Covid-19の間にほとんどのイベントがオンラインでどのように移動したかを考えると、デジタルの強い存在感は組織にとって大きな利点です。したがって、このプロジェクトで私が答えたい主な問題は、LSEのどの部門が最も強いデジタルプレゼンスを持っているか、そしてTwitterが検討する価値のあるソーシャルメディアプラットフォームであるかどうかです。これはST115の学術プロジェクトです。
このプロジェクトでは、データセット自体は、API呼び出しを使用してTwitterアカウント自体から派生しています。コードの大部分は、ツイートを抽出し、それらをクリーンアップし、TextBlobを使用してツイートの感情を分類することを伴います。データセットの作成に続いて、NetworkX、Seaborn、Matplotlibなどのパッケージを使用してデータを分析しました。
TwitterでのAPI呼び出しについて多くのことを学びましたが、コードをより効率的にする可能性を検討します。開発者アカウントアクセスを高めることなく、API呼び出しをループする方法を見つけようとします。ただし、アクセスが高い場合、印象カウントやプロファイルビューなどの非公開メトリックを使用すると、この分析が非常に役立ちます。
