Dominio del Twitter (X) Scraping: Las mejores herramientas y prácticas en 2024

Con 666 millones de usuarios activos en 2023, la antigua Twitter, o la nueva marca XTwitter es una de las plataformas de redes sociales más populares y una valiosa fuente de información para empresas, investigadores y particulares. Sin embargo, extraer y filtrar datos manualmente entre el vasto dominio de datos de Twitter resulta abrumador y poco funcional. 

El scraping de Twitter consiste en utilizar software o scripts para recopilar datos de la plataforma. Puedes analizar estos datos para obtener información muy valiosa sobre los temas y hashtags de moda, las conversaciones, las interacciones que se producen en la plataforma y el comportamiento de los usuarios.

La información recopilada puede analizarse meticulosamente para diversos fines, como el análisis de opiniones, la investigación de mercados y la monitorización de redes sociales. Este artículo se adentrará en diferentes aspectos de raspado datos de Twitter utilizando los métodos existentes, desde el scripting hasta el software sin código, los costes asociados y la legalidad y los términos éticos.

Tabla de Contenidos

¿Qué tipos de datos pueden extraerse de Twitter?

Puedes extraer diferentes tipos de datos de Twitter. Aquí tienes tres tipos de datos principales para el scraping de Twitter:

• Tweets: Puede capturar datos específicos de tweets filtrados en función de perfiles, como sus me gusta, respuestas, retweets y URL especificadas.
• Perfiles de usuario: Se puede recopilar cualquier dato de un perfil de usuario público, como la biografía del usuario, la descripción del perfil, el número de tweets, retweets, el número de seguidores/seguidos y la imagen del perfil.
• Palabras clave/Hashtags: Puedes recopilar tweets que contengan determinadas palabras clave, hashtags o su combinación. También es posible refinar la búsqueda por el número de "me gusta" o buscando fechas y horas concretas.

Legalidad y ética

Al sumergirse en el mundo del scraping de datos, es esencial comprender los límites legales y éticos implicados.

Según la Condiciones de uso de Twitter (Acuerdo y Política del Desarrollador), el scraping de datos sin permiso explícito está prohibido y declarado por la política de Twitter: "El scraping de los Servicios sin el consentimiento previo de Twitter está expresamente prohibido.

Cualquier abuso de la API de Twitter para estos fines estará sujeto a medidas coercitivas, que pueden incluir la suspensión y el cese del acceso.

Guía general para el scraping de Twitter

Después de una breve introducción al scraping de Twitter, es hora de explorar el proceso de scraping a través de los datos de Twitter. Por ello, hemos recopilado para ti una guía sencilla y completa sobre el scraping de Twitter. Sigue los pasos que se indican a continuación:

1. En primer lugar, debe disponer de las herramientas de raspado adecuadas. Hay muchas opciones entre las que elegir. Por tanto, determine qué opción se ajusta a su presupuesto y preferencias.
2. Descargue e instale la herramienta de raspado en su sistema.
3. Asegúrate de que dispones de suficiente espacio de almacenamiento en tu dispositivo y de una conexión a Internet fiable.
4. Tras la instalación, inicia sesión con los datos de tu cuenta de Twitter.
5. Ajustar los parámetros para el scraping de datos de Twitter es un paso importante que permite extraer datos en función de palabras clave, hashtags, fechas y horas, ubicaciones, URL, etc.
6. Después de ejecutar la herramienta de raspado, quedará una gran cantidad de datos. Puede exportar los datos a diferentes formatos de archivo (xlsx, CSV, JSON, etc.).
7. En el último paso, debe analizar los datos exportados para obtener información sobre su tema de interés.

Herramientas y métodos de Twitter Scraping

Hemos revisado algunas herramientas de scraping disponibles en Internet, desde el scraper oficial de Twitter hasta servicios de terceros e incluso bibliotecas Python de código abierto, y las enumeramos a continuación.

4.1. Raspadores de Twitter basados en API

El primer método que vamos a analizar son los raspadores de Twitter basados en API, entre los que se incluyen Twitter API V2, Apify, Brightdata y Scrapingdog.

