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Com 666 milhões de utilizadores activos em 2023, o antigo Twitter, ou a nova marca XO Twitter é uma das plataformas de redes sociais mais populares e uma valiosa fonte de informação para empresas, investigadores e indivíduos. No entanto, a extração e a filtragem manual de dados entre o vasto domínio de dados do Twitter é esmagadora e não funcional.
O scraping do Twitter envolve a utilização de software ou scripts para recolher dados da plataforma. Pode analisar estes dados para obter informações valiosas sobre tópicos de tendências e hashtags, conversas, interacções que ocorrem na plataforma e comportamento dos utilizadores.
As informações recolhidas podem ser meticulosamente analisadas para vários fins, tais como análise de sentimentos, estudos de mercado e monitorização de redes sociais. Este artigo abordará os diferentes aspectos da raspagem Dados do Twitter utilizando os métodos existentes, desde o scripting ao software sem código, custos associados e termos éticos e de legalidade.
Índice
Que tipos de dados podem ser extraídos do Twitter?
É possível extrair diferentes tipos de dados do Twitter. Aqui estão os três principais tipos de dados para raspagem do Twitter:
- Tweets: É possível capturar dados específicos de tweets filtrados com base em perfis, como gostos, respostas, retweets e URLs especificados.
- Perfis de utilizador: Tudo o que estiver num perfil de utilizador público é colecionável, como a biografia do utilizador, a descrição do perfil, o número de tweets, os retweets, o número de seguidores/seguidos e a imagem de perfil.
- Palavras-chave/Hashtags: Pode recolher tweets que contenham determinadas palavras-chave, hashtags ou a sua combinação. Também é possível refinar a pesquisa pelo número de gostos ou pela procura de datas e horas específicas.
Termos de utilização legais e éticos
Ao mergulhar no mundo da extração de dados, é essencial compreender os limites legais e éticos envolvidos.
De acordo com o Termos e regulamentos do Twitter (Contrato e Política de Desenvolvedor), a raspagem de dados sem permissão explícita é proibida e declarada pela política do Twitter: "É expressamente proibido fazer scraping dos Serviços sem o consentimento prévio do Twitter.
Qualquer utilização abusiva da API do Twitter para estes fins será objeto de medidas coercivas, que podem incluir a suspensão e o cancelamento do acesso.
Guia geral para a recolha de dados do Twitter
Após uma breve introdução à recolha de dados do Twitter, está na altura de explorar o processo de recolha de dados do Twitter. Assim, compilámos para si um guia simples e completo sobre a recolha de dados do Twitter. Por favor, siga os passos abaixo:
- Em primeiro lugar, é necessário ter as ferramentas de raspagem correctas. Há muitas opções por onde escolher. Por isso, determine a opção que melhor se adapta ao seu orçamento e às suas preferências.
- Descarregue e instale a ferramenta de recolha de dados no seu sistema.
- Certifique-se de que tem bastante espaço de armazenamento disponível no seu dispositivo e de que dispõe de uma ligação fiável à Internet.
- Após a instalação, inicie sessão utilizando os detalhes da sua conta do Twitter.
- Ajustar os parâmetros para extrair dados do Twitter é um passo importante que lhe permite extrair dados com base em palavras-chave, hashtags, datas e horas, localizações, URLs, etc.
- Após a execução da ferramenta de extração, será deixada para trás uma grande quantidade de dados. Pode exportar os dados para diferentes formatos de ficheiro (xlsx, CSV, JSON, etc.).
- Na etapa final, deve analisar os dados exportados para obter informações sobre o seu tópico de interesse.
Ferramentas e métodos de recolha de dados do Twitter
Analisámos algumas ferramentas de raspagem disponíveis na Internet, desde o raspador oficial do Twitter a serviços de terceiros e até bibliotecas Python de código aberto, e listámo-las abaixo.
4.1. Raspadores do Twitter baseados em API
O primeiro método que vamos analisar são os scrapers do Twitter baseados em API, que incluem o Twitter API V2, Apify, Brightdata e Scrapingdog.
4.1.1. API do Twitter V2
A API do Twitter v2 é a versão mais recente da API do Twitter, a API oficial e uma das mais utilizadas pelos programadores que criam aplicações com interação social ou pelos investigadores/indivíduos que recolhem dados para os seus fins específicos. A utilização de novas APIs permite a monitorização e análise sem esforço de conversas em direto nas redes sociais.
