presenta como ejemplo para ser resuelto simulando datos aleatorios para resolver la pregunta ¿Cuál es la probabilidad de Ganar este juego?

REGLAS

  • Se usa un dado para jugar, por lo cual los valores son de 1 a 6
  • Si tiramos 3 o menos devolvemos 1 peso al juego
  • Si tiramos más de 3 y hasta 5 nos dan 1 peso
  • Si tiramos 6, entonces tiramos de nuevo el dado y nos dan tantos pesos como el dado lo indique.
  • Jugamos con monedas, de modo que no hay valores de pesos negativos
  • El turno del jugador consiste en tirar el dado 100 veces
  • Se gana el juego si se obtiene más de 50 pesos al final del turno

Aquí el código que usamos en la presentación.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#Iniciar la semilla para garantizar que los datos serán iguales cada que se corra el algoritmo
np.random.seed(204)
todos_turnos = []
#Definir cuántas veces se corre la simulación
muestras = 600
for x in range(muestras) :
     #Comenzar el turno sin monedas
     monedas = 0
     turno_aleatorio = [0]
     for x in range(100) :
         dado = np.random.randint(1,7)
         if dado <= 3 :
              monedas = max(0,monedas - 1)
         elif dado < 6 :
               monedas = monedas + 1
         else :
               monedas = monedas + np.random.randint(1,7)
         #Registrar cuantas monedas tengo al final de cada tirada
         turno_aleatorio.append(monedas)
      #Guardar los resultados del turno
      todos_turnos.append(turno_aleatorio)

#Formatear el arreglo como numpy array 
np_todos_turnos = np.array(todos_turnos) 

#Trasponer filas por columnas para adaptar a la gráfica 
np_todos_turnos_t = np.transpose(np_todos_turnos) 

#Sacar la última fila - resultado final de todos los turnos 
ultimos = np_todos_turnos_t[-1,:] 

#Calcular probabilidad de ganar contando los valores del vector
#mayores o iguales a 50 y dividiendo por el número de turnos 
print('La probabilidad de ganar el juego es de ' + str(round(100*(ultimos >= 50).sum()/muestras,2)) + '%')

#Preparar la Gráfica del desarrollo de todos los turnos
plt.figure(200)
plt.xlabel('Cantidad lanzamientos del dado')
plt.ylabel('Monedas')
plt.title('Desarrollo de '+ str(muestras)+ ' turnos')
plt.plot(np_todos_turnos_t)

#Preparar la Gráfica de distribución de los turnos
plt.figure(300)
plt.xlabel('Total de monedas al final del turno')
plt.ylabel('Cantidad de turnos en el rango del total')
plt.title('Histograma para '+ str(muestras)+ ' turnos')
plt.hist(ultimos)

#Mostrar las gráficas
plt.show()

Women Who Code Medellín, Meetup presencial – Workshop Datos Abiertos – Noviembre 12 2016

women-who-code-noviembreEste mes de Noviembre en Women Who Code Medellín tendremos Meetup Presencial, para que puedas reunirtey participar en un taller sobre datos abiertos, el sábado 12 de Noviembre de 2016, de 1:00 pm a 5:00 pm en el ViveLab de RutaN Medellín.

Regístrate para asistir en https://www.meetup.com/Women-Who-Code-Medellin/events/235267313/

Estaremos hablando de Datos abiertos (OpenData). Trae tu laptop para que puedas participar en un taller donde crearemos aplicaciones web que consumen datos abiertos de gobierno y charlaremos sobre la convocatoria abierta de emprendimiento usando datos abiertos.

Que bueno será verlas de nuevo 🙂

Women Who Code, Meetup virtual 15 de Octubre de 2016

Este mes de Octubre en Women Who Code Medellín tendremos Meetup virtual, para que puedas conectarte desde donde quiera que estés por YouTube Live, el sábado 15 de Octubre a las 2:00 pm.

Regístrate para asistir en https://www.meetup.com/es-ES/Women-Who-Code-Medellin/events/234281652/

Estaremos hablando de OpenData. Les contaremos qué son los datos abiertos, mencionaremos algunas plataformas disponibles para consumir datos, los clientes de Socrata (también te diremos qué es Socrata) y sobre una convocatoria abierta de emprendimiento usado datos abiertos.

Aquí la versión grabada del streaming.