社群網站資料探勘｜看數字說故事、不用拔草也能測風向 (Mining Social Media : Finding Stories in Internet Data)

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社群網站資料探勘｜看數字說故事、不用拔草也能測風向 (Mining Social Media : Finding Stories in Internet Data)

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內容描述

📶 給新聞工作者與菜鳥調查員的資料分析指南📶
Twitter上的網軍是否能左右總統大選？Facebook和Reddit的資料副本能提供哪些有關人類行為的資訊？BuzzFeed的資深新聞工作者Lam Thuy Vo將藉由本書告訴您如何利用Python和關鍵的資料分析工具，查找隱藏在社交平台底下的故事。

無論你是專業新聞工作者、學術研究人員或是公民調查員，都需要學習使用資訊工具蒐集和分析社交平台所提供的資料，建立引人入勝、以資料為導向的報告。

本書特色
• 使用Python腳本及API，從社交平台取得待分析的原始資料
• 下載分析對象的原生資料副本檔
• 檢視從網站下載的HTML網頁，找出有用的內容
• 利用Google試算表為蒐集的資料進行格式化、彙計、排序及篩選
• 建立視覺化圖表，以闡述研究結果
• 利用Python、Jupyter Notebooks及pandas程式庫從事進階資料分析
• 將所學的知識及技巧應用到自己的研究領域

社交平台充滿無數等待被揭露的內幕，看完本書，讀者可以學會利用專業人士常用的資料調查工具，寫出具備個人特色、以資料為依據的研究報告。

目錄大綱

致謝
序章
淺談資料分析
目標讀者
排版慣例
涵蓋內容
下載並安裝 Python
卡關時的求助管道
PART I 資料探勘
1 必要的程式語言基礎
2 到哪裡抓資料
3 用程式讀取資料
4 搜刮自己的臉書資料
5 直接從網站搜刮資料
PART II 資料分析
6 資料分析導論
7 資料視覺化
8 進階的資料分析工具
9 找出 REDDIT 的資料趨勢
10 評量推特上的政治活動
11 未來之路

作者介紹

Lam Thuy Vo是BuzzFeed News的資深新聞記者，專精於技術、社群和社交平台資料的交叉分析，曾為華爾街日報、半島電視台美國頻道及NPR的Planet Money播客報導美國以及亞洲地區的經濟活動新聞。也從事十幾年的教育工作，培訓新聞編輯室成員及為紐約市立大學（CUNY）的克雷格紐馬克新聞研究學院設計課程。