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Rede MBL - YTDataTools.R
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Rede MBL - YTDataTools.R
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# Limpando a memória e todos os objetos atualmente ativos ======================
rm(list=ls(all=T))
gc()
# Bibliotecas ==================================================================
if (!require(pacman))
install.packages("pacman")
require(pacman)
pacman::p_load(tidyverse, stringr, lubridate, writexl, readr, janitor, openxlsx,
skimr, ggplot2, rvest, stringr, abjutils, tm, tidytext, english,
wordcloud2, quanteda, stm, textclean, webshot, htmlwidgets,
igraph)
webshot::install_phantomjs()
# Ajustar a referência da pasta dos dados ======================================
getwd()
setwd("")
# Base de canais ==============================================================
# encontrados a partir da busca "movimento brasil livre"
base <- read.csv("channelsearch_channels464_2024_07_04-17_42_20.csv")
glimpse(base)
### Filtragem ==================================================================
# apenas canais que contem "mbl" ou "movimento brasil livre" no nome
lista_canais <- base %>%
select(position, id, title, description) %>%
mutate(nome_canal = str_to_lower(title),
nome_canal = rm_accent(nome_canal),
nome_canal = removeNumbers(nome_canal),
nome_canal = removePunctuation(nome_canal),
descricao = str_to_lower(description),
descricao = rm_accent(descricao),
descricao = removeNumbers(descricao),
descricao = removePunctuation(descricao))
canais_mbl_n <- lista_canais %>% # filtrando por nome do canal
filter(str_detect(nome_canal, str_c("mbl", "movimento brasil livre",
sep = "|")))
canais_mbl_d <- lista_canais %>% # filtrando por descrição
filter(str_detect(description, str_c("mbl", "movimento brasil livre",
sep = "|")))
canais_mbl <- bind_rows(canais_mbl_n, canais_mbl_d) # unindo ambas
canais_mbl <- canais_mbl %>% # retirando canais que não atendiam aos critérios
filter(!position %in% c(10, 111, 249)) %>%
left_join(base, by = "id") %>% # puxando o restante dos dados da base
mutate(criacao = format(ymd_hms(publishedAt), "%Y-%m")) %>%
select(-c(position.x, title.x, description.x, title.y, description.y,
publishedAt, defaultLanguage, country, thumbnail)) %>%
select(posicao = position.y, everything())
### Salvando ===================================================================
# write.xlsx(canais_mbl, "")
### ID's =======================================================================
# separando id's dos canais para montar a rede no youtube datatools
id_canais_mbl <- canais_mbl %>%
pull(id) %>% # extraindo id's
paste(collapse = ",") # separando elas por vírgula
print(id_canais_mbl)
# Base de Tags =================================================================
tags <- read.csv("tags_mbl.csv",
sep = ",",
fileEncoding = "UTF-8")
glimpse(tags)
length(unique(tags$Source))
### Funções ====================================================================
# Função para converter números em palavras
# datas, e outros valores
convert_num <- function(number) {
if (number == 0) {
return("zero")
}
return(as.character(as.english(number)))
}
# Função para substituir números por palavras
trocar_num <- function(text) {
# Encontra todos os números na string
numbers <- str_extract_all(text, "\\b\\d+\\b")[[1]]
# Substitui cada número pela sua representação em palavras
for (number in numbers) {
word <- convert_num(as.numeric(number))
text <- str_replace_all(text, fixed(number), word)
}
return(text)
}
### Padronização ===============================================================
# padronizando tags
tags_mod <- tags %>%
mutate(Source = rm_accent(Source),
Source = trocar_num(Source),
Source = str_to_lower(Source),
Source = removePunctuation(Source),
Target = rm_accent(Target),
Target = trocar_num(Target),
Target = str_to_lower(Target),
Target = removePunctuation(Target))
tags_mod2 <- tags_mod %>%
select(Source)
tags_mod2 %>%
count(Source) %>%
arrange(-n) %>%
filter(n >= 50)
### Filtragem =================================================================
palavra <- "trans" # substituir aqui a palavra ou padrão desejados
ocorrencias_filtradas <- tags_mod2 %>%
filter(str_detect(Source, fixed(palavra)))
# Contar a frequência de cada ocorrência única
ocorrencias_contagem <- ocorrencias_filtradas %>%
group_by(Source) %>%
summarise(frequencia = n()) %>%
ungroup()
# Ordenar as ocorrências pela frequência em ordem decrescente e selecionar as
# 25 primeiras
ocorrencias_top25 <- ocorrencias_contagem %>%
arrange(desc(frequencia)) %>%
slice_head(n = 25)
print(ocorrencias_top25, n = 25)
### Substituições ==============================================================
# vetor de substituições
substituicoes <- c(
"dia 8 de janeiro" = "08/01",
"8 de janeiro" = "08/01",
"8 de janiero" = "08/01",
"dia 8" = "08/01",
"11 de setembro" = "11/09",
"7desetembro"= "07/09",
"24 de feveriro" = "24/02",
"26 05" = "26/05",
"3 em 1" = "3em1",
"abordagem com tiros" = "abordagem policial",
"mbl x ancaps" = "ancap",
"ancapistao" = "ancap",
"ancapismo" = "ancap",
"libertadores" = "libertario",
"libertarianismo" = "libertario",
"libertarian" = "libertario",
"libertario" = "libertario",
"rumbo libertad" = "libertario",
"libertarios" = "libertario",
"imposto" = "imposto",
"mais imposto" = "imposto",
"imposto do amor" = "imposto",
"imposto do lula" = "imposto",
"lula e imposto" = "imposto",
"imposto do haddad" = "imposto",
"imposto de renda" = "imposto",
"china sites imposto" = "imposto",
"imposto shopee" = "imposto",
"imposto aliexpress" = "imposto",
"imposto sindical" = "imposto",
"imposto vai aumentar" = "imposto",
"impostos" = "imposto",
"haddad reduz impostos de caminhoes" = "imposto",
"aumento de impostos" = "imposto",
"paulo guedes impostos" = "imposto",
"mbl imposto" = "imposto",
"menosimpostos" = "imposto",
"imposto e roubo" = "imposto",
"fim do imposto sindical" = "imposto",
"henry bugalho acusa mbl de naz1sm0" = "nazismo",
"mbl e nazi" = "nazismo",
"bolsonaro nazista" = "nazismo",
"nazismo" = "nazismo",
"alvim o nazista" = "nazismo",
"nazista" = "nazismo",
"nazismo e fascismo" = "nazismo",
"bolsonazi" = "nazismo",
"bozonazi" = "nazismo",
"ciro chama sulistas de nazistas" = "nazismo",
"aecio neves" = "aecio",
"luciana genro e aecio neves" = "aecio",
"geraldo alckmin" = "alckmin",
"geraldo alkimin" = "alckmin",
"propaganda geraldo" = "alckmin",
"propaganda geraldo alckmin" = "alckmin",
"lula e alexandre de moraes" = "alexandre de moraes",
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