{"id":1353,"date":"2018-09-25T14:14:31","date_gmt":"2018-09-25T14:14:31","guid":{"rendered":"https:\/\/lisdatasolutions.sidnpre.com\/2018\/09\/25\/analizamos-twitter-todas-las-reacciones-del-real-madrid-atletico\/"},"modified":"2025-06-05T11:45:45","modified_gmt":"2025-06-05T09:45:45","slug":"analizamos-twitter-todas-las-reacciones-del-real-madrid-atletico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/analizamos-twitter-todas-las-reacciones-del-real-madrid-atletico\/","title":{"rendered":"Analizamos Twitter. Todas las reacciones del Real Madrid-Atl\u00e9tico"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_55 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title \" >Tabla de contenidos<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Toggle Table of Content\" role=\"button\"><label for=\"item-6a05982de6b3d\" ><span class=\"\"><span style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input aria-label=\"Toggle\" aria-label=\"item-6a05982de6b3d\"  type=\"checkbox\" id=\"item-6a05982de6b3d\"><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/analizamos-twitter-todas-las-reacciones-del-real-madrid-atletico\/#TECNICAS_DE_TEXT_MINING_PARA_ANALIZAR_TWITTER\" title=\"TECNICAS DE TEXT MINING PARA ANALIZAR TWITTER\">TECNICAS DE TEXT MINING PARA ANALIZAR TWITTER<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/analizamos-twitter-todas-las-reacciones-del-real-madrid-atletico\/#EL_DERBI_A_TRAVES_DE_TWITTER\" title=\"EL DERBI A TRAV\u00c9S DE TWITTER\">EL DERBI A TRAV\u00c9S DE TWITTER<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/analizamos-twitter-todas-las-reacciones-del-real-madrid-atletico\/#%C2%BFJUGABAN_MESSI_Y_BENZEMA\" title=\"\u00bfJUGABAN MESSI Y BENZEMA?\">\u00bfJUGABAN MESSI Y BENZEMA?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/analizamos-twitter-todas-las-reacciones-del-real-madrid-atletico\/#NECESIDAD_DEL_ANALISTA_PARA_UN_CONOCIMIENTO_MAYOR\" title=\"NECESIDAD DEL ANALISTA PARA UN CONOCIMIENTO MAYOR\">NECESIDAD DEL ANALISTA PARA UN CONOCIMIENTO MAYOR<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"TECNICAS_DE_TEXT_MINING_PARA_ANALIZAR_TWITTER\"><\/span>TECNICAS DE TEXT MINING PARA ANALIZAR TWITTER<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Hoy traemos al blog un art\u00edculo diferente. Y es que, utilizando como hacemos diferentes herramientas anal\u00edticas, como KNIME, <strong>podemos no solo explorar los datos internos de nuestras compa\u00f1\u00edas, sino tambi\u00e9n mirar al exterio<\/strong>r.<\/p>\n<p>Twitter es un gran recurso si queremos conocer a nuestro entorno. Opiniones, cr\u00edticas viscerales, halagos (de vez en cuando), \u2026 todo ello se concentra en Twitter. As\u00ed que, aprovechando que KNIME permite de forma sencilla conectarse a Twitter, decidimos hacer un r\u00e1pido ejemplo.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"EL_DERBI_A_TRAVES_DE_TWITTER\"><\/span>EL DERBI A TRAV\u00c9S DE TWITTER<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Lo primero que tenemos que crear, es una API de Twitter. Hay varios sitios donde lo explican (por ejemplo, aqu\u00ed\u00a0 <a href=\"https:\/\/www.uno-de-piera.com\/crear-una-aplicacion-para-twitter\/\" rel=\"noopener\">https:\/\/www.uno-de-piera.com\/crear-una-aplicacion-para-twitter\/<\/a>). Con la API de Twitter obtendremos una serie de claves y token, que tendremos que copiar en el nodo de conector de KNIME.<\/p>\n<p>Una vez conectados, empezamos nuestro proceso de extracci\u00f3n y tratamiento de informaci\u00f3n. Adem\u00e1s de las herramientas de miner\u00eda de texto que KNIME posee, <strong>dise\u00f1amos aquellas soluciones que necesitamos para el tratamiento ad hoc a nuestro caso de estudio<\/strong> (teniendo en cuenta que muchas de las herramientas de miner\u00eda de texto est\u00e1n muy bien implementadas para el idioma ingl\u00e9s, siendo de menos utilidad para el castellano).