怎么利用python或R分析我的微博或者朋友圈

一 你在浏览微博的时候，受到哪些用户的影响。

1 抓取你微博的关注列表，通过一定的条件筛选一部分用户，继续抓他们的关注列表，这样抓两到三层就行了，不然数据太大了。

2 对抓取的用户进行影响力建模，例如，用户最近两个月的微博的转发评论和点赞数据

3 最后分析出哪些用户对你的影响最大

二 基于地理位置的分析

1 抓取以某个城市为发微博的地理位置的微博数据，并且抓取发微博的用户的相关信息

2 对数据清洗，通过用户资料筛选出是否土著居民，还是旅游出差之类的数据

3 对数据分析，通过发微博的时间啊，某个地点发微博的次数啊，发微博出现最多的关键词

这些应该能得到一些有意思的数据

三 自然语言处理

微博的大量的文本数据可以做自然语言处理，情感分析之类的很多研究

四 热点事件追踪

1 通过关键词的搜索，跟踪热点事件

2 很多热点事情都是某个微博开始发酵的，可以抓取转发路径，找出哪些是重要的转发节点，

抓取评论内容，看看网友对这件事情的态度。

3 监控微博博主的粉丝增加数量的变化

五 计算机视觉相关研究

1 抓取微博出现的，做计算视觉相关的研究

2 抓取微博用户的头像，做人脸识别之类的，应该很有意思。

六 个人微博数据分析

1 发微博时间

2 微博出现的关键词

3 你点过哪些赞，评论过哪些微博。

4 和哪些人发过私信，这些都可以研究，关键是找到合适的模型

社交媒体平台的选择和使用是因人而异的，年轻人的选择可能与他们的个性、兴趣和社交圈有关。以下是一些建议性分析，解释为什么年轻人可能更倾向于在微博上抒发情感，而不是微信：

公开性：微博是一个公开的平台，用户可以在上面发布消息、分享心情和观点，而无需担心被特定的联系人看到。与此相反，微信更像是一个私密的通讯工具，用户与好友互动的频率更高，因此在微信上抒发情感可能会让一些人感到不自在。

影响力：微博作为一个公开平台，用户可以迅速获得关注和认可。年轻人可能会倾向于在微博上抒发情感，以扩大自己的影响力和社交圈，同时也能收到陌生人的关注和支持。

隐私保护：在微博上抒发情感，相对于在微信上更容易保护个人隐私。因为在微博上，用户可以选择匿名发布，避免让熟人了解到自己的真实情感状态。而在微信上，用户的身份和联系人都是明确的，因此在微信上抒发情感可能让一些人感到羞涩或担忧。

话题关注：微博上的热门话题和讨论吸引了很多年轻人的关注。他们可以通过参与这些话题来抒发情感，寻求共鸣和支持。而在微信上，这种话题关注的功能相对较弱。

当然，这里的分析并不是绝对的。每个人的需求和习惯不同，因此在选择社交媒体平台时也会有所不同。有些人可能仍然喜欢在微信上与亲密朋友分享心情，而不是在微博这样的公共平台上。

      随着我国信息技术的迅猛发展，微博成为突发事件舆情传播的重要载体，极大地影响舆情传播的速度和规模。突发微博舆情事件具有无先兆性、无相关性和偶发性特点，舆情爆发后的管理措施在时间和空间上带有滞后性。因此，对政企来说，面临突发微博舆情，发现舆情速度的快慢及收集的数据量，直接影响后续舆情处理的效果。

微博舆情的传播

      对于微博信息来说，只需要经过简单的操作就可以对微博新闻中的人物进行重点关注，对于论坛和新闻中的内容随时随地转发，因此微博具有简便性和易于操作性的特征。在给到用户如此便捷的用户体验外，同时让微博舆情的传播变得更快速与无规律性。

      一旦有重大事件发生，任何人在微博可以迅速发出信息。例如刚刚过去的超强台风“利奇马”，大家在微博上纷纷心疼起了消防员，他们是在一线抗灾勇士。“#消防队员晚上11点泡的方便面，到第二天凌晨才吃上”、“#他坐在路边吞下第11个包子”，这些微博信息以病毒爆发式的传播速度上了微博热搜，微博网友们也毫不吝啬地表达了自己的观点或转发或点赞。

如何及时发现舆情呢？

     那如果上微博热搜的是一条负面信息或敏感信息，相关的部门或企业任由舆情不受控地发酵吗？等到完全爆发后再做应对吗？

     目前市场已经有专门对微博进行舆情监测和分析的软件，例如独家拥有新浪微博全量政务舆情数据授权的新浪舆情通，能针对微博上的突发事件、热点事件进行跟踪性多维度舆情事件及传播分析，并出具详细大数据舆情报告。下文围绕关键词“上海迪士尼+回应+禁止+饮食”举例，用大数据解读舆情。

     据新浪舆情通大数据平台统计，对2019/08/11 14:53~2019/08/12日 14:53期间，从微博上采集到的18572条信息进行了深入地分析。微博声量最高峰出现在2019/08/12 09，当天共有6742篇相关微博言论。

（来源：新浪舆情通）

从上图可以看出，整个事件的爆发点是2019年08月11日 19点，媒体类型的数据较为突出。加上原创和媒体的关注，将事态发展推向高点。

（来源：新浪舆情通）

上图看出，“禁止”、“上海迪士尼”、“自带饮食”、“回应”，占词频最高，新浪舆情通大数据平台统计可看出，网民对上海迪士尼禁止携带外带食品也表示出意见，并且希望上海迪士尼有官方回应。

（来源：新浪舆情通）

上图是意见领导的评论与转发，纷纷引起网民的共鸣。核心传播人，掌握微博舆情传播源头。

（来源：新浪舆情通）

    “中国境内还没个游乐园了”、“哈哈哈哈哈哈 我本来想说的”，占比最高，别分占比17%及11%，不难看出网民对上海迪士尼禁止携带食物的行为表示不满。网友观点分析及占比，精准掌握社情名义，为后续舆情研判做重要数据依据。另外，新浪舆情通大数据分析网友情绪、博主分析、地域分布、设备分布等多角度细节呈现微博舆情传播走势。

     此次事件主人公是法律专业的小王在自己权益可能受到侵害时，勇敢地拿起了法律武器，为自己讨一个说法。区区40元钱虽然是小，但上海迪士尼随意搜包、园区食品定价偏高等乱象是时候给出定性了。希望这件事能早日有一个公正的结论，小王和广大消费者都等着上海迪士尼官方给大家一个合理的回应。

     更多数据查看登录新浪舆情通官网wwwyqt365com，全网搜索事件/人物/品牌等关键词，政企用户免费注册使用。

一、舆情热度获取办法

那么舆情热度应该如何获取呢？鉴于此，下面识达科技提供了如下一些舆情数据获取办法，以供参考。

1人工检索：最为常见的主要是借助搜索引擎，微信搜一搜，微博搜索等工具输入相关关键词，然后手动去查找统计相关的这些数据量。

2工具查询：主要指的是一些第三方的指数工具，类似百度指数、站长工具、清博指数等，然后根据生成的数据人工统计计算。

3平台后台：像一些自媒体平台、公众号、短视频等都有相关的数据统计功能，支持基本的数据统计，可以间接预判舆情声量大小。

4舆情公司：指的是与识达科技、蚁坊软件等专业的舆情数据监测公司合作，可支持全网舆情数据的实时统计分析，包括但不限于舆情声量大小统计、舆情情感态势分析、舆情发展趋势追踪、舆情分析报告生成等等。

二、识达科技舆情数据获取办法

下面以识达科技的舆情数据监测服务为例，可从以下几个方面帮助大家进行舆情数据的获取：

1关键词式获取：即统计全网范围内关键词相关的话题、报道、资讯量的多少；

2分对象获取：即对某个平台、某个人物、某起事件展开针对性的信息量统计；

3按时段获取：不同时段，或历史的某个时期的传播转载情况；

4按地域获取：根据不同地域热度特征更精准化的统计传播转载情况；

5按情感获取：即根据正面、负面、中立的态度，统计不同情感类型的舆情数据情况。