Creación de un Grafo para concer que usuario de twitter obtiene mayor repercusión con el #coronavirus
Autores : Luis Domínguez López y Sabrina Gutierrez

Fase 1

Este primer script realiza una descarga de twitter con tweepy y las credenciales obtenidas de API TWITTER El resultado es covid-2.csv – fecha de creación, tweet y el nombre del usuario que realizó el RT o el autor.

Fase 2

En esta fase trabajamos sobre covid-2.csv, buscamos obtener los datos de forma mas clara. Por eso buscamos 2 cosas, 1º sacar de los tweets los autores que han sido RT (¿Por qué? Si obtenemos el autor original y contabilizamos cuantas personas le han realizado un RT podemos obtener dos cosas 1º su alcance en referencia a un tema, 2º tener la relación influencer-usuario y poder analizar que influencer afecta mas a cierto usuario), 2º realizar un CSV llamado personas_nombradas-2.csv que contabiliza por usuario el número de RT que ha obtenido.

Fase 3

Para trabajar con Gephi, , la forma mas fácil de empezar es siguiendo la siguiente estructura, un CSV dedicado a los nodos. Este tiene que seguir como mínimo la estructura [ id, label ] en este caso es [id,label,Categoria,Valor] , (¿Por qué? Cada id permitirá que en el siguiente csv “edges” podamos crear las conexiones entre los diferentes id, la de label será el nombre que aparezca en el nodo, y las otras dos permiten colorear según la categoría o según su valor) edge.csv. tiene la estructura [ id origen, id destino, tipo de conexión, valor de la conexión].

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Después de la fase 3 ya es posible ponerse a trabajar con Gephi. Para ello tenemos que crear un nuevo proyecto y, en la ventana de laboratorio de datos, cargar en una misma área de trabajo node.csv y edge.csv

Fase 4

En la fase 4 se pueden jugar con los datos de forma que obtengamos datos más reducidos, pero más útiles. Tratamos de mostrar los datos más reducidos y creamos un nodo valor, de esta forma no es necesario poner a todos los usuarios y se puede conectar al influencer directamente con el valor.

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