--- title: "Approfondiamo l'analisi utilizzando l'API di Twitter: iPhone 4S contro Galaxy Nexus" date: "2011-11-08" categories: - "applications" - "json" tags: - "api" - "data-integration" - "mapforce" - "twitter" - "xmlspy" description: Questo articolo esplora come utilizzare l'API di ricerca di Twitter con MapForce per l'integrazione dei dati, concentrandosi sul confronto del coinvolgimento degli utenti relativi all'iPhone 4S e al Galaxy Nexus. --- Status: #blog Tags: #api #data-integration #mapforce #twitter #xmlspy Categories: [development](/blog/it/category/development.md) | [json](/blog/it/category/json.md) # Approfondiamo l'analisi utilizzando l'API di Twitter: iPhone 4S contro Galaxy Nexus Analizzando i dati ottenuti tramite l'API di ricerca di Twitter, abbiamo scoperto alcune informazioni interessanti confrontando l'iPhone 4S e il Galaxy Nexus. Nell'era digitale odierna, esiste una quantità enorme di dati disponibili online che possono essere utilizzati per la ricerca, l'analisi di mercato e la raccolta di informazioni sulla concorrenza[Big data](http://en.wikipedia.org/wiki/Big_data)"Può rappresentare un problema per chi la produce, la conserva e la elabora, ma è estremamente utile per noi che cerchiamo risposte. Fortunatamente, una parte di questi dati è disponibile per essere consultata online, e in particolare, esiste una grande quantità di dati relativi alle interazioni sui social media. [![Tweet. Query. Ricerca. API](https://lh3.ggpht.com/-Cab7QZbaVg4/TrgSS1AfiJI/AAAAAAAAAjw/Ockh69Y5Cgg/TweetsQueryingSearchAPI_thumb2.png?imgmax=800 "TweetsQueryingSearchAPI")](http://lh3.ggpht.com/-8qNuzrNkmrA/TrgSSHXaZiI/AAAAAAAAAjo/yKOA1PpWct0/s1600-h/TweetsQueryingSearchAPI4.png) In questo articolo, esploreremo come utilizzare l'API di ricerca di [Twitter](https://dev.twitter.com/docs/api/1/get/search) da [MapForce](https://www.altova.com/it/mapforce.html "Graphical data mapping, conversion, and integration tool"), lo strumento di mappatura, conversione e integrazione dati di [Altova](https://www.altova.com/it/), per aggregare dati relativi alle recenti pubblicazioni degli utenti ("tweet") su due argomenti molto popolari: il confronto tra l'Apple "iPhone 4S" e il "Galaxy Nexus", l'ultimo smartphone Android di successo, e per estrarre alcuni dati statistici sugli utenti coinvolti in tali discussioni. Uno dei vantaggi di questa grande quantità di dati a nostra disposizione oggi è che possiamo interrogarli in modi interessanti ed estrarre nuovi significati da essi. Sebbene esistano sicuramente molti servizi che già forniscono informazioni sulle tendenze degli argomenti su Twitter (ad esempio, [Trendistic](http://trendistic.indextank.com/)), questi servizi offrono solo tendenze molto semplici e non ci permettono di effettuare analisi più approfondite. Tuttavia, tutti i dati sottostanti sono accessibili se si è disposti a imparare un po' sulle API dei servizi web e su come utilizzarle per estrarre dati XML per ulteriori elaborazioni. Come punto di partenza, utilizziamo l'API di ricerca di [Twitter](https://dev.twitter.com/docs/api/1/get/search) per interrogare il flusso di tweet recenti e recuperare gli ultimi 100 messaggi relativi a "Galaxy Nexus". Le [Linee guida per l'utilizzo della ricerca su Twitter](https://dev.twitter.com/docs/using-search) ci informano che l'utilizzo di entrambe le parole in una query comporterà l'uso dell'operatore predefinito, che è "AND", quindi effettueremo una ricerca di post che contengano "Galaxy AND Nexus". Proviamo allora e richiediamo gli ultimi 100 elementi: > [http://search.twitter.com/search.atom?q=galaxy+nexus&rpp=100](http://search.twitter.com/search.atom?q=galaxy+nexus&rpp=100 "http://search.twitter.com/search.atom?q=galaxy+nexus&rpp=100") Se seguite questo link, otterrete una seconda finestra contenente una grande quantità di dati XML grezzi, formattati secondo le specifiche del formato di syndication [Atom](http://tools.ietf.org/html/rfc4287). In alternativa, potreste richiedere i dati in formato JSON, se desiderate elaborarli direttamente tramite codice JavaScript, ma utilizzeremo il formato Atom basato su XML per poter analizzare facilmente i dati ed estrarre le informazioni desiderate. Visualizzare il risultato della ricerca precedente in un browser non è molto intuitivo, quindi possiamo dare un'occhiata rapida ai dati XML nel nostro [editor XML preferito](https://www.altova.com/it/xml-editor/ "XMLSpy") utilizzando la funzione "Apri