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Los análisis de texto pueden ser herramientas poderosas para poder analizar estadísticamente discursos. Actualmente son muy usadas para hacer bigdata en redes socailes
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Los análisis de texto pueden ser herramientas poderosas para generar información estadística de discursos y tener mecanismos de visualización cuantitativos sobre narrativas. Actualmente son muy usadas para hacer Big Data en redes sociales y una forma de visualizarlos  es generando  “word clouds” (Nubes de Palabras).
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En este tutorial compartimos como hacer un análisis a partir del software estadístico R <ref>https://www.r-project.org/</ref>
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== Requisitos ==
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Tener Instalado el paquete R y las librerías:
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tm
  
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wordcloud
  
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RColorBrewer
  
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==Pasos==
  
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* Crear un documento de texto simple (.txt) con la información para analizar.
  
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* Abrir R en la terminal
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[[File:R.png|400px|center|alt=Llamando a R]]
  
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* Indicar a R que debe cargar las librerías:
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> require(XML)
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> require(tm)
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> require(wordcloud)
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> require(RColorBrewer)
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* Pedirle a R que lea nuestro archivo y lo agregue como datos:
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> Datos <- Corpus(DirSource("~/Directorio/"))
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* Limpiar el texto para que no use en el análisis fuentes de ruido (por ejemplo conjunciones):
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> Datos <- tm_map(Datos,stripWhitespace)
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> Datos <- tm_map(Datos,tolower)
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> Datos <- tm_map(Datos,removeNumbers)
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> Datos <- tm_map(Datos,removeWords,stopwords("spanish"))
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> Datos <- tm_map(Datos,removePunctuation)
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> Datos <- tm_map(Datos,stemDocument)
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> Datos <- tm_map(Datos, PlainTextDocument)
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* Generar la visualización de nube y guardarla como una imagen en el archivo nubetexto.png
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> png("~/nubetexto.png", width=640,height=600)
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> wordcloud(Datos, scale=c(5,0.5), max.words=100, random.order=FALSE, rot.per=0.35, use.r.layout=FALSE, colors=brewer.pal(8, "Dark2"))
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> dev.off()
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Puedes cambiar la visualización en tamaño, puedes modificar el número de palabras que aparezcan en la nube, en fin puedes jugar un poco con como luce.
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Aquí la mía:
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[[File:Poet.png|400px|center|alt=mi nube]]
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==Más información==
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Para más información puedes ver:
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https://cran.r-project.org/web/packages/wordcloud/wordcloud.pdf
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https://georeferenced.wordpress.com/2013/01/15/rwordcloud/
  
  
  
 
  [[Category:How_To]]
 
  [[Category:How_To]]

Latest revision as of 19:54, 19 December 2016

Los análisis de texto pueden ser herramientas poderosas para generar información estadística de discursos y tener mecanismos de visualización cuantitativos sobre narrativas. Actualmente son muy usadas para hacer Big Data en redes sociales y una forma de visualizarlos es generando “word clouds” (Nubes de Palabras). En este tutorial compartimos como hacer un análisis a partir del software estadístico R [1]

Requisitos

Tener Instalado el paquete R y las librerías: XML

tm

wordcloud

RColorBrewer

Pasos

  • Crear un documento de texto simple (.txt) con la información para analizar.
  • Abrir R en la terminal
Llamando a R
  • Indicar a R que debe cargar las librerías:
> require(XML)
> require(tm)
> require(wordcloud)
> require(RColorBrewer)
  • Pedirle a R que lea nuestro archivo y lo agregue como datos:
> Datos <- Corpus(DirSource("~/Directorio/")) 
  • Limpiar el texto para que no use en el análisis fuentes de ruido (por ejemplo conjunciones):
> Datos <- tm_map(Datos,stripWhitespace)
> Datos <- tm_map(Datos,tolower)
> Datos <- tm_map(Datos,removeNumbers)
> Datos <- tm_map(Datos,removeWords,stopwords("spanish"))
> Datos <- tm_map(Datos,removePunctuation)
> Datos <- tm_map(Datos,stemDocument)
> Datos <- tm_map(Datos, PlainTextDocument)
  • Generar la visualización de nube y guardarla como una imagen en el archivo nubetexto.png
> png("~/nubetexto.png", width=640,height=600)
> wordcloud(Datos, scale=c(5,0.5), max.words=100, random.order=FALSE, rot.per=0.35, use.r.layout=FALSE, colors=brewer.pal(8, "Dark2"))
> dev.off()

Puedes cambiar la visualización en tamaño, puedes modificar el número de palabras que aparezcan en la nube, en fin puedes jugar un poco con como luce.


Aquí la mía:

mi nube

Más información

Para más información puedes ver:

https://cran.r-project.org/web/packages/wordcloud/wordcloud.pdf

https://georeferenced.wordpress.com/2013/01/15/rwordcloud/
  1. ↑ https://www.r-project.org/