[{"data":1,"prerenderedAt":158},["ShallowReactive",2],{"post-fr-visualisation-des-mots-cles-de-publications-facebook":3,"translation-fr-visualisation-des-mots-cles-de-publications-facebook":157},["Reactive",4],{"id":5,"date":6,"date_gmt":7,"guid":8,"modified":10,"modified_gmt":11,"slug":12,"status":13,"type":14,"link":15,"title":16,"content":18,"excerpt":21,"author":23,"featured_media":24,"comment_status":25,"ping_status":25,"sticky":20,"template":26,"format":27,"meta":28,"categories":29,"tags":31,"class_list":33,"_links":41,"_embedded":82,"tagsResolved":143,"translations":144},536,"16. 11. 2015","2015-11-16T00:00:00",{"rendered":9},"https:\u002F\u002Fjakubferenc.cz\u002Farticle\u002Fvizualizace-klicovych-slov-z-facebook-postu","2025-07-05T13:38:32","2025-07-05T11:38:32","vizualizace-klicovych-slov-z-facebook-postu","publish","post","https:\u002F\u002Fcms.local.test\u002Fvizualizace-klicovych-slov-z-facebook-postu\u002F",{"rendered":17},"Vizualizace klíčových slov z Facebook postů",{"rendered":19,"protected":20},"\u003Cp>Mějme zadání: pro vás nejvhodnějším způsobem si poznamenejte facebookové příspěvky těch stránek, které sledujete a jejichž obsah aspoň vzdáleně připomíná reakci či kritiku na politické dění (jinak řečeno, žádné kočičky ani sofistikované analýzy sportovních utkání). Proč to?\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Tak zaprvé vás nejspíše překvapí, že selekce toho, čemu jste za poslední rok dali lajk, nebude až tak různorodá, jak jste si mysleli; ano, různým marketingovým nástrojům tak ulehčujete, aby si o vaší osobnosti pomocí chytrých algoritmů udělali docela jasno. Že machine learning a\u003Cbr \u002F>\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FBig_data\">\u003Cbr \u002F>\nBig Data\u003Cbr \u002F>\n\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>\nje již přítomností budoucnosti a velkým byznysem, není velká novinka; některé banky dokonce takto začínají procházejí vaše sociální data, aby upřesnily své algoritmy pro výpočet rizika, zda vám tu půjčku na novou škodovku mají dát, nebo ne. Superstar v akademických kruzích nových médií Lev Manovich zas na svém Twitteru upozornil na, že technologická společnost zaměřená na Big Data dokáže podle navštívených lokací identifikovat konzumní návyky jednotlivých uživatelů a zasadit je do předpřipravených škatulí typů konzumentů. Pro čtenáře vyznající se v přehuštěné terminologii z lehce amorfního oboru User Experience Designu se vlastně jedná o automatizované vytváření\u003Cbr \u002F>\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FPersona_(user_experience)\">\u003Cbr \u002F>\nperson\u003Cbr \u002F>\n\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>\n, čímž dokonce splňují i jednu ze základních podmínek, jak ji definoval interakční designér Alan Cooper, aby persony byly založené na reálných datech reálných uživatelů. Na mém Facebooku by automat narazil na takové bizarnosti jako například, že s chladnou hlavou sleduji jak Ádvojku a Deník referendum, tak například i Parlamentní listy, ba dokonce i Pravý prostor.\u003C\u002Fp>\n\u003Cdiv class=\"tweet-embed\">\n\u003Cblockquote class=\"twitter-tweet\" lang=\"en\">\n\u003Cp dir=\"ltr\" lang=\"en\">Skyhook categories people into consumer types based on locations they visit\u003Cbr \u002F>\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fhashtag\u002FBigData?src=hash\">\u003Cbr \u002F>\n#BigData\u003Cbr \u002F>\n\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ft.co\u002FCyTczxXNv4\">\u003Cbr \u002F>\nhttps:\u002F\u002Ft.co\u002FCyTczxXNv4\u003Cbr \u002F>\n\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ft.co\u002F2muNscmZiq\">\u003Cbr \u002F>\npic.twitter.com\u002F2muNscmZiq\u003Cbr \u002F>\n\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>— manovich (@manovich)\u003Cbr \u002F>\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fmanovich\u002Fstatus\u002F665612097737355264\">\u003Cbr \u002F>\nNovember 14, 2015\u003Cbr \u002F>\n\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fblockquote>\n\u003Cp>\u003Cscript