Python ile Twitter Verilerinin Analizi: Hashtag Kullanımı

Adı : Python ile Twitter Verilerinin Analizi: Hashtag Kullanımı

Twitter, başta Amerika olmak üzere dünya genelinde kullanılan, bilgi paylaşımını sağlayan bir sosyal medya platformudur. Twitter üzerinde, belirli anahtar kelimelerin (#hashtag) kullanılması ile oluşturulan tartışmalar ve konular, kullanıcılar tarafından takip edilebilir ve ilgilendirici olanlar hakkında yorum yapılabilir. Bu yazı, Python dili kullanarak Twitter'daki hashtag kullanımını analiz ederek, kullanıcıların hangi konularda daha fazla yorum yaptığını anlamaya yönelik olacak.

Başlangıç olarak, Twitter verilerinin erişimi için \"tweepy\" adında bir Python kütüphanesi kullanılabilir. Tweepy, Twitter API'si ile etkileşim kurmak için kullanılır ve bu sayede Twitter'da bulunan verilere erişim sağlanabilir. Kullanıcının, Tweepy üzerinden API anahtarını alması gerekmektedir. Bu anahtar sayesinde, Twitter verilerine erişim sağlayarak analiz yapılabilir.

Örnek olması amacı ile #python hashtag kullanımı incelenebilir. Verilere erişim için Tweepy kütüphanesi kullanılarak, belirli bir süre içerisinde yapılan paylaşımların sayısı, etkileşim sayısı ve paylaşım yapan kişilerin takipçi sayısı gibi bilgiler elde edilebilir. Bu verilerin otomatik olarak toplanması için Python'da pymongo kütüphanesi de kullanılabilir. Bu sayede veriler, MongoDB gibi veritabanlarına kaydedilerek, daha sonradan kullanılmak üzere saklanabilir.

Örnek bir kod ile, #python hashtag kullanımının incelenmesi aşağıdaki gibi yapılabilecektir:

```python
import tweepy
import pymongo

# Twitter API Anahtarları
consumer_key = \"API Anahtarı\"
consumer_secret = \"API Anahtarı\"
access_token = \"API Anahtarı\"
access_token_secret = \"API Anahtarı\"

# Authentication işlemi
auth = tweepy.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret)
auth.set_access_token(access_token, access_token_secret)

# API oluşturma
api = tweepy.API(auth)

# Anahtar kelimeye göre tweetleri alma işlemi
search_words = \"#python\"
date_since = \"2021-01-01\"

# Tweet verilerinin MongoDB veritabanına kaydedilmesi
myclient = pymongo.MongoClient(\"mongodb://localhost:27017/\")
mydb = myclient[\"python_tweepy\"]
mycol = mydb[\"tweets\"]

for tweet in tweepy.Cursor(api.search_tweets,
q=search_words,
lang=\"en\",
since_id=date_since).items(1000):
mycol.insert_one(tweet._json)

# Verilerin alınması ve analizi
cursor = mycol.find()
for document in cursor:
print(document)
```

Yukarıdaki kod, #python hashtag'i altında yapılan son 1000 paylaşımı MongoDB veritabanına kaydedecektir. Daha sonra veriler, veritabanından döngü kullanarak alınarak analiz edilir.

Soru: Hangi fail hashtag en çok kullanılmaktadır?
Cevap: Verilerin alındığı tarihe ve anahtar kelimeye göre değişebilir. Ancak, en çok kullanılan hashtagler genellikle #love, #fashion, #travel, #food, #music, #health, #fitness gibi konuların olduğu bilinmektedir.

Soru: Hangi ülkede en çok hashtag kullanımı gerçekleşmektedir?
Cevap: Verilerin incelendiği tarih, anahtar kelime ve aralığa göre değişiklik gösterebilir. Ancak, genellikle Amerika Birleşik Devletleri, İngiltere, İspanya, Brezilya, Hindistan, Filipinler, Türkiye, Meksika gibi ülkelerde en yoğun hashtag kullanımı görülmektedir.

Soru: Hangi kullanıcıların paylaşımları daha fazladır?
Cevap: Bu sorunun cevabı da ünlü kişilere, markalara, politikacılara, sporculara ve önde gelen influencer'lara göre değişiklik gösterebilir. Ancak, genellikle takipçi sayısı fazla olan kullanıcıların paylaşımlarının daha yaygın olduğu bilinmektedir.

Sonuç olarak, Twitter verilerinin analizi için Python kullanımının oldukça faydalı olduğu görülmektedir. Özellikle, hashtag kullanımının analizi ile kullanıcıların hangi konulara daha fazla ilgi duyduğu anlaşılabilmektedir. Bu verilerin doğru şekilde yorumlanması ve analiz edilmesi, işletmelerin pazarlama stratejileri için faydalı olabilecektir."