Recentemente, o Twitter adicionou algumas novas funcionalidades, tais como pontos de extremidade, opções de carga útil para publicações de tweets, conjuntos de identificadores de conversação e anotações. Estas alterações são bastante impressionantes. No entanto, a nova estrutura de preços suscitou sérias preocupações aos programadores e às aplicações de terceiros. Com a nova estrutura de preços, o acesso aos serviços diminuiu drasticamente e os preços aumentaram drasticamente.
Os planos de preços da API v2 do Twitter/X têm três níveis: Gratuito, básico e empresarial.
- No escalão gratuito, os programadores podem publicar até 1500 tweets por mêsconcebido para utilização apenas para escrita e para testar a API do Twitter.
- O escalão básico custa $100 por mês e permite que os programadores publiquem até 3000 tweets por mês ao nível do utilizador e 50.000 tweets (com um limite de leitura de 10.000) ao nível da aplicação.
- O pneu Enterprise inclui funcionalidades mais avançadas concebidas para empresas. No entanto, o plano empresarial cobrará aos programadores/empresas um preço exorbitante de quase 42000$ por mês.
4.1.2. Apify
Através do Twitter Scraper da Apify, pode extrair informações de dados do Twitter disponíveis publicamente, como hashtags, tópicos, respostas, imagens e muito mais. As alterações recentes ao Twitter impuseram novos limites à visualização e recolha de tweets nesta plataforma, uma vez que os utilizadores só podem extrair informações públicas até 100 tweets por perfil. Este scraper não pode extrair os tweets mais recentes, mas pode recuperar os mais curtidos. Os dados extraídos podem ser acedidos nos formatos HTML, JSON, Excel e CSV.
A figura seguinte ilustra os custos mensais do serviço da Apify. Oferece ainda um desconto de 10% para o plano anual. Para mais informações, visite Preços da Apify.
4.1.3. Brightdata
A Bright Data é uma plataforma de recolha de dados que oferece ferramentas de raspagem da Web, como servidores proxy, APIs e soluções sem código. O Web Scraper da Bright Data dá aos utilizadores a capacidade de extrair dados de perfis públicos do Twitter, incluindo imagens, vídeos, tweets, hashtags e muito mais.
Os preços começam com um 500$ mensal para 151000 carregamentos de páginas. O coletor de dados Bright Data Twitter scraper é compatível com todos os serviços Web e produz os seus dados em formato Excel. Também oferece um teste de 7 dias, e pode testar a plataforma antes de pagar 500 dólares.
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4.1.4. Cão de rasto
Scrapingdog é uma API de raspagem da Web que o ajuda a raspar qualquer sítio Web, incluindo o Twitter. Permite-lhe extrair tweets utilizando IDs de tweets ou páginas públicas para extrair detalhes como o número de seguidores, o número de seguidores e ligações de sítios Web.
Custa-lhe 0,0009$ por página para fazer scraping do Twitter no plano padrão, que está entre o melhor valor em relação ao preço em comparação com os outros raspadores do Twitter de topo. Também disponibilizaram um teste gratuito; pode cancelar a sua subscrição em qualquer altura e reembolsar o seu dinheiro facilmente. Para mais informações sobre como extrair dados com o Scrapingdog, pode visitar Documentação da API de raspagem do Twitter.
4.2. Bibliotecas e pacotes Python para raspar o Twitter
Agora que está familiarizado com a API do Twitter e com aplicações como a Apify, está na altura de dar uma vista de olhos às bibliotecas e pacotes Python para a recolha de dados do Twitter.
4.2.1. Tweepy
O Tweepy é um pacote Python de código aberto que permite que os desenvolvedores acessem os pontos de extremidade do Twitter de forma suave e transparente. No entanto, você deve estar ciente de que o Twitter impôs limitações no número de solicitações enviadas para a API X/Twitter, onde São permitidos 900 pedidos a cada 15 minutos. Nesta secção, pretendemos dar uma vista de olhos à funcionalidade do Tweepy e apresentar um exemplo simples.
Para começar, instale o pacote Tweepy usando o comando "pip install Tweepy" no seu IDE Python e, em seguida, importe o Tweepy também. O próximo passo é registar a sua aplicação cliente no Twitter. Crie uma nova aplicação. Uma vez concluído, receberá um token de portador.
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tubagem install tweepy importação tweepy |
Em seguida, deve criar uma instância "Client" para passar o token de portador do consumidor que obteve da API do Twitter.
Na variável de consulta, especificámos um campo, uma menção e uma hashtag, conforme demonstrado.
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cliente = tweepy.Cliente(ficha_do_portador="bearer_token) consulta = "consultar @menções #hashtags |
Para pesquisar tweets dos últimos sete dias, você pode usar o recurso search_recent_tweets disponível no Tweepy. Para especificar os dados que está a procurar, precisa de passar uma consulta de pesquisa.
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tweets_recentes = cliente.pesquisar_tweets_recentes(consulta=consulta, campos_tweets=['tweet_field_1', 'campo_do_tweeter_2'], max_results=100) |
Se tiver acesso à faixa de produtos de investigação académica, pode recuperar tweets com mais de 7 dias. Do arquivo completo de tweets disponíveis publicamente.
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tweets = cliente.pesquisar_todos_tweets(consulta=consulta, campos_tweets=['tweet_field_1', 'campo_do_tweeter_2'], max_results=100) |
É possível exportar os resultados utilizando o seguinte código.
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para tweet em tweets.data: imprimir(tweet.texto) se len(tweet.anotações_de_contexto) > 0: imprimir(tweet.anotações_de_contexto) |
Existem também muitas funções no Tweepy capazes de realizar várias tarefas em casos mais complexos e específicos.
4.2.2. Snscrape
Outra forma de obter informações do Twitter sem depender de uma API é através do Snscrape. Permite obter informações básicas como perfis de utilizadores, conteúdo de tweets, fontes, etc. Ao contrário do Tweepy, não há limites para o número de tweets que pode extrair ou para as datas dos tweets, e pode extrair dados antigos do Twitter. Como o Snscrape não está conectado à API do Twitter, ele não tem funcionalidade no nível do Tweepy. Confira nosso guia completo para Snscrape.
Nesta secção, também analisamos um exemplo básico de recolha de alguns dados do Twitter utilizando o Snscrape em Python.
Primeiro, você deve instalar o Snscrape. Observe que é necessário ter o Python 3.8 ou superior instalado para que ele funcione.
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tubagem install snscrape |
Na etapa seguinte, instale as seguintes bibliotecas.
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importação snscrape.módulos.twitter como sntwitter importação pandas como pd |
Enviamos uma consulta (no nosso caso, "consulta") utilizando a função "TwitterSearchScraper(query).get_items" e obtemos elementos da pesquisa tal como os resultados da barra de pesquisa do Twitter.
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consulta = "consulta" para tweet em sntwitter.TwitterSearchScraper(consulta).get_items(): imprimir(vars(tweet)) pausa |
Existem outros métodos que podem ser utilizados para extrair dados do Twitter, tais como: TwitterSearchScraper, TwitterUserScraper, TwitterProfileScraper, TwitterHashtagScraper, TwitterTweetScraperMode, TwitterTweetScraper, TwitterListPostsScraper, TwitterTrendsScraper.
Conclusão
O Twitter é uma fonte valiosa de informações sociológicas em toda a Web. Ao tirar partido das informações extraídas do Twitter, pode adaptar os seus planos para aumentar as suas vendas e melhorar as suas estratégias de marketing. Neste artigo, apresentámos uma visão geral aprofundada dos diferentes aspectos e métodos de recolha de dados do Twitter para extrair dados que podem ser valiosos para as empresas ou para a investigação.
Resumindo, de acordo com as novas limitações impostas à API v2 do Twitter, juntamente com os custos elevados, a seleção do melhor raspador seria um desafio. Pode beneficiar de funcionalidades mais avançadas na API do Twitter ou de aplicações de terceiros e bibliotecas Python (Tweepy) que estão diretamente ligadas à API do Twitter. No entanto, o número de pedidos que pode efetuar é estritamente limitado. Por outro lado, se procura extrair dados publicamente disponíveis e as funcionalidades básicas satisfazem as suas necessidades, opções como a biblioteca Python Snscrape podem ser uma óptima escolha.
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