¿Quién no ha escrito un tweet y, de forma inmediata, no ha recibido una mención referente a algún término usado en dicho mensaje? Twitter nos provee de un sistema para hacer búsquedas usando un interfaz que no podía ser más sencillo: peticiones GET y respuestas en JSON o Atom. Actualmente podemos hacer peticiones sobre perfiles de usuario, mensajes y trending topics.
Cada recurso de consulta tiene sus opciones, incluso para autentificación por si necesitamos acceder a cuentas con posts protegidos o similar, y por las pruebas que he estado haciendo, la velocidad es impresionante. Con esta pequeña herramienta se me ocurren un montón de aplicaciones para empresas con presencia en redes sociales donde enfocar de forma muy concreta una minería de datos sobre los gustos y tendencias de los usuarios a lo largo del tiempo.
Objetivo de rastreo
Para empezar, vamos a fijar nuestro objetivo en una búsqueda a menciones de nuestra marca. Con una herramienta así podremos hacer un autómata que vaya filtrando dichos mensajes y nos haga llegar un resumen diario de los mismos, o que detecte un cambio en la frecuencia de los mismos. Este autómata podría servirnos para seguir una campaña de publicidad online por ejemplo, y seguir a qué horas está activo nuestro público objetivo.
Resultados de hacer una búsqueda con la palabra “Dexter” como clave
En nuestro caso, hemos supuesto que estamos haciendo una campaña con la palabra clave “Dexter”, una de mis series favoritas (y la de millones de humanos), así que hicimos una llamada con nuestro navegador favorito de la siguiente manera:
http://search.twitter.com/search.json?q=Dexter
Hemos seleccionado “json” como formato de salida de los resultados, pero podríamos haber usado “atom” y haber visto el resultado de una forma más cómoda en el navegador:
http://search.twitter.com/search.atom?q=Dexter
Como vemos, más fácil imposible. Si necesitamos consultar, por ejemplo, con PHP, tenemos varias posibilidades: fopen,curl,file_get_contents,etc:con una línea de código podríamos tener los resultados deseados.
//Obtenemos el resultado de la consulta
$datosJSON=file_get_contents(‘http://search.twitter.com/search.json?q=Dexter’);
//Convertimos desde estructura de datos json a php
$datos=json_decode($datosJSON);
//Y vemos lo que tenemos…
print_r($datos);
¿Qué estructura de datos obtenemos? Pues esta:
stdClass Object
( [results] => Array ( [0] => stdClass Object ( [from_user_id_str] => 70726808 [profile_image_url] => http://a0.twimg.com/profile_images/12
66246407/product_logo_2561_normal.png [created_at] => Wed, 11 May 2011 13:34:51 +0000 [from_user] => LeRoyIV [id_str] => 68308085407612928 [metadata] => stdClass Object ( [result_type] => recent ) [to_user_id] => [text] => Colin Hanks Joins the Cast of Dexter http://t.co/ DAH0cjs [id] => 6.8308085407613E+16 [from_user_id] => 70726808 [geo] => [iso_language_code] => en [to_user_id_str] => [source] => <a href="http://twitter.com/tweetbutton& quot; rel="nofollow">Tweet Button</a> )
Realmente me sorprendió la cantidad de información que obtenemos con un punto de entrada tan simple. Sabemos el usuario que ha emitido el mensaje, la URL de su avatar, la fecha, el texto, la fuente, la localización geográfica (aunque en este objeto concreto no tiene), la ISO de lenguaje entre otros.
Formas de uso de los datos
Ahora podemos hacer lo que queramos con estos datos. Si nuestra empresa está lanzando una campaña (incluso si no es por internet) podríamos programar un proceso que vaya obteniendo los datos y guardándolos en una base de datos para poder sacar una linea de tiempo con la frecuencia de los términos clave y establecer una correlación de estos datos con los puntos calientes de la presencia en los medios.
Un uso muy común es disponer de un diccionario de palabras clave y, ya usando OAuth, hacer menciones a esos usuarios de los tweets seleccionados dirigiéndolos a un sitio web concreto, hacer que llamen a una empresa o simplemente dar un mensaje divertido (una vez puse un mensaje con la palabra “jedi” y me contestó el perfil de “Yoda” diciéndome una frasecita de las suyas).
Lo que queda claro es que las posibilidades son inmensas para los community managers y para prospectores que necesiten sacar una “foto” sobre cómo está Twitter sobre los términos que le interesen, no hay que conformarse con los “trending topics” ni andar rebuscando continuamente, pudiendo programar un par de scripts que hagan ese trabajo duro y ellos emplear su tiempo para poder centrarse en lo que realmente importa.
Más información | Twitter :: GET Search