Dado que la mayoría de los eventos se movieron en línea durante Covid-19, tener una fuerte presencia digital es una gran ventaja para las organizaciones. Por lo tanto, el principal problema que me gustaría responder en este proyecto es qué departamentos de la LSE tienen la presencia digital más fuerte y si Twitter es una plataforma de redes sociales que vale la pena considerar. Este es un proyecto académico para ST115.
Para este proyecto, el conjunto de datos en sí se deriva de las cuentas de Twitter utilizando llamadas API. La mayoría del código implica extraer los tweets, limpiarlos y clasificar los sentimientos de los tweets usando TextBlob. Después de la creación del conjunto de datos, he analizado los datos utilizando paquetes como NetworkX, Seborn y Matplotlib.
Aprendí mucho sobre las llamadas de API en Twitter, pero ahora analizaría la posibilidad de hacer que el código sea más eficiente. Intentaré encontrar una manera de recorrer las llamadas API sin un mayor acceso de cuenta de desarrollador. Sin embargo, si tuviera un mayor acceso, usar métricas no públicas como los recuentos de impresiones y las vistas de perfil ayudaría enormemente a este análisis.
