Análisis de tweets

Actores políticos venezolanos en Twitter (mayo 2020)

Beatriz Valdez

Aálisis de sentimientos en tuits enviados a cinco políticos venezolanos

María Corina Machado

library(colortools)

dispositivo <- function(marco, y= "Porcentaje", 
                        x = "Dispositivo empleado",
                        persona = "", 
                        elcolor =  pals("terra")[2] ){
  
  marco %>%
    count(source, sort =TRUE) %>%
  mutate(source = str_replace(source, "Twitter for", ""),
         source = str_trim(source, side = "both")) %>% 
  mutate(porcentaje = 100 * n/sum(n),
    source = reorder(source, porcentaje)) %>% 
    ggplot(aes(source, porcentaje)) +
    geom_col(fill = elcolor) +
    coord_flip() +
  theme_light() +
  labs(y = y, x = x,
       title = paste("Dispositivos empleados para tuitear", persona))
       
} 

Cerca del 60% de los tuits enviados a María Corina Machado se enviaron a través de dispositivos que emplearon el sistema operativo Android y un poco más del 20% de los tuis se enviaron a través de computadoras de escritorio.

usuario

usuario <- function(marco, y= "Porcentaje", 
                        x = "Usuario",
                        persona = "", 
                        elcolor =  pals("terra")[2], 
                    filtrado = 3){
  
  marco %>%
    count(screen_name, sort =TRUE) %>%
    filter(n > filtrado) %>% 
  mutate(porcentaje = 100 * n/sum(n),
    screen_name = reorder(screen_name, porcentaje)) %>% 
    ggplot(aes(screen_name, porcentaje)) +
    geom_col(fill = elcolor) +
    coord_flip() +
  theme_light() +
  labs(y = y, x = x,
       title = paste("Usuario que más han tuiteado a", persona))
       
} 

Idioma

idioma <- function(marco, y= "Porcentaje", 
                        x = "Idioma",
                        persona = "", 
                        elcolor =  pals("terra")[4], 
                    filtrado = 3){
  
  marco %>%
    count(lang, sort =TRUE) %>%
    filter(n > filtrado) %>% 
  mutate(porcentaje = 100 * n/sum(n),
    lang = reorder(lang, porcentaje)) %>% 
    ggplot(aes(lang, porcentaje)) +
    geom_col(fill = elcolor) +
    coord_flip() +
  theme_light() +
  labs(y = y, x = x,
       title = paste("Idiomas empleados para tuitear a", persona))
       
} 

Localización

pais <- function(marco, y= "Porcentaje", 
                        x = "Pais",
                        persona = "", 
                        elcolor =  pals("terra")[5], 
                    filtrado = 3){
  
  marco %>%
    count(country, sort =TRUE) %>%
    filter(n > filtrado) %>% 
    na.omit() %>% 
  mutate(porcentaje = 100 * n/sum(n),
    lang = reorder(country, porcentaje)) %>% 
    ggplot(aes(country, porcentaje)) +
    geom_col(fill = elcolor) +
    coord_flip() +
  theme_light() +
  labs(y = y, x = x,
       title = paste("Países y lugares desde donde se ha tuiteado a", persona))
       
}