Este ferramental foi criado pra coletar e rotular tweets relacionados a desastres naturais de maneira a dar um ponto adicional de análise para a tese de doutorado "título da tese", de Rodolfo Strauss Nunes. O objetivo foi automatizar a coleta de posts que pudessem ter relação com os desastres buscados para extrair dados que possibilitassem a análise da resiliência de diferentes municípios a destres naturais.
Para a coleta inicial dos dados, fui utilizada a ferramenta Twint, criada para facilitar a extração de dados brutos do twitter sem depender da API disponibilizada pela rede social (e sofrer bloqueios pela limitação de requisições permitidas). Com base nela, foi criado um script (query.sh) em bash para fazer chamadas à ferramenta passando parâmetros como a data do desastre, sua localidade e as palavras-chave a serem buscadas.
Após a execução da coleta, os posts ficam separados em pastas, com o nome da cidade, com arquivos JSON, nomeados com as datas dos desastres buscados, contendo todos os resultados encontrados para cada uma das palavras-chave no período do desastre.
Para melhor exemplificar a representação dos dados, o seguinte tweet
gera este objeto JSON
{
"id": 1061713294,
"conversation_id": "1061713294",
"created_at": 1229471469000,
"date": "2008-12-16",
"time": "21:51:09",
"timezone": "-03",
"user_id": 13642662,
"username": "dconline",
"name": "Diário Catarinense",
"place": "",
"tweet": "câmara dos deputados aprova créditos para socorro às vítimas da enchente http://tinyurl.com/578ao9",
"mentions": [],
"urls": [],
"photos": [],
"replies_count": 0,
"retweets_count": 0,
"likes_count": 0,
"hashtags": [],
"cashtags": [],
"link": "https://twitter.com/dconline/status/1061713294",
"retweet": false,
"quote_url": "",
"video": 0,
"near": "",
"geo": "",
"source": "",
"user_rt_id": "",
"user_rt": "",
"retweet_id": "",
"reply_to": [
{
"user_id": "13642662",
"username": "dconline"
}
],
"retweet_date": "",
"translate": "",
"trans_src": "",
"trans_dest": ""
}Para possibilitar o tratamento posterior dos posts a serem analisados, os posts recebem um novo campo de dados (palavras_chave) contendo os termos buscados presentes naquela postagem específica ao serem processados pelo programa auto_rotulador.py. Também pode se perguntar ao operador se o post é relevante ao estudo, de forma a reduzir o tamanho do conjunto de dados, e realizar uma revisão manual das tags aplicadas. Estas funções são tratadas pelo programa rotulador_simples.py.
Além disso, a ferramenta rotulador.py permite definir perguntas (contidas no arquivo perguntas.json) a serem respondidas por um operador humano capaz de interpretar o post, com suas possíveis imagens e links, de forma a criar campos personalizados e rótulos resposta. Infelizmente, devido ao grande volume de dados coletados, não foi viável realizar em tempo hábil esta forma de rotulamento para o estudo em questão.
