Compte tenu de la façon dont la plupart des événements ont déménagé en ligne pendant Covid-19, avoir une forte présence numérique est un énorme avantage pour les organisations. Par conséquent, le principal problème à laquelle je voudrais répondre dans ce projet est quels services de la LSE ont la plus forte présence numérique et si Twitter est une plate-forme de médias sociaux à considérer. Il s'agit d'un projet académique pour ST115.
Pour ce projet, l'ensemble de données lui-même est dérivé des comptes Twitter lui-même à l'aide d'appels API. La majorité du code consiste à extraire les tweets, à les nettoyer et à classer les sentiments des tweets à l'aide de TextBlob. Après la création de l'ensemble de données, j'ai analysé les données à l'aide de packages tels que NetworkX, SeaBorn et Matplotlib.
J'ai beaucoup appris sur les appels d'API sur Twitter, mais je reviendrais maintenant sur la possibilité de rendre le code plus efficace. J'essaierai de trouver un moyen de parcourir les appels API sans accès de compte de développeur plus élevé. Cependant, si j'avais un accès plus élevé, l'utilisation de mesures non publiques comme les dénombrements d'impressions et les vues de profil aiderait énormément cette analyse.
