用R进行微博分析的初步尝试

新浪微博如火如荼，基于微博的各种应用也层出不穷。

有一种共识似乎是：微博数据蕴含着丰富的信息，加以适当的挖掘。可以实现众多商业应用。恰好社会网络分析也是我之前有所了解并持续学习的一个领域，因此我做了微博数据分析方面的一些尝试。这些尝试是比較初步的，属于探索性的阶段，当然不能跟微博分析家这样比較成熟的应用相提并论。而且我的分析基本上都出于想当然的直觉感受，没有详细的理论支撑。这方面须要试着找点书籍来阅读一下，貌似有蛮多可以參考的。

一、用R登录并公布微博

之所以仍然选择用R来做这个登录和公布的工作。是考虑到分析过程的连续性。毕竟可以在同一个平台以下完毕全部的工作，还是非常令人身心愉悦的。这里借助了一款命令行浏览器cURL，这个浏览器在R中可以用RCurl实现，简单的介绍建议參考medo的《R不务正业之RCurl》。因为我对HTTP这些东西都属于0基础未入门水平，没能实现直接的登录，仅仅好利用了cookie实现间接登录。可是终于结果还是蛮稳定的。编写这个登录和公布微博的函数。目的之中的一个是为兴许的数据採集做准备，但同一时候也可以实现同步更新不同平台信息的功能。比如写一条语句就行把人人状态、新浪微博、飞信签名等等同步更新，还是非常有趣的。仅仅是人人状态和飞信签名貌似不是非常稳定，偶尔能用偶尔报错。我略微測试了一下。可能是cookie的问题，眼下没有深入探索。

（更新：眼下已经实现了直接登录，这样也许能够绕过cookie的问题。）

总地来说这个功能的效果就是这个样子。

二、採集关注信息。制作粉丝及关注人的地区分布

在登录之后。就能够用一些循环语句来採集关注者与被关注者的ID等信息（不知道这算不算是某种爬虫）。

为了描写叙述地区分布，仅仅须要採集用户的地区信息就OK了。然后借助maptools包。能够比較方便地画出简单的用户分布图。

这里没办法画海外人士，见谅。

 

我的粉丝的分布：

我关注的人的分布：

能够看得出来，不论是关注还是被关注，用户的分布都算是比較集中。这个非常能够理解。由于我是小网虫一仅仅。没啥广泛的人气，哈哈。可是显然地，某省ID的频数非常高，令人欣慰。

三、採集关注信息。制作关注关系的网络图

这个工作眼下尚未完毕，主要是遇到了技术性的障碍：矩阵太大。我的计算机算不动。其实，採集数据的过程跟上述的地理位置的採集没有本质差别。都是一些循环的计算，终于得到的结果是这个样子：

前两列是我关注的用户以及他们的ID，后两列是前两列所关注的用户及ID。这个数据集眼下有22446行，涉及到15868个用户ID，假设要画网络图，似乎对计算机的性能有比較高的要求。所以我仅仅好临时选择了一种无奈的办法：抽样。

得到的结果大概是这样：

换一种抽样的逻辑。降低对象个数。能够做出相对清晰一点的网络。像是这样： 

尽管作图遇到了一定的障碍，可是在做的过程中我还是有所体会：follow的信息比fans的信息更干净一点。

由于我都是以我的ID为中心出发来进行数据的採集，所以本质上得到的网络都是个体网。而fans的关系往往不能说明什么问题。由于我的非常多fans都是不知所云的fans。

我揣測，这些fans。要么是所谓的僵尸ID，要么是所谓的广告ID。要么就是一些新用户随便加入的关注。

这些关注关系并非我所关心的关系。尽管他在某种程度上体现着我的某种中心度。因此我在后面把关心的重点集中在我的follow上，由于由我出发的这条follow关注链是比較纯粹的：要么是感兴趣的人，要么是有感情的人。总之都是具有确实意义的关注关系。

 

四、基于follow关系的一种用户推荐

意识到follow关系的纯粹性之后。我就開始试图针对follow关系做一些分析。

最先想到的就是用户的推荐。

我没有详细研究新浪微博眼下使用的用户推荐的方式，感觉是有两种：依据个人资料推荐，依据个人标签推荐。

我的直观理解。推荐系统的一个逻辑问题是：用户会接受如何的推荐。或者换句话说。用户是为什么而去关注他人的。因此我就认为，基于个人资料的推荐可能并非那么靠谱。尤其是新浪微博持续不断地向我推荐”浙江大学“的用户。

