Google Noticias

Autor/a

Semillero Ciencia de Datos con R y Python

Objetivo

Este documento tiene como propósito ejemplificar técnicas de web scraping con R y análisis exploratorio de datos.

Requisitos previos

Para ejecutar este documento es necesario tener instalado lo siguiente:

Para garantizar la reproducibilidad de este documento es necesario instalar las siguientes bibliotecas de R:

Si aún no tiene instalada estas bibliotecas puede ejecutar el siguiente código para instalarlas:

Código 
install.packages(c(
  "tidyverse",
  "rvest",
  "lubridate",
  "tidytext",
  "tm",
  "wordcloud",
  "wordcloud2",
  "reshape2"
),
dependencies = TRUE)

Script completo

Para ver el código completo de este documento puede dar clic donde señala la flecha roja de la siguiente imagen:

Función googleNoticiasR()

  • La función aquí presentada fue previamente discutida en la sesión 02 del semillero. Si desea ver las diapositivas de esta sesión pueden ser consultadas aquí.
  • El código completo está en Github
  • La función recibe como entrada (argumento) la url de Google Noticias desde la cual el usuario desea obtener las noticias.
Código 
googleNoticiasR <- function(url) {
  titulo_noticia <-
    url %>%
    read_html() %>%
    html_elements("body") %>%
    html_elements(xpath = '//a[@class = "WwrzSb"]')  %>%
    html_attr("aria-label")
  
  fuente_noticia <-
    url %>%
    read_html() %>%
    html_elements("body") %>%
    html_elements(xpath = '//span[@class = "vr1PYe"]') %>%
    html_text()
  
  fecha_noticia <-
    url %>%
    read_html() %>%
    html_elements("body") %>%
    html_elements(xpath = '//time[@class = "hvbAAd"]') %>%
    html_attr("datetime") %>%
    ymd_hms()
  
  df_noticias <-
    data.frame(
      noticia = titulo_noticia,
      fuente = fuente_noticia,
      fecha = fecha_noticia,
      fecha_consulta = Sys.time()
    )
  
  return(df_noticias)
  
}

Bibliotecas de R

Código 
library(tidyverse)  # manipulación de datos
library(rvest)      # web scraping
library(lubridate)  # manipulación de fechas
library(tidytext)   # procesamiento de texto
library(tm)         # stopWords 
library(wordcloud)  # Nube de palabras
library(wordcloud2) # Nube de palabras
library(reshape2)   # Remodelamiento de datos

Noticias

  • El usuario es libre de elegir el tipo de noticias que desea. En este caso vamos a utilizar las siguientes noticias:
  • Nota: es posible ingresar cualquier otro tópico de interés, por ejemplo, salud.

Colombia

Primero guardamos la URL para las noticas de Colombia en un objeto de nombre url_colombia. Cabe mencionar que este nombre lo asigna el usuario.

Código 
url_colombia <- "https://news.google.com/topics/CAAqJggKIiBDQkFTRWdvSUwyMHZNREZzY3pJU0JtVnpMVFF4T1NnQVAB?hl=es-419&gl=CO&ceid=CO%3Aes-419"

Luego usamos la función googleNoticiasR() e ingresamos url_colombia como argumento de entrada. Guardamos este resultado en un objeto de nombre noticias_colombia.

Código 
noticias_colombia <- googleNoticiasR(url = url_colombia)

La ejecución anterior devuelve un dataframe como se muestra a continuación. La función head() se utiliza para imprimir sólo las primeras 6 filas de la tabla.

Código 
noticias_colombia %>% 
  head()

Podemos consultar el total de noticias (número de filas):

Código 
noticias_colombia %>% 
  nrow()

Los nombres de la base de datos pueden ser consultados con la función names():

Código 
noticias_colombia %>% 
  names()

Negocios

Primero guardamos la URL para las noticas de Colombia en un objeto de nombre url_negocios. Cabe mencionar que este nombre lo asigna el usuario.

Código 
url_negocios <- "https://news.google.com/topics/CAAqLAgKIiZDQkFTRmdvSUwyMHZNRGx6TVdZU0JtVnpMVFF4T1JvQ1EwOG9BQVAB?hl=es-419&gl=CO&ceid=CO%3Aes-419"

Luego usamos la función googleNoticiasR() e ingresamos url_negocios como argumento de entrada. Guardamos este resultado en un objeto de nombre noticias_negocios.

Código 
noticias_negocios <- googleNoticiasR(url = url_negocios)
noticias_negocios %>% 
  head()

Deportes

Primero guardamos la URL para las noticas de Colombia en un objeto de nombre url_deportes. Cabe mencionar que este nombre lo asigna el usuario.

