Direkt zum Hauptbereich

#NRW - Tweets aus Nordrhein-Westfalen in #R saugen

In diesem Post zeige ich ein kurzes Beispiel, wie man das streamR-Package nutzen kann, um Tweets aus NRW zu speichern.
Voraussetzung ist, dass man ein consumer secret und einen consumerkey von Twitter hat.
Das Beispiel aus der streamR-Doku ist im Prinzip richtig. Nur muss man inzwischen https anstelle von http verwenden.
Hier also "stuff that works", wie Guy Clark sagen würde.
Wichtig ist, dass man eine gültige cacert.pem Datei im Arbeitsverzeichnis hat. Eine entsprechende Datei findet sich hier

#load libraries
library(streamR)
library(ROAuth)
library(twitteR)

requestURL <- "https://api.twitter.com/oauth/request_token"
accessURL <- "https://api.twitter.com/oauth/access_token"
authURL <- "https://api.twitter.com/oauth/authorize"
#own consumerKey and Secret is needed!
consumerKey <- "xxxxxyyyyyzzzzzz"
consumerSecret <- "xxxxxxyyyyyzzzzzzz111111222222"
Cred <- OAuthFactory$new(consumerKey=consumerKey,
                         consumerSecret=consumerSecret,
                         requestURL=requestURL,
                         accessURL=accessURL,
                         authURL=authURL)
Cred$handshake(cainfo = system.file("CurlSSL", "cacert.pem", package = "RCurl") )
#to validate the handshake, it is necessary to go to the webpage and get a pin...
registerTwitterOAuth(Cred)
#If everything has worked, this should be "TRUE"

#and now you can save the "Cred"
save(list="Cred", file="twitteR_credentials")
#next time, you can start the script here!!!
#(But don't forget to load the libraries...)
load("twitteR_credentials")
registerTwitterOAuth(Cred)
#The following parameters can be modified to fit to your search interest.
#Now, all tweets from NRW (and a little beyond) are captured.
#Full information on the parameters can be found here:
#https://dev.twitter.com/docs/streaming-apis/parameters

file = "tweets.json"
track = NULL
follow = NULL
loc = c(50.33, 6.1, 52.36, 9.4)
lang = NULL
time = 60*1
tweets = NULL
filterStream(file.name = file, track = track,
             follow = follow, locations = loc, language = lang,
             timeout = time, tweets = tweets, oauth = Cred,
             verbose = TRUE)
tweets.df <- parseTweets(file, verbose = FALSE)
View(tweets.df)

Kommentare

Beliebte Posts aus diesem Blog

Kritik an dem Science-Artikel der Priesemann-Gruppe „Inferring change points in the spread of COVID-19 reveals the effectiveness of interventions“

Der Science-Artikel von Dehning et al. (2020) gilt als Beleg für die Effektivität der Corona-Maßnahmen in Deutschland im März 2020. Wir glauben, dass der Artikel gravierende Fehler enthält und daher nichts darüber aussagt, ob insbesondere das Kontaktverbot vom 23.03.2020, irgendeinen Effekt hatte. Unsere Kritik haben wir bei Science eingereicht und sie ist hier zu finden: https://science.sciencemag.org/content/369/6500/eabb9789/tab-e-letters Im folgenden übersetze ich unseren Beitrag und gehe anschließend auf die Frage ein, wie Wissenschaft unter COVID-19-Bedingungen funktioniert und was daran bedenklich ist. Eine Kritik an ‘Inferring change points in the spread of COVID-19 reveals the effectiveness of interventions’ Wir haben den Artikel ‘Inferring change points in the spread of COVID-19 reveals the effectiveness of interventions’ analysiert und dabei gravierende Unstimmigkeiten im Design der Studie festgestellt: Anstatt das Datum der Wendepunkte (wann sich die COVID-19-Entwicklung i

Was man an der COVID-Politik über Faschismus lernen kann

Kritiker der Corona-Politik führen immer häufiger den Begriff Faschismus im Munde, um die politischen Maßnahmen zu beschreiben. Einerseits ist damit natürlich eine polemische Ablehnung verbunden: Wer will schon für Faschismus sein? Generell ist der moralische Vorwurf, etwas sei faschistisch oder faschistoid in der demokratischen Auseinandersetzung durchaus geläufig. Dabei wird jedoch meist auf etwas verwiesen, was zum demokratischen Staat dazu gehört und gerade keinen Faschismus begründet: Die Polizei, die das Gewaltmonopol durchsetzt, ist keine faschistische Organisation, ein Parlament, welches Bürgerrechte einschränkt, ist kein Beleg für die faschistische Aufhebung des Rechtsstaats und ein Medienartikel, der dazu aufruft, Bürger sollen Straftäter anzeigen, ist keine faschistische Propaganda, usw. All dies sind Beispiele für das Leben in demokratischen Gemeinwesen. Anstatt die Demokratie also immer gleich auf dem Weg in den Faschismus zu wähnen, wäre es angebracht, sich zu fragen, war

Der Nutzerismus: Eine Ideologie mit totalitärem Potential

Ich glaube, dass wir derzeit den Aufstieg einer Ideologie erleben, die ich Nutzerismus nennen möchte. Hannah Arendt hat darauf hingewiesen, dass jede Ideologie zu einem totalitaristischen Regime führen kann und es gibt ernste Anzeichen, dass dies auch für den Nutzerismus gilt.  Was ist der Nutzerismus? Wie bei jeder Ideologie ist der Kerngedanke sehr einfach: Im Prinzip gibt es für alle gesellschaftlichen Probleme eine technische Lösung. Leider wenden die Menschen die richtigen Technologien nicht an. Sie nehmen ihre Rolle als Nutzer nicht wahr. Es geht dem Nutzerismus also um das Zusammenspiel von Mensch und Technik, allerdings immer wieder aus der gleichen Perspektive. Die Technik kommt vor als potentielle Lösung eines gesellschaftlichen Problems. Eventuell fehlt die perfekte Lösung noch, aber das ist dann als Auftrag an die Wissenschaft und die Ingenieure zu verstehen. Dieser Technikglaube hat etwas sehr Naives. Er abstrahiert zum Beispiel von allen Interessen, für die Technologien