且不说里面有非常多是”浙江大学城市学院“之类的漏网之鱼。关键是我为什么只由于他跟我同一所大学毕业就要去关注他呢？我认为基本上没有道理。除非在大学的基础上还可以进行其它判断。精确地判断出他跟我可能是本科室友，那我就比較感谢新浪微博了哈哈。至于依据个人标签来进行推荐。我认为对我来说相对还算靠谱。由于我主要还是依据兴趣爱好来进行关注的。可是只依据个人的标签来做推荐。又有点单调与片面，我认为增加”关注对象的标签“可能会更完好一点。

这样的考虑的来源是：我关注的那些人都是我确实感兴趣的那些人，他们可能会拥有一些类似的标签，而这些标签是我没有给自己加的，这要么是由于懒。要么是由于没有意识到。于是我採集了我follow的那些用户的个人标签，然后做了简单的频数统计，得到了以下的结果，这个结果基本上算是一目了然。

第二种可能靠谱的推荐是直接从关注关系出发进行推荐。这种考虑的来源是：我关注的那些人都是我确实感兴趣的那些人。他们可能会拥有一些共同的关注对象，而这些对象是我还没有关注的。这要么是由于懒，要么是由于没有意识到。于是我画了这种图： 

在这个图里面标出了一些用户。横轴表示我关注的人其中有多少人正在关注这个用户，纵轴表示这个用户本身的粉丝数量。横轴这个数值越大，说明我关注的人其中有非常大一部分正在关注这个用户，比如李开复老师，于是我就非常可能对李开复老师是感兴趣的。之所以要考虑纵轴（用户本身的粉丝数量）。是由于有一些用户的粉丝本身就非常多，比如潘石屹等人。他们是某种明星人物。因此我关注的人其中有非常多都关注这个用户，是一种非常正常的追星现象。未必可以非常好地体现这样的关注兴趣的集中性与传递性。基于这样的考虑，我设置了一个明星阈值：粉丝数量大于10000的。觉得是某种明星。临时不考虑作为推荐（也许可以在某种topN的推荐中出现）。这样处理的结果是：

能够看出来，这样的做法的本质是把原图的左下角放大了。

 

还有一种策略是将上面原图的横轴和纵轴数据做整合。用横轴除以纵轴，构造一个比例：我关注的人在他所有粉丝中的占比。能够非常直观地理解，假设一个用户的粉丝本身就不多。而当中就有好多是我所关注的人，那么这个用户非常可能也是我会感兴趣的用户。

这个图做得有点粗糙。事实上横轴能够把”来自我关注的人“加进去，但似乎也不非常影响结果的直观性，就懒得又一次画了。

 

另一种比較类似的思路：已关注我 & 我未关注 & 我关注的人其中有人已关注他。于是

基本就是这样，这是我对微博分析的一些初步尝试，应该会继续学习下去。

二、採集关注信息，制作粉丝及关注人的地区分布

在登录之后，就能够用一些循环语句来採集关注者与被关注者的ID等信息（不知道这算不算是某种爬虫）。

为了描写叙述地区分布，仅仅须要採集用户的地区信息就OK了。

然后借助maptools包，能够比較方便地画出简单的用户分布图。这里没办法画海外人士，见谅。

 

我的粉丝的分布：

我关注的人的分布：

能够看得出来，不论是关注还是被关注，用户的分布都算是比較集中。

这个非常能够理解，由于我是小网虫一仅仅。没啥广泛的人气。哈哈。可是显然地。某省ID的频数非常高，令人欣慰。

三、採集关注信息，制作关注关系的网络图

这个工作眼下尚未完毕。主要是遇到了技术性的障碍：矩阵太大。我的计算机算不动。其实，採集数据的过程跟上述的地理位置的採集没有本质差别，都是一些循环的计算，终于得到的结果是这个样子：