Código 
url_deportes <- "https://news.google.com/topics/CAAqLAgKIiZDQkFTRmdvSUwyMHZNRFp1ZEdvU0JtVnpMVFF4T1JvQ1EwOG9BQVAB?hl=es-419&gl=CO&ceid=CO%3Aes-419"

Luego usamos la función googleNoticiasR() e ingresamos url_deportes como argumento de entrada. Guardamos este resultado en un objeto de nombre noticias_deportes.

Código 
noticias_deportes <- googleNoticiasR(url = url_deportes)
noticias_deportes %>% 
  head()

Análisis exploratorio

  • Todo el análisis exploratorio será ilustrado con noticias de Colombia, el usuario podrá replicar el ejemplo con los otros tópicos de interés.
  • Generalmente el análisis exploratorio de datos tiene como propósito revelar patrones de comportamiento, validar hipótesis, generar nuevas preguntas de investigación, detectar atipicidades, entre otras.
  • Nuestro análisis exploratorio estará orientado a responder a las siguientes preguntas:
    • ¿Cuántas noticias hay para cada medio de comunicación?
    • ¿Cuáles son las palabras más frecuentes en las noticias?
    • ¿Podemos asignar algún sentimiento a las noticias en función de las palabras que contienen? Nota importante: múltiples léxicos de sentimientos están disponibles en internet, no obstante, para el lenguaje español es un poco reducida la disponibilidad. Por este motivo y en aras de la sencillez, utilizaremos el léxico AFINN con su versión en español. El léxico AFINN asigna puntuaciones a las palabras, oscilando entre -5 y 5, donde las puntuaciones negativas indican un sentimiento negativo y las puntuaciones positivas indican un sentimiento positivo.

Noticias Colombia

Tokenización

  • El primer paso es convertir las noticias (cadenas de texto) en tokens, es decir, palabras individuales que aportan información a nuestro análisis. Este proceso se logra a través de la función unnest_tokens() de la biblioteca tidytext.
Código 
tokens_colombia <-
  noticias_colombia %>% 
  unnest_tokens(output = "token", input = noticia)

tokens_colombia %>% 
  head()

Algunas palabras en la columna token no tienen propiedades informativas, por ejemplo, conectores, artículos, pronombres, preposiciones, etc. Es común en la minería de texto utilizar stop words para cada lenguaje, en este caso para el castellano. Podemos acceder a estas palabras a través de la función stopwords() de la biblioteca tm. Es importante mencionar que es posible que queden algunas palabras que no son informativas, de tal manera que se recomienda profundizar más en este tema.

Asignamos las stop words a un objeto de nombre stop_spanish:

Código 
stop_spanish <- stopwords(kind = "spanish")

Tenemos en total el siguiente número de stop words en español:

Código 
stop_spanish %>% 
  length()

Ahoa filtramos las palabras de la columna token que están dentro de las palabras sin significado (stop words) y asignamos el resultado a un objeto de nombre tokens_colombia_final. Note que en la columna token quedan números, que eventualmente podrían ser filtrados para el análisis, no obstante, se recomienda profundizar en cuál debería ser la limpieza del texto más adecuada para su análisis. En este caso hacemos caso omiso de estos datos.

Código 
tokens_colombia_final <-
  tokens_colombia %>%
  filter(!token %in% stop_spanish) 

tokens_colombia_final %>% 
  head()

Preguntas

Pregunta 1

  • ¿Cuántas noticias hay para cada medio de comunicación? Nota: para respondera a esta pregunta no es estrictamente necesario tokenizar el texto, por tal motivo obtendremos el conteo a través del dataframe de nombre noticias_colombia. Observe que algunas fuentes se repiten, por ejemplo, El Tiempo y EL TIEMPO, R los define como entidades diferentes porque no están escritas de la misma manera, aunque esta característica es fácil de resolver lo dejaremos así y cada usuario podrá direccionar la depuración bajo la estructura correcta.
Código 
noticias_colombia %>% 
  count(fuente, sort = TRUE)

Podemos graficar los 10 primeros medios de comunicación con mayor número de noticias:

Código 
noticias_colombia %>% 
  count(fuente, sort = TRUE) %>% 
  slice(1:10) %>% 
  ggplot(aes(x = reorder(fuente, n), y = n)) +
  geom_col() +
  coord_flip() +
  labs(x = "", y = "Noticias (n)", title = "Google Noticias - Colombia")

Pregunta 2

  • ¿Cuáles son las palabras más frecuentes en las noticias? Para responder a estar preguna utilizaremos el dataframe que posee los tokens y sobre el cual ya pasamos el filtro de las palabras sin significado, es decir, tokens_colombia_final. Observamos que la palabra más frecuente en las noticias es “petro”.
Código 
tokens_colombia_final %>% 
  count(token, sort = TRUE)

Como son tantas palabras, es posible representar esta información a través de nubes de palabras. Este proceso lo llevamos a cabo con la biblioteca wordcloud2.