da URL": [![TweetsAtomGrid](https://lh6.ggpht.com/-j_x9YEef4Nk/TrgSTxoCftI/AAAAAAAAAkA/MfdgGZdg8kQ/TweetsAtomGrid_thumb%25255B5%25255D.png?imgmax=800 "TweetsAtomGrid")](http://lh3.ggpht.com/-5JEh5K9QkQs/TrgSTOLGHVI/AAAAAAAAAj4/7HnKXnkUMq0/s1600-h/TweetsAtomGrid%25255B7%25255D.png) Come potete vedere, i dati di ogni elemento includono un codice lingua. Pertanto, in questo esempio, estrarremo dati da questo feed di Twitter, nonché da un secondo risultato di ricerca relativo all'"iPhone 4S", e li combineremo in un file XML intermedio per ulteriori analisi. Estrarre dati XML è davvero semplice in MapForce: utilizzando l'opzione "Inserisci file XML", possiamo inserire una sorgente XML e, se necessario, specificare lo stesso URL utilizzato in precedenza. Se necessario, MapForce creerà automaticamente uno schema XML per i dati forniti, in modo da poterli visualizzare ed estrarre informazioni da essi: [![Mappatura degli atomi (in un tweet)](https://lh6.ggpht.com/-6tRtunjeJ0Y/TrgSVGR1rLI/AAAAAAAAAkQ/bhHGOwhwRYA/TweetAtomMapping_thumb%25255B6%25255D.png?imgmax=800 "TweetAtomMapping")](http://lh5.ggpht.com/-bzAvR6n32VQ/TrgSUiI-bzI/AAAAAAAAAkI/ma5mLdoy15k/s1600-h/TweetAtomMapping%25255B10%25255D.png) Nella nostra mappatura, abbiamo inserito due sorgenti sul lato sinistro: una utilizza una stringa di query per cercare "Galaxy Nexus" e l'altra per cercare "iPhone 4S". Sul lato destro, abbiamo inserito un semplice schema XML che ci permetterà di aggregare i nostri dati e analizzarli in modo più efficiente in futuro. In questo caso, la corrispondenza tra i due lati è semplice, poiché estraiamo solo informazioni di base sull'utente, la data e la lingua del tweet, ma in altre applicazioni, la mappatura potrebbe essere più complessa e includere funzioni, nonché query ad altre fonti di dati, database o servizi web. La visualizzazione dei dati XML risultanti può essere effettuata direttamente all'interno di MapForce, utilizzando la scheda di output, e questo è ciò che vediamo come risultato della nostra trasformazione dei dati: [![Dati grezzi dei tweet](https://lh4.ggpht.com/-BQ62-NjNL5Q/TrgSWVUyE5I/AAAAAAAAAkg/9oR4YXUNafc/TweetsRawData_thumb%25255B2%25255D.png?imgmax=800 "TweetsRawData")](http://lh3.ggpht.com/-YGWVjhMgmTU/TrgSV3kX6mI/AAAAAAAAAkY/RXuP_H0jqoA/s1600-h/TweetsRawData%25255B4%25255D.png) Ora possiamo utilizzare facilmente le funzionalità di reporting di [StyleVision](https://www.altova.com/it/stylevision.html "Visual Stylesheet & Report Design Tool") per raggruppare questi dati per lingua all'interno di ciascun argomento e contare il numero di post in ogni lingua. Possiamo quindi presentare questi dati sotto forma di grafici a torta, ottenendo i seguenti risultati interessanti: [![Tweet per lingua](https://lh6.ggpht.com/-CAyiEDCNE0A/TriSqgg_ZiI/AAAAAAAAAlI/Q-cLs4zPnOU/TweetsByLanguage_thumb%25255B2%25255D.png?imgmax=800 "TweetsByLanguage")](http://lh4.ggpht.com/-xxyo-qtikjg/TriSqmyxrCI/AAAAAAAAAlA/PVPZqtvAst0/s1600-h/TweetsByLanguage%25255B5%25255D.png) Ovviamente, questi dati dipendono fortemente dalla data e dall'ora in cui vengono raccolti, nonché dalle specifiche comunicazioni relative a questi prodotti, quindi i numeri possono variare notevolmente. Tuttavia, possono essere utilizzati come strumento utile per monitorare le tendenze specifiche di ciascuna lingua. Una volta configurato, il report può essere aggiornato facilmente con un semplice clic per ottenere un'istantanea dei dati in quel momento preciso. Per un'analisi a lungo termine, sarebbe ovviamente necessario modificare leggermente la configurazione per interrogare più di 100 tweet recenti. In questo articolo, abbiamo utilizzato l'API di ricerca di Twitter come esempio di fonte dati e abbiamo analizzato solo la lingua come un singolo punto dati, ma oggi sono disponibili molte altre fonti di dati interessanti online, e questo approccio può essere utilizzato su tutte in modo simile. Se desiderate sperimentare con altre fonti di dati e altri tipi di informazioni che desiderate estrarre, vi invitiamo a provarlo di persona. A [È disponibile una versione di prova gratuita di MapForce, valida per 30 giorni](https://www.altova.com/it/download-mapforce.html), e non ci sono limiti su come potete utilizzarlo [le altre funzionalità dello strumento di Altova per la mappatura e la conversione dei dati](https://www.altova.com/it/mapforce.html) per attività di elaborazione dati che vanno oltre l'analisi delle tendenze sui social media