前两列是我关注的用户以及他们的ID。后两列是前两列所关注的用户及ID。

这个数据集眼下有22446行。涉及到15868个用户ID，假设要画网络图，似乎对计算机的性能有比較高的要求。

所以我仅仅好临时选择了一种无奈的办法：抽样。得到的结果大概是这样：

换一种抽样的逻辑。降低对象个数，能够做出相对清晰一点的网络。像是这样： 

尽管作图遇到了一定的障碍。可是在做的过程中我还是有所体会：follow的信息比fans的信息更干净一点。

由于我都是以我的ID为中心出发来进行数据的採集，所以本质上得到的网络都是个体网。

而fans的关系往往不能说明什么问题，由于我的非常多fans都是不知所云的fans。我揣測。这些fans，要么是所谓的僵尸ID，要么是所谓的广告ID，要么就是一些新用户随便加入的关注。

这些关注关系并非我所关心的关系，尽管他在某种程度上体现着我的某种中心度。因此我在后面把关心的重点集中在我的follow上，由于由我出发的这条follow关注链是比較纯粹的：要么是感兴趣的人。要么是有感情的人。总之都是具有确实意义的关注关系。

 

四、基于follow关系的一种用户推荐

意识到follow关系的纯粹性之后。我就開始试图针对follow关系做一些分析。最先想到的就是用户的推荐。

我没有详细研究新浪微博眼下使用的用户推荐的方式。感觉是有两种：依据个人资料推荐，依据个人标签推荐。

我的直观理解，推荐系统的一个逻辑问题是：用户会接受如何的推荐。或者换句话说，用户是为什么而去关注他人的。

因此我就认为。基于个人资料的推荐可能并非那么靠谱，尤其是新浪微博持续不断地向我推荐”浙江大学“的用户。且不说里面有非常多是”浙江大学城市学院“之类的漏网之鱼。关键是我为什么只由于他跟我同一所大学毕业就要去关注他呢？我认为基本上没有道理。除非在大学的基础上还可以进行其它判断。精确地判断出他跟我可能是本科室友，那我就比較感谢新浪微博了哈哈。至于依据个人标签来进行推荐，我认为对我来说相对还算靠谱。由于我主要还是依据兴趣爱好来进行关注的。可是只依据个人的标签来做推荐。又有点单调与片面，我认为增加”关注对象的标签“可能会更完好一点。

这样的考虑的来源是：我关注的那些人都是我确实感兴趣的那些人，他们可能会拥有一些类似的标签，而这些标签是我没有给自己加的，这要么是由于懒，要么是由于没有意识到。

于是我採集了我follow的那些用户的个人标签。然后做了简单的频数统计，得到了以下的结果，这个结果基本上算是一目了然。

第二种可能靠谱的推荐是直接从关注关系出发进行推荐。这种考虑的来源是：我关注的那些人都是我确实感兴趣的那些人，他们可能会拥有一些共同的关注对象。而这些对象是我还没有关注的。这要么是由于懒，要么是由于没有意识到。于是我画了这种图： 

在这个图里面标出了一些用户，横轴表示我关注的人其中有多少人正在关注这个用户。纵轴表示这个用户本身的粉丝数量。横轴这个数值越大。说明我关注的人其中有非常大一部分正在关注这个用户。比如李开复老师，于是我就非常可能对李开复老师是感兴趣的。

之所以要考虑纵轴（用户本身的粉丝数量），是由于有一些用户的粉丝本身就非常多。比如潘石屹等人，他们是某种明星人物，因此我关注的人其中有非常多都关注这个用户，是一种非常正常的追星现象，未必可以非常好地体现这样的关注兴趣的集中性与传递性。基于这样的考虑。我设置了一个明星阈值：粉丝数量大于10000的，觉得是某种明星，临时不考虑作为推荐（也许可以在某种topN的推荐中出现）。这样处理的结果是：

能够看出来，这样的做法的本质是把原图的左下角放大了。

 

还有一种策略是将上面原图的横轴和纵轴数据做整合，用横轴除以纵轴。构造一个比例：我关注的人在他所有粉丝中的占比。能够非常直观地理解。假设一个用户的粉丝本身就不多，而当中就有好多是我所关注的人，那么这个用户非常可能也是我会感兴趣的用户。

这个图做得有点粗糙，事实上横轴能够把”来自我关注的人“加进去，但似乎也不非常影响结果的直观性。就懒得又一次画了。

 

另一种比較类似的思路：已关注我 & 我未关注 & 我关注的人其中有人已关注他。于是

基本就是这样，这是我对微博分析的一些初步尝试。应该会继续学习下去。