async=\"\" charset=\"utf-8\" src=\"\u002F\u002Fplatform.twitter.com\u002Fwidgets.js\">\n\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdiv>\n\u003Cp>Z technických důvodů jsem ale nechal česká média ležet chladem, jelikož jsem měl pro lingvistickou analýzu dostupný pouze (rozsáhlý) korpus anglického jazyka. Po listování FB stránkami jsem vybral tyto více či méně extravagantní zdroje informací:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n\u003Cli>BBC News\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>Bloomberg Business\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>CNN Politics\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>Counter Current News\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>Democracy Now\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>Deutsche Welle\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>Haaretz (izraelské noviny)\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>Mondoweiss\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>The New York Times Opinion\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>PRESS TV (íránský zdroj v anglickém jazyce)\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>Reuters\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>Salon\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>The Economist\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>The Guardian\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>The Intercept\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>The New Republic\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>The Washington Times\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>Truthdig\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>Wall Street Journal\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Díky Graph API od Facebooku jsem byl schopný si stáhnout přes 1000 postů, které mnou sledované zpravodajské servery nasdílely za jeden týden na své zdi. Chtěl jsem vědět, jaká klíčová slova se v určitý den a hodině nejčastěji v těchto zprávách objeví. Na lingvistickou analýzu všech těchto postů mi posloužil python a knihovna TextBlob. U každého postu jsem prošel titulek i perex a zaznamenal všechny jmenné fráze (noun phrases), ze kterých jsem učinil klíčová slova daného postu.\u003C\u002Fp>\n\u003Cblockquote>\u003Cp>Zdrojová data v JSONu po analýze jmenných frází pro každý post:\u003Cbr \u002F>\n\u003Ca href=\"http:\u002F\u002Fwww.jakubferenc.cz\u002Fwordpress\u002Fwp-content\u002Fuploads\u002F2015\u002F11\u002Fsource_data_json.7z\">\u003Cbr \u002F>\nsource_data_json.7z\u003Cbr \u002F>\n\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fblockquote>\n\u003Cp>S výsledným JSON souborem jsem dále pracoval v javascriptu, kde jsem data parseroval a vhodně vizualizoval. Říkal jsem si, že pro analýzu výskytu klíčových slov za časové období dobře poslouží nějaký posuvník, podle kterého budu zobrazovat data pro vizualizaci.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Zatímco v průběhu týdne byly klíčová slova rozprostřena rovnoměrně do mnoha témat, počátkem páteční noci začíná velmi zřetelně dominovat reakce na teroristické útoky v Paříži.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Zárodečný výsledek můžete posoudit:\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Ca href=\"http:\u002F\u002Fstunome.jakubferenc.cz\u002Fvizualizace\u002F\">\u003Cbr \u002F>\nhttp:\u002F\u002Fstunome.jakubferenc.cz\u002Fvizualizace\u002F\u003Cbr \u002F>\n\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n",false,{"rendered":22,"protected":20},"\u003Cp>Mějme zadání: pro vás nejvhodnějším způsobem si poznamenejte facebookové příspěvky těch stránek, které sledujete a jejichž obsah aspoň vzdáleně připomíná reakci či kritiku na politické dění (jinak řečeno, žádné kočičky ani sofistikované analýzy sportovních utkání). Proč to? Tak zaprvé vás nejspíše překvapí, že selekce toho, čemu jste za poslední rok dali lajk, nebude až tak různorodá, jak […]\u003C\u002Fp>\n",1,0,"closed","","standard",{"footnotes":26},[30],4,[32],6,[34,14,35,36,37,38,39,40],"post-536","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-article","tag-fixed",{"self":42,"collection":48,"about":51,"author":54,"replies":58,"version-history":61,"predecessor-version":64,"wp:attachment":68,"wp:term":71,"curies":78},[43],{"href":44,"targetHints":45},"https:\u002F\u002Fcms.local.test\u002Fwp-json\u002Fwp\u002Fv2\u002Fposts\u002F536",{"allow":46},[47],"GET",[49],{"href":50},"https:\u002F\u002Fcms.local.test\u002Fwp-json\u002Fwp\u002Fv2\u002Fposts",[52],{"href":53},"https:\u002F\u002Fcms.local.test\u002Fwp-json\u002Fwp\u002Fv2\u002Ftypes\u002Fpost",[55],{"embeddable":56,"href":57},true,"https:\u002F\u002Fcms.local.test\u002Fwp-json\u002Fwp\u002Fv2\u002Fusers\u002F1",[59],{"embeddable":56,"href":60},"https:\u002F\u002Fcms.local.test\u002Fwp-json\u002Fwp\u002Fv2\u002Fcomments?post=536",[62],{"count":23,"href":63},"https:\u002F\u002Fcms.local.test\u002Fwp-json\u002Fwp\u002Fv2\u002Fposts\u002F536\u002Frevisions",[65],{"id":66,"href":67},855,"https:\u002F\u002Fcms.local.test\u002Fwp-json\u002Fwp\u002Fv2\u002Fposts\u002F536\u002Frevisions\u002F855",[69],{"href":70},"https:\u002F\u002Fcms.local.test\u002Fwp-json\u002Fwp\u002Fv2\u002Fmedia?parent=536",[72,75],{"taxonomy":73,"embeddable":56,"href":74},"category","https:\u002F\u002Fcms.local.test\u002Fwp-json\u002Fwp\u002Fv2\u002Fcategories?post=536",{"taxonomy":76,"embeddable":56,"href":77},"post_tag","https:\u002F\u002Fcms.local.test\u002Fwp-json\u002Fwp\u002Fv2\u002Ftags?post=536",[79],{"name":80,"href":81,"templated":56},"wp","https:\u002F\u002Fapi.w.org\u002F{rel}",{"author":83,"wp:term":100},[84],{"id":23,"name":85,"url":86,"description":26,"link":87,"slug":85,"avatar_urls":88,"_links":92},"jakubferenc","https:\u002F\u002Fcms.local.test\u002Fwordpress","https:\u002F\u002Fcms.local.test\u002Fauthor\u002Fjakubferenc\u002F",{"24":89,"48":90,"96":91},"https:\u002F\u002Fsecure.gravatar.com\u002Favatar\u002Fbe0a3bc58c835417264df524152162a21507cbbd47b541b516705d259a516c1f?s=24&d=mm&r=g","https:\u002F\u002Fsecure.gravatar.com\u002Favatar\u002Fbe0a3bc58c835417264df524152162a21507cbbd47b541b516705d259a516c1f?s=48&d=mm&r=g","https:\u002F\u002Fsecure.gravatar.com\u002Favatar\u002Fbe0a3bc58c835417264df524152162a21507cbbd47b541b516705d259a516c1f?s=96&d=mm&r=g",{"self":93,"collection":97},[94],{"href":57,"targetHints":95},{"allow":96},[47],[98],{"href":99},"https:\u002F\u002Fcms.local.test\u002Fwp-json\u002Fwp\u002Fv2\u002Fusers",[101,122],[102],{"id":30,"link":103,"name":104,"slug":104,"taxonomy":73,"_links":105},"https:\u002F\u002Fcms.local.test\u002Fcategory\u002Farticle\u002F","article",{"self":106,"collection":111,"about":114,"wp:post_type":117,"curies":120},[107],{"href":108,"targetHints":109},"https:\u002F\u002Fcms.local.test\u002Fwp-json\u002Fwp\u002Fv2\u002Fcategories\u002F4",{"allow":110},[47],[112],{"href":113},"https:\u002F\u002Fcms.local.test\u002Fwp-json\u002Fwp\u002Fv2\u002Fcategories",[115],{"href":116},"https:\u002F\u002Fcms.local.test\u002Fwp-json\u002Fwp\u002Fv2\u002Ftaxonomies\u002Fcategory",[118],{"href":119},"https:\u002F\u002Fcms.local.test\u002Fwp-json\u002Fwp\u002Fv2\u002Fposts?categories=4",[121],{"name":80,"href":81,"templated":56},[123],{"id":32,"link":124,"name":125,"slug":125,"taxonomy":76,"_links":126},"https:\u002F\u002Fcms.local.test\u002Ftag\u002Ffixed\u002F","fixed",{"self":127,"collection":132,"about":135,"wp:post_type":138,"curies":141},[128],{"href":129,"targetHints":130},"https:\u002F\u002Fcms.local.test\u002Fwp-json\u002Fwp\u002Fv2\u002Ftags\u002F6",{"allow":131},[47],[133],{"href":134},"https:\u002F\u002Fcms.local.test\u002Fwp-json\u002Fwp\u002Fv2\u002Ftags",[136],{"href":137},"https:\u002F\u002Fcms.local.test\u002Fwp-json\u002Fwp\u002Fv2\u002Ftaxonomies\u002Fpost_tag",[139],{"href":140},"https:\u002F\u002Fcms.local.test\u002Fwp-json\u002Fwp\u002Fv2\u002Fposts?tags=6",[142],{"name":80,"href":81,"templated":56},[],{"en":145,"es":149,"fr":153},{"title":146,"slug":147,"description":148},"Visualising Keywords from Facebook Posts","visualising-keywords-from-facebook-posts","An experiment: a week of Facebook posts from news pages, keywords extracted with Python and TextBlob, and a JavaScript visualisation of how they shift over time.",{"title":150,"slug":151,"description":152},"Visualización de palabras clave de publicaciones de Facebook","visualizacion-de-palabras-clave-de-publicaciones-de-facebook","Un experimento: una semana de publicaciones de Facebook de medios informativos, palabras clave extraídas con Python y TextBlob y su visualización en JavaScript.",{"title":154,"slug":155,"description":156},"Visualisation des mots-clés de publications Facebook","visualisation-des-mots-cles-de-publications-facebook","Une expérience : une semaine de publications Facebook de médias d’information, des mots-clés extraits avec Python et TextBlob et leur visualisation en JavaScript.","\u003Cp>Posons-nous une consigne : de la manière qui vous convient le mieux, notez les publications Facebook des pages que vous suivez et dont le contenu rappelle, ne serait-ce que de loin, une réaction ou une critique de l’actualité politique (autrement dit, pas de chatons ni d’analyses sophistiquées de matchs sportifs). Pourquoi cela ?\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Eh bien, premièrement, vous serez sans doute surpris de constater que la sélection de ce que vous avez « aimé » au cours de l’année écoulée n’est pas aussi variée que vous le pensiez ; oui, vous facilitez ainsi la tâche à divers outils marketing qui, à l’aide d’algorithmes intelligents, se font une idée assez claire de votre personnalité. Que le machine learning et le\u003Cbr \u002F>\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FBig_data\">\u003Cbr \u002F>\nBig Data\u003Cbr \u002F>\n\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>\nsoient déjà le présent du futur et un gros business n’a rien d’une nouveauté ; certaines banques commencent même à passer ainsi en revue vos données sociales pour affiner leurs algorithmes de calcul du risque, afin de savoir s’il faut vous accorder ou non ce prêt pour une Škoda neuve. Lev Manovich, superstar des milieux académiques des nouveaux médias, a quant à lui signalé sur son Twitter qu’une entreprise technologique spécialisée dans le Big Data est capable, d’après les lieux visités, d’identifier les habitudes de consommation de chaque utilisateur et de les ranger dans des cases préétablies de types de consommateurs. Pour les lecteurs familiers de la terminologie surchargée du domaine quelque peu amorphe de l’User Experience Design, il s’agit en fait de la création automatisée de\u003Cbr \u002F>\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fen.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FPersona_(user_experience)\">\u003Cbr \u002F>\npersonas\u003Cbr \u002F>\n\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>\n, par laquelle ils remplissent même l’une des conditions fondamentales telles que les a définies le designer d’interaction Alan Cooper : que les personas soient fondés sur des données réelles d’utilisateurs réels. Sur mon Facebook, l’automate tomberait sur des bizarreries telles que le fait que je suis de sang-froid aussi bien Ádvojka et Deník Referendum que, par exemple, Parlamentní listy, voire Pravý prostor.\u003C\u002Fp>\n\u003Cdiv class=\"tweet-embed\">\n\u003Cblockquote class=\"twitter-tweet\" lang=\"en\">\n\u003Cp dir=\"ltr\" lang=\"en\">Skyhook categories people into consumer types based on locations they visit\u003Cbr \u002F>\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fhashtag\u002FBigData?src=hash\">\u003Cbr \u002F>\n#BigData\u003Cbr \u002F>\n\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ft.co\u002FCyTczxXNv4\">\u003Cbr \u002F>\nhttps:\u002F\u002Ft.co\u002FCyTczxXNv4\u003Cbr \u002F>\n\u003C\u002Fa>\u003Cbr \u002F>\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ft.co\u002F2muNscmZiq\">\u003Cbr \u002F>\npic.twitter.com\u002F2muNscmZiq\u003Cbr \u002F>\n\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>— manovich (@manovich)\u003Cbr \u002F>\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002Fmanovich\u002Fstatus\u002F665612097737355264\">\u003Cbr \u002F>\nNovember 14, 2015\u003Cbr \u002F>\n\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fblockquote>\n\u003Cp>\u003Cscript async=\"\" charset=\"utf-8\" src=\"\u002F\u002Fplatform.twitter.com\u002Fwidgets.js\">\n\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdiv>\n\u003Cp>Pour des raisons techniques, j’ai cependant laissé de côté les médias tchèques, car je ne disposais pour l’analyse linguistique que d’un corpus (étendu) de la langue anglaise. Après avoir feuilleté des pages FB, j’ai retenu ces sources d’information plus ou moins extravagantes :\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n\u003Cli>BBC News\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>Bloomberg Business\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>CNN Politics\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>Counter Current News\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>Democracy Now\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>Deutsche Welle\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>Haaretz (journal israélien)\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>Mondoweiss\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>The New York Times Opinion\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>PRESS TV (source iranienne en langue anglaise)\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>Reuters\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>Salon\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>The Economist\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>The Guardian\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>The Intercept\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>The New Republic\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>The Washington Times\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>Truthdig\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>Wall Street Journal\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Grâce à la Graph API de Facebook, j’ai pu télécharger plus de 1000 publications que les sites d’information que je suis avaient partagées sur leur mur en l’espace d’une semaine. Je voulais savoir quels mots-clés apparaissaient le plus souvent dans ces nouvelles à un jour et à une heure donnés. Pour l’analyse linguistique de toutes ces publications, je me suis servi de Python et de la bibliothèque TextBlob. Pour chaque publication, j’ai parcouru le titre et le chapeau et relevé tous les syntagmes nominaux (noun phrases), dont j’ai fait les mots-clés de la publication en question.\u003C\u002Fp>\n\u003Cblockquote>\u003Cp>Données sources en JSON après l’analyse des syntagmes nominaux de chaque publication :\u003Cbr \u002F>\n\u003Ca href=\"http:\u002F\u002Fwww.jakubferenc.cz\u002Fwordpress\u002Fwp-content\u002Fuploads\u002F2015\u002F11\u002Fsource_data_json.7z\">\u003Cbr \u002F>\nsource_data_json.7z\u003Cbr \u002F>\n\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fblockquote>\n\u003Cp>J’ai ensuite travaillé avec le fichier JSON obtenu en JavaScript, où j’ai analysé les données et les ai visualisées de manière appropriée. Je me suis dit que, pour analyser l’apparition des mots-clés sur une période donnée, une sorte de curseur ferait bien l’affaire, d’après lequel j’afficherais les données de la visualisation.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Alors qu’au cours de la semaine les mots-clés se répartissaient uniformément entre de nombreux thèmes, dès le début de la nuit de vendredi, la réaction aux attentats terroristes de Paris commence à dominer de manière très nette.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Vous pouvez juger vous-mêmes du résultat embryonnaire :\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Ca href=\"http:\u002F\u002Fstunome.jakubferenc.cz\u002Fvizualizace\u002F\">\u003Cbr \u002F>\nhttp:\u002F\u002Fstunome.jakubferenc.cz\u002Fvizualizace\u002F\u003Cbr \u002F>\n\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>",1790905687090]