4.1.1. Twitter API V2

Twitter API v2 es la última versión de la API de Twitter, la API oficial y una de las más utilizadas por los desarrolladores que crean aplicaciones con interacción social o por investigadores o particulares que recopilan datos para sus fines específicos. El uso de las nuevas API permite supervisar y analizar sin esfuerzo las conversaciones en directo en las redes sociales.

Recientemente, Twitter ha añadido algunas características nuevas, como puntos finales, opciones de carga útil para publicaciones de tweets, conjuntos de identificadores de conversación y anotaciones. Estos cambios son bastante impresionantes. Sin embargo, la nueva estructura de precios ha suscitado serias preocupaciones entre los desarrolladores y las aplicaciones de terceros. Con la nueva estructura de precios, el acceso a los servicios ha disminuido drásticamente, y los precios han subido drásticamente.

Los planes de precios de la API v2 de Twitter/X tienen tres niveles: Gratuito, básico y empresarial.

• En el nivel gratuito, los desarrolladores pueden publicar hasta 1500 tweets al mesdiseñado para uso de sólo escritura y para probar la API de Twitter.
• El nivel básico cuesta $100 al mes y permite a los desarrolladores publicar hasta 3.000 tweets al mes a nivel de usuario y 50.000 tweets (con un límite de lectura de 10.000) a nivel de aplicación.
• El neumático Enterprise incluye características más avanzadas diseñadas para las empresas. Sin embargo, el plan Enterprise cobrará a los desarrolladores/empresas un precio desorbitado de 1,5 millones de euros. casi 42000$ al mes.

4.1.2. Apify

A través de Twitter Scraper de Apify, puedes extraer información de datos de Twitter disponibles públicamente, como hashtags, hilos, respuestas, imágenes y mucho más. Los recientes cambios en Twitter han puesto nuevos límites a la visualización y raspado de tweets en esta plataforma, ya que los usuarios sólo podrán extraer información pública hasta 100 tweets por perfil. Este scraper no puede extraer los tweets más recientes, pero sí los que más gustan. Se puede acceder a los datos extraídos en formatos HTML, JSON, Excel y CSV.

La siguiente figura ilustra los costes mensuales del servicio de Apify. También ofrece un descuento de 10% para el plan anual. Para más información, visite Precios Apify.

4.1.3. Brightdata

Bright Data es una plataforma de recopilación de datos que ofrece herramientas de web scraping como servidores proxy, API y soluciones sin código. Web Scraper de Bright Data ofrece a los usuarios la posibilidad de extraer datos de perfiles públicos de Twitter, incluidas imágenes, vídeos, tuits, hashtags y mucho más.

Los precios comienzan con un 500$ mensual para 151000 cargas de página. Bright Data Twitter scraper colector de datos es compatible con todos los servicios web y salidas de sus datos en formato Excel. También ofrece una prueba de 7 días, y usted puede probar la plataforma antes de pagar 500 dólares.

¿Listo para llevar tu Twitter scraper al siguiente nivel?
Pruebe los proxies IPv6 para un scraping avanzado y anónimo.

4.1.4. Scrapingdog

Scrapingdog es una API de raspado web que te ayuda a raspar cualquier sitio web, incluido Twitter. Te permite scrapear tweets usando IDs de tweets o scrapear páginas públicas para extraer detalles como número de seguidores, número de seguidos y enlaces a sitios web.

Te cuesta 0,0009$ por página raspar Twitter en el plan estándar, que se encuentra entre el mejor valor sobre el precio en comparación con los otros mejores raspadores de Twitter. También han proporcionado una prueba gratuita; puede cancelar su suscripción en cualquier momento y reembolsar su dinero fácilmente. Para obtener más información acerca de cómo raspar datos utilizando Scrapingdog, puede visitar Documentación de la API de Twitter Scraping.

4.2. Bibliotecas y paquetes de Python para el scraping de Twitter

Ahora que estás familiarizado con la API de Twitter y aplicaciones como Apify, es el momento de echar un vistazo a las bibliotecas y paquetes de Python para Twitter scraping.

4.2.1. Tweepy

Tweepy es un paquete Python de código abierto que permite a los desarrolladores acceder a los puntos finales de Twitter de forma fluida y transparente. Sin embargo, debe tener en cuenta que Twitter ha impuesto limitaciones al número de solicitudes enviadas a la API X/Twitter, donde Se permiten 900 solicitudes cada 15 minutos. En esta sección, pretendemos echar un vistazo a la funcionalidad de Tweepy y dar un ejemplo sencillo. 