<\/p>\n<p>Como Twitter es muy grande, decidimos basarnos en la lista de Trending Topic para analizar bajo qu\u00e9 hashtag podemos tener m\u00e1s mensajes para analizar. Es por ello que usamos el #Megaderbichampions para nuestro an\u00e1lisis.<\/p>\n<p>Gracias a distintas herramientas de miner\u00eda de texto, podemos ir tratando nuestros tweets, teniendo siempre como objetivo final<strong> la creaci\u00f3n de un Tag Cloud<\/strong>: una nube de palabras clavecon las que poder extraer informaci\u00f3n acerca de nuestro caso de estudio, en este caso, el derbi.<\/p>\n<p>Hemos polarizado distintas palabras para una mejor comprensi\u00f3n. A la luz de estos resultados, est\u00e1 claro que el Real Madrid fue el \u00fanico equipo del partido. Y en concreto, <strong>Cristiano Ronaldo<\/strong>, que fue muy comentado en los tweets (sin duda, fue el protagonista del encuentro).<\/p>\n<p>Debido a la variabilidad que puede tener analizar simplemente los tweets, <strong>el Tag Cloud nos sirve de gu\u00eda para hacer una profundizaci\u00f3n en la informaci\u00f3n<\/strong>, y tratar de encontrar motivos. Por ejemplo, el hecho de que este fuera el hashtag utilizado por el canal Mega de Atresmedia, crea un sesgo hacia los comentaristas del mismo (en este caso, la etiqueta \u201cpet\u00f3n\u201d nos indica a Jos\u00e9 Antonio Mart\u00edn Ot\u00edn \u201cPet\u00f3n\u201d, conocido periodista y fan rojiblanco.)<\/p>\n<p>Dos nombres nos resultan curiosos en esta nube: \u201cMessi\u201d y \u201cBenzema\u201d.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%C2%BFJUGABAN_MESSI_Y_BENZEMA\"><\/span>\u00bfJUGABAN MESSI Y BENZEMA?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>A partir de los datos de Twitter, decidimos investigar ambos conceptos.<\/p>\n<p>Los tweets que enlazaban con Messi, al contrario de lo que pod\u00edamos suponer al principio (la eterna comparaci\u00f3n de qui\u00e9n de los dos es mejor), fueron principalmente tweets de burla, que enlazaban el hecho de que el Barcelona estuviese eliminado de la Champions, y que Messi ense\u00f1ara su camiseta en el \u00faltimo cl\u00e1sico:<\/p>\n<p>En cuanto a Benzema, decidimos seguir el rastro de los tweets, y descubrimos algo curioso.<\/p>\n<p>Algunas cr\u00edticas de los seguidores y el bajo rendimiento del jugador en el partido de ayer, hicieron que varios se planteasen las comparaciones con otros delanteros, \u00bfpodr\u00eda haber jugado Morata?<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"NECESIDAD_DEL_ANALISTA_PARA_UN_CONOCIMIENTO_MAYOR\"><\/span>NECESIDAD DEL ANALISTA PARA UN CONOCIMIENTO MAYOR<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Esto ha sido un peque\u00f1o ejemplo, hecho de una manera \u00e1gil sobre el partido de ayer. <strong>KNIME nos permite llevar a cabo este proceso de miner\u00eda de texto sobre grandes vol\u00famenes de datos<\/strong>. Podr\u00edamos ampliar las capturas, las fuentes de datos, incluso a\u00f1adir nuevas plataformas de social media. Pero aun con todo, <strong>es necesario la supervisi\u00f3n y el \u201colfato\u201d de un analista<\/strong>, que permita ver d\u00f3nde flaquea el an\u00e1lisis, d\u00f3nde indagar m\u00e1s y c\u00f3mo enriquecer el tratamiento de la informaci\u00f3n.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>TECNICAS DE TEXT MINING PARA ANALIZAR TWITTER Hoy traemos al blog un art\u00edculo diferente. Y es que, utilizando como hacemos diferentes herramientas anal\u00edticas, como KNIME, podemos no solo explorar los datos internos de nuestras compa\u00f1\u00edas, sino tambi\u00e9n mirar al exterior. Twitter es un gran recurso si queremos conocer a nuestro entorno. 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