He estado trabajando con esa maravilla de datos ingobernables, el feed de Twitter.Una de las hipótesis inevitables al respecto es que los usuarios responden a otros usuarios, no necesariamente a contenido discreto o eventos en el mundo exterior.Predecir el contenido de los tuits sobre el coronovirus en Hawái a partir de los niveles de incidencia no fue imposible, pero los cuadrados R inferiores a 0,02 no son muy convincentes.
Ejecutar un MCA mal pensado en los identificadores de usuario, menciones de entidades de tweets, hastags de enitites de tweets, descripciones de usuarios y nombres de usuarios presentó una imagen mucho más dramática: adjunto.
Desafortunadamente, no puedo usar esto en ningún tipo de presentación, porque no puedo desenredar las etiquetas.Tipos más pequeños y títulos más cortos realmente no harán el trabajo.¿Cómo puedo ingresar al archivo que genera la figura y extraer las coordenadas X, Y y el texto de la etiqueta?Si puedo hacer eso, podría editar el texto de la etiqueta, acortar palabras y suprimir casi duplicados para que se pueda interpretar la imagen.Está claro que las fuentes provienen de todo el país, y los números azules indican que los niveles de incidencia están asociados con algunas de las entradas de Twitter (independientemente del contenido del texto, ¡la asociación es con la entrada misma!)
Realmente me gustaría tener una idea de la tecnología.Parecería que MCA es, de hecho, un dispositivo para el análisis de datos potencialmente escasos que no requiere la generación de matrices n-usuario x n-usuario. Espero tener razón en esta suposición.
Puede obtener las coordenadas y etiquetas en una tabla de datos yendo al triángulo rojo y seleccionando
Análisis de correspondencias=>Guardar coordenadas
Crea una tabla de datos con las coordenadas y las etiquetas
