Hacer un análisis de texto

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

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: