Assim que vou retweetar o que me interessa no Twitter!
Vários mercados precisam de notícias em tempo real, imagine só o mercado de finanças:
- Uma decisão política, um resultado de uma grande empresa ou um acidente são fatores que geram um impacto enorme no mercado financeiro.
Isso faz que todos os envolvidos fiquem ligados o tempo inteiro em notícias.
Hoje em dia, na grande parte das vezes ficamos sabendo de notícias pelas nossas redes sociais. Isso porque as notícias mais relevantes são postadas e compartilhadas com muita velocidade.
O que também propicia essa velocidade é a informalidade e objetividade das redes sociais. É muito mais fácil escrever um tweet do que uma reportagem.
Entre todas as redes sociais, considero que o Twitter seja a rede social mais voltada para notícias. É uma rede social que está sempre vivendo a polêmica do momento.
E, no meu trabalho, não é diferente! Usamos muito o Twitter como meio de informação.
Meu trabalho é diretamente relacionado ao campeonato brasileiro de futebol e uma das maiores dores dos nossos clientes é justamente não estar 100% informado.
Eles precisam saber quem o técnico irá escalar na próxima partida. Essa informação nunca é divulgada de forma concreta com antecedência.
Então, a nossa principal fonte de notícias é o repórter que trabalha dentro do clube, que vive o dia a dia dos atletas e acompanha os treinamentos.
E todas as informações são divulgadas primeiramente no Twitter.
Porém, existem vários repórteres para cada time e, além disso, são postadas várias informações em seus perfis que não nos interessam.
Então, para resolver esse problema acima, o que eu fiz?
Criei uma lista com 90 repórteres que são destinados a acompanhar o dia a dia de clubes da Serie A do Campeonato Brasileiro.
Além disso, criei uma plataforma para ler as postagens e decidir se ela é interessante ou não para o fim que desejo.
Nessa plataforma, eu consigo ver o horário da postagem, quem postou, qual o time que ele acompanha, o texto da postagem, seu engajamento e também clicar para ir direto ao post.
Poderia ter sido criado um gatilho para definir se o post deveria ser retuítado ou não, por exemplo:
Compartilhar os tweets com maior número de curtidas
Compartilhar os tweets com determinadas palavras-chave
Compartilhar os tweets com mais compartilhamentos
Porém, como é a primeira versão da ferramenta, optei por deixar a opção de retweet com um gatilho manual. Alguém precisará clicar em no botão “RETWEET” para compartilhar o post.
Essa opção é até mais complexa para o nosso desenvolvimento aqui. Porém, acredito que será mais eficaz para evitar compartilhamentos indesejados.
Para o desenvolvimento da ferramenta, utilizei a integração com a API do Twitter usando a biblioteca rtweet.
Vou mostrar aqui quais foram as partes chaves no desenvolvimento da ferramenta:
PASSO 1 - ACESSO A API DO TWITTER
O tem uma ferramenta para facilitar a busca das informações que fazemos na plataforma deles, o que torna a tarefa mais fácil e rápida.
Caso você queira criar a sua própria busca, praticando no seu computador, terá que se cadastrar no Twitter como um desenvolvedor. É bem fácil e leva poucos minutos.
Aqui nesse endereço você tem todas as instruções: https://cran.r-project.org/web/packages/rtweet/vignettes/auth.html
library(rtweet)
#substitua os 4 valores seguintes pelos valores correspondentes ao seu login
# api_key <- "XXXXXXXXX"
# api_secret_key <- "XXXXXXXXX"
# access_token <- "XXXXXXXXX"
# access_token_secret <- "XXXXXXXXX"
## authenticate via web browser
token <- create_token(
app = "nome do seu app", #substituir
consumer_key = api_key,
consumer_secret = api_secret_key,
access_token = access_token,
access_secret = access_token_secret)PASSO 2 - BUSCAR OS TWEETS DE CADA REPÓRTER
O nome de usuário de cada repórter está na tabela setorista na coluna screen_name.
Então eu executo a função get_timeline para cada repórter e busco os 15 primeiros tweets.
Além disso, já escolho quais as variáveis eu desejo armazenar em cada busca, usando a função select.
todos_tweets<-data.frame()
for(set in 1:nrow(setoristas)){
tweets_set <- get_timeline(setoristas$screen_name[set],n = 15) %>%
select(created_at,screen_name,text,favorite_count,status_id,followers_count,media_url)
todos_tweets<-rbind(todos_tweets,tweets_set)
}PASSO 3 - VISUALIZAÇÃO DAS BUSCAS E O RETWEET
Esse é o resultado da ferramenta para escolher as informações que são úteis e devem ser retuítadas.
Ferramenta Retweet
Houve uma exceção nesse post e a ferramenta construída não foi disponibilizada na íntegra, pois ela permite que se faça posts no MEU Twitter.
Espero que entenda e aproveito para falar que caso tenha alguma dúvida ou precise de ajuda, estou à disposição.