Código 
tokens_colombia_final %>%
  count(token, sort = TRUE) %>% 
  wordcloud2(data = ., backgroundColor = "black")

Pregunta 3

  • ¿Podemos asignar algún sentimiento a las noticias en función de las palabras que contienen? Para responder a esta pregunta lo primero que vamos a hacer es descargar el archivo que contiene el sentimiento para las palabras en español. Se puede descargar aquí.
  • Agradecimiento especial a Juan Bosco Mendoza Vega por disponibilizar esta información.
  • Note que la base de datos tiene tres columnas, la variable Palabra denota la información en español, la variable Word es su traducción al inglés y la Puntuacion (sin tilde) denota el score determinado por el léxico AFINN.
Código 
# URL
url_sentimiento <- 
  "https://raw.githubusercontent.com/jboscomendoza/rpubs/master/sentimientos_afinn/lexico_afinn.en.es.csv"

# Lectura de datos
df_sentimiento <-
  read_csv(url_sentimiento)

df_sentimiento %>% 
  head()

Si usted desea descargar el archivo anterior puede ejecutar el siguiente código:

Código 
download.file(url = url_sentimiento, destfile = "datos_sentimiento_spanish_AFINN.csv")

Vamos a cambiar el nombre Palabra por token, para que podamos unir a la tabla tokens_colombia_final y seleccionamos sólo las variables token y Puntuacion. Además, discretizamos la variable Puntuacion en una nueva variable llamada sentimiento, de tal manera que si la Puntuacion es mayor a 0 se le asigna el nivel Positivo, de lo contrario será Negativo. Asignamos este resultado a un nuevo objeto de nombre sentimiento_spanish.

Código 
sentimiento_spanish <-
  df_sentimiento %>% 
  rename(token = Palabra) %>% 
  select(token, Puntuacion) %>% 
  mutate(sentimiento = if_else(Puntuacion > 0, "Positivo", "Negativo"))

sentimiento_spanish %>% 
  head()

Ahora unimos los datos de sentimiento con la tabla tokens_colombia_final. La unión la realizamos con la función inner_join(), de tal manera que sólo serán tenidas en cuenta palabras que estén en ambas tablas. Note que la nueva tabla se reduce, ya que muchas palabras de las noticias no están presente en el dataframe sentimiento_spanish. Es importante mencionar que esta es una aproximación simple de análisis de sentimientos, sin embargo, podrían ser utilizadas técnicas más robustas, por ejemplo, Deep Learning.

Código 
noticias_sentimiento <-
  inner_join(x = tokens_colombia_final, y = sentimiento_spanish, by = "token")

noticias_sentimiento %>% 
  head()

Podemos consultar el número de filas de la nueva tabla.

Código 
noticias_sentimiento %>% 
  nrow()

Podemos responder a la siguiente pregunta, ¿Predominan las palabras positivas o negativas? Parece que son más las noticias que tiene palabras negativas que positivas.

Código 
noticias_sentimiento %>% 
  count(sentimiento)

¿Cuál medio de comunicación es más negativo o positivo en sus noticias?

Código 
noticias_sentimiento %>% 
  count(fuente, sentimiento, sort = TRUE)

Podemos representar el resultado anterior a través de un gráfico. Para tener una representación más transparente filtramos medios de comunicación con más de 3 noticias.

Código 
noticias_sentimiento %>% 
  count(fuente, sentimiento, sort = TRUE) %>% 
  filter(n > 3) %>% 
  ggplot(aes(x = reorder(fuente, n), y = n, fill = sentimiento)) +
  geom_col(position = "fill") +
  coord_flip() +
  labs(x = "", y = "Frecuencia relativa", fill = "Sentimiento") +
  theme(legend.position = "top")

Hasta ahora hemos usamos la variable sentimiento, pero también podríamos calcular alguna métrica estadística con la variable Puntuacion. En este caso calculamos la mediana de la Puntuacion y obtenemos el número de datos (N) con los cuales es calculada la métrica.

Código 
noticias_sentimiento %>% 
  group_by(fuente) %>% 
  summarise(
    mediana_sent = median(Puntuacion),
    N = n()
  ) %>% 
  arrange(desc(mediana_sent))

Podemos graficar la nube de palabras para el sentimiento positivo y negativo a través de la biblioteca wordcloud. Para este proceso fíjese que “remodelamos” los datos a través de la función acast() de la biblioteca reshape2. Este proceso es necesario para obtener la nube de palabras comparativa con la función comparison.cloud().

Código 
noticias_sentimiento %>%
  count(token, sentimiento, sort = TRUE) %>% 
  acast(token ~ sentimiento, value.var = "n", fill = 0) %>%
  comparison.cloud(colors = c("gray20", "forestgreen"),
                   max.words = 100)

Análisis de sentimientos

Para tener contexto de lo que signfica el análisis de sentimientos, se recomienda revisar los siguientes recursos de información: