Covid-19 동안 대부분의 이벤트가 온라인으로 이동하는 방식을 고려할 때, 강력한 디지털 존재는 조직에 큰 이점입니다. 따라서이 프로젝트에서 제가 대답하고 싶은 주요 문제는 LSE의 부서에서 가장 강력한 디지털 존재와 트위터가 고려할 가치가있는 소셜 미디어 플랫폼인지 여부입니다. 이것은 ST115의 학업 프로젝트입니다.
이 프로젝트의 경우 데이터 세트 자체는 API 호출을 사용하여 Twitter 계정 자체에서 파생됩니다. 코드의 대부분은 트윗을 추출하고 청소하며 TextBlob을 사용하여 트윗의 감정을 분류하는 것입니다. 데이터 세트를 작성한 후 NetworkX, Seaborn 및 Matplotlib와 같은 패키지를 사용하여 데이터를 분석했습니다.
나는 트위터에서 API 통화에 대해 많은 것을 배웠지 만 이제 코드를보다 효율적으로 만들 가능성을 조사 할 것입니다. 더 높은 개발자 계정 액세스없이 API 통화를 고치는 방법을 찾으려고 노력할 것입니다. 그러나 액세스가 더 높은 경우, 인상 수와 프로필보기와 같은 비 공공 메트릭을 사용하면이 분석에 큰 도움이 될 것입니다.
