2. TwitterR [ R : 한글 ]

#필요한 패키지 설치.

install.packages("base64enc")  # 한글 인코딩 관련 라이브러리.

install.packages(c("RCurl","twitteR","ROAuth"))   # twitteR 라이브러리 포함 인증 관련 라이브러리.

install.packages("KoNLP")  # 한글처리를 위한 라이브러리.

install.packages("wordcloud")  # WordCount 활용

install.packages("plyr") 

install.packages("tm")

# Library 로드

library("base64enc")

library("RCurl")

library("twitteR")

library("ROAuth")

library(KoNLP)

library(wordcloud)

library(plyr)

library(tm)

reqURL <- "https://api.twitter.com/oauth/request_token"

accessURL <- "https://api.twitter.com/oauth/access_token"

authURL <- "https://api.twitter.com/oauth/authorize"

# 트위터에서 받은 네개의 키 값을 변수에 할당.

consumerKey <- ""

consumerSecret <- ""

accesstoken <- ""

accesstokensecret <- ""

cred <- OAuthFactory$new(consumerKey=consumerKey,

                         consumerSecret=consumerSecret,

                         requestURL="https://api.twitter.com/oauth/request_token",

                         accessURL="https://api.twitter.com/oauth/access_token",

                         authURL="https://api.twitter.com/oauth/authorize")

cred$handshake(cainfo = system.file("CurlSSL", "cacert.pem", package = "RCurl"))   

#인증처리

setup_twitter_oauth(consumerKey,consumerSecret,accesstoken,accesstokensecret)

#해당 단어를 언급한 글을 가지고 오고 싶을 때 사용.

keyword <- enc2utf8("브렉시트")  #한글 처리. 

tweets <-  searchTwitter(keyword,n=10)   #가지고 오고 싶은 내용 검색.  

tmp <- unlist(tweets ,use.names = TRUE)

head(tweets)

# 트위터에서 키워드로 검색, 시작날짜, 지역코드(우리나라만 적용), 가져올 개수를 옵션에 대입

# 지역코드를 넣을려면 geocode='35.874,128.246,400km' 해당 부분을 넣으면 된다. 

keyword <- "쯔위"

twitter <- searchTwitter(keyword,since='2015-10-29',until='2016-06-21', lang="ko",n=100)  

twitter.df <- twListToDF(twitter)  #data.frame 형태로 해당 트위터의 정보를 추출한다. 

names(twitter.df)

twitter.df <- twitter.df[twitter.df$retweetCount!=0,]

twitter.text <- twitter.df$text   # mention  text만 추출.

# 불필요한 문자를 필터링

# result.text <- gsub(keyword, "", result.text) gsub (지울글자,어떤글자로,데이터)

twitter.text <- gsub("\n", "", twitter.text)

twitter.text <- gsub("\r", "", twitter.text)

twitter.text <- gsub("RT", "", twitter.text)

twitter.text <- gsub("http", "", twitter.text)

twitter.text <- gsub("ㅠ", "", twitter.text)

twitter.text <- gsub("ㅋ", "", twitter.text)

# 문자 분리  extractNoun : KoNLP 패키지의 함수로 명사로 추출한다.

result_nouns <- Map(extractNoun, twitter.text)     

# 쓸모없는 문자들을 제거한다. 특히 영문자의 경우 tm의 stopwords를 활용한다.

result_wordsvec  <- unlist(result_nouns, use.name=F)

result_wordsvec  <- result_wordsvec [-which(result_wordsvec  %in% stopwords("english"))] #영어 삭제.

result_wordsvec  <- gsub("[[:punct:]]","", result_wordsvec )  #???? 

result_wordsvec  <- Filter(function(x){nchar(x)>=2}, result_wordsvec )  #2개 이상의 글자만 

# 단어별 카운팅

twitter_count <- table(result_wordsvec)

tmp <- head(sort(twitter_count,decreasing=T),30)

# 컬러 세팅

pal <- brewer.pal(12,"Paired")

# 폰트 세팅

windowsFonts(malgun=windowsFont("Arial"))

# 그리기

wordcloud(names(tmp),freq=tmp,scale=c(4,0.5),min.freq=1,

          random.order=F,rot.per=.1,colors=pal,family="malgun")