Отличить бота от настоящего пользователя в Twitter, отслеживать тренды и создавать визуализации – 6 инструментов от OSoMe, которые помогут эффективно работать с вашими сообществами в социальных медиа.
OSoMe (Observatory on Social Media, произносится как awe•some), проект, направленный на изучение распределения информации в социальных медиа, разработал набор инструментов, с помощью которых можно исследовать, как идеи распространяются через социальные сети.
BotOrNot
BotOrNot проверяет Twitter-аккаунты и на основании опубликованных твитов делает вывод о том, насколько вероятно, что это бот. Чем более высокий балл получает аккаунт, тем более вероятно, что он ведется ботом.
Поскольку BotOrNot обучен классификации на примере англоязычных твитов, его использование для аккаунтов на других языках может давать не настолько надежные результаты. Также BotOrNot часто классифицирует такие «организационные аккаунты», как например @BarackObama, как боты.
Trends
Инструмент Trеnds, как и следует из его названия, позволяет отслеживать тренды – сравнивать, когда мемы становятся и перестают быть популярными. Для того чтобы отследить тренд, нужно ввести хэштег и интересующий вас период времени.
Movies
Инструмент Movies генерирует небольшие ролики о том, как обсуждение мема изменяется с течением времени. Movies работает так же, как и предыдущий инструмент, необходимо лишь дополнительно указать тип сети.
Примеры существующих роликов можно посмотреть на канале OSoMe на Youtube.
Networks
С помощью инструмента Networks можно изучать, кто обсуждает мем и связанные с этим мемы. После указания хэштега, периода времени и типа сети инструмент создает интерактивный график, который можно скачать в форматах PNG и JSON.
Maps
Инструмент Maps с помощью отображения картографической информации помогает понять, где обсуждается мем с течением времени. Для этого необходимо указать хэштег и промежуток времени.
API
С помощью API вы можете использовать данные OSoMe для собственного анализа – искать по большой выборке твитов по хэштегам и узнавать об активных пользователях, временных промежутках или id твитов.