Para empezar, instala el paquete Tweepy usando el comando "pip install Tweepy" en tu IDE de Python y luego importa también Tweepy. Registrar tu aplicación cliente con Twitter es el siguiente paso. Crea una nueva aplicación. Una vez completado, recibirás un token de portador.

A continuación, debes crear una instancia "Cliente" para pasar el token de consumidor portador que has obtenido de la API de Twitter.

En la variable de consulta, especificamos un campo, una mención y un hashtag como se ha demostrado.

Para buscar los tweets de los últimos siete días, puede utilizar la función search_recent_tweets disponible en Tweepy. Para especificar los datos que buscas, necesitas pasar una consulta de búsqueda.

Si tiene acceso a la pista de productos de investigación académica, puede recuperar tweets de más de 7 días. Del archivo completo de tuits disponibles públicamente.

Puede exportar los resultados utilizando el siguiente código.

También hay un montón de funciones en Tweepy capaces de realizar diversas tareas en casos más complejos y específicos.

4.2.2. Snscrape

Otra forma de obtener información de Twitter sin depender de una API es a través de Snscrape. Te permite recuperar información básica como perfiles de usuario, contenido de los tweets, fuentes, etc. A diferencia de Tweepy, no hay límites en el número de tweets que puedes raspar o en las fechas de los tweets, y puedes extraer datos antiguos de Twitter. Dado que Snscrape no está conectado a la API de Twitter, carece de funcionalidad al nivel de Tweepy.

En esta sección, también revisamos un ejemplo básico de scraping de algunos datos de Twitter utilizando Snscrape en Python.

En primer lugar, debes instalar Snscrape. Ten en cuenta que debes tener Python 3.8 o superior instalado para que funcione.

En el siguiente paso, instale las siguientes bibliotecas.

Enviamos una consulta (en nuestro caso, "query") utilizando la función "TwitterSearchScraper(query).get_items" y obtenemos elementos de la búsqueda igual que los resultados de la barra de búsqueda de Twitter.

Hay otros métodos que se pueden utilizar para el scraping de datos de Twitter, tales como: TwitterSearchScraper, TwitterUserScraper, TwitterProfileScraper, TwitterHashtagScraper, TwitterTweetScraperMode, TwitterTweetScraper, TwitterListPostsScraper, TwitterTrendsScraper.

Conclusión

Twitter es una valiosa fuente de información sociológica en la red. Al aprovechar la información raspada de Twitter, puede adaptar sus planes para impulsar sus ventas y mejorar sus estrategias de marketing. En este artículo, hemos presentado una visión en profundidad de diferentes aspectos y métodos del scraping de Twitter para extraer datos que pueden ser valiosos para las empresas o la investigación.

En resumen, de acuerdo con las nuevas limitaciones impuestas en la API v2 de Twitter junto con los altos costes, seleccionar el mejor scraper sería todo un reto. Puedes beneficiarte de funciones más avanzadas de la API de Twitter o de aplicaciones de terceros y bibliotecas de Python (Tweepy) que están directamente conectadas a la API de Twitter. Pero, el número de peticiones que puedes hacer está estrictamente limitado. Por otro lado, si buscas hacer scraping de datos disponibles públicamente y las funciones básicas satisfacen tus necesidades, opciones como la biblioteca Snscrape Python pueden ser una gran elección.

¿Listo para llevar tu Twitter scraper al siguiente nivel?
Pruebe los proxies IPv6 para un scraping avanzado y anónimo.

Descargo de responsabilidad: Este material ha sido desarrollado estrictamente con fines informativos. No constituye respaldo de ninguna actividad (incluidas las actividades ilegales), productos o servicios. Usted es el único responsable de cumplir con las leyes aplicables, incluidas las leyes de propiedad intelectual, cuando utilice nuestros servicios o confíe en cualquier información contenida en este documento. No aceptamos ninguna responsabilidad por los daños que surjan del uso de nuestros servicios o la información contenida en este documento de ninguna manera, excepto cuando lo exija explícitamente la ley.