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airbnb:pregunta:nube-palabras-anuncios

¿Cómo se anuncian los pisos? Un análisis de las palabras usadas

Dificultad: MEDIA

METODOLOGÍA

Nube de palabras con timdream

  1. Seleccionar la columna NAME del listing pertinente
  2. Crear un fichero de texto con el texto copiado
  3. Seleccionar FILE y subir el fichero de texto
  4. Una vez generada la nube de palabras, pulsar sobre EDIT LIST y limpiar los datos (quitar palabras como “y”, “el”, “la”… o unir palabras con y sin tilde, etc.)
  5. Modificar el tema y la disposición de palabras al gusto

Porcentaje y número de palabras (R)

Si se desea ver numéricamente la frecuencia de las palabras, se puede usar el siguiente script de R:

avisos<- scan("INPUT.txt", what="character", sep="\n")`
avisos1 <- tolower(avisos)
avisos2 <- strsplit(avisos1, "\\W")
avisos3 <- unlist(avisos2)

freq<-table(avisos3)
freq1<-sort(freq, decreasing=TRUE)

percent<- round(100*(freq1/length(avisos)),3)
temple.sorted.table<-paste(names(freq1), freq1, percent, sep="\t")

cat("Word\tFREQ\tPERCENT", temple.sorted.table, file="OUTPUT.txt", sep="\n")
 

Aquí se verá la frecuencia absoluta de cada palabra y el porcentaje.

Número de palabras, bigramas y trigamas (Databasic.io)

Sube o copia-pega un archivo con todos los títulos de los anuncios (selecciona y copia esa columna en una hoja de cálculo) a la herramienta Wordcounter de Databasic.io

https://databasic.io/en/wordcounter

Número de palabras con línea de comandos

Como se describe en este ejercicio: https://www.datascienceatthecommandline.com/chapter-4-creating-reusable-command-line-tools.html#converting-one-liners-into-shell-scripts

Selecciona la columna 5 (que incluye los nombres de los anuncios):

awk -F, '{OFS=“,”;print $5}' listings_donostia_simple.csv > names.csv

Ahora calcula las palabras más usadas:

cat names.csv | tr '[:upper:]' '[:lower:]' | grep -oE '\w+' | sort | uniq -c | sort -nr | head -n 10

  145 in
  144 en
  129 room
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  110 san
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   46 to

Análisis espacial

En este script de R https://code.montera34.com/airbnb/valencia/blob/master/analysis/palabras.R se muestra cómo generar mapas de presencia de palabras en barrios y distritos para el caso de Valencia:

  1. Se traducen a un mismo idioma los títulos y descripciones. En google spreadsheets: la fórmula
    =DETECTLANGUAGE(E2)

    permite detectar el idioma usado en la celda E2. Luego puedes traducir con

    =GOOGLETRANSLATE(E2;T2;"es")

    que traduce el contenido de la celda E2 del idioma definido en la celda T2 al español.

  2. Se cuantifica con tablas dinámicas o con R el número de anuncios por distrito o barrio para calcular su porcentaje (o fecuencia relativa).
  3. Se dibujan los mapas usando QGIS o R (se usó la librería tmap de R)

Resultado

Puedes ver un ejemplo en el informde de Efecto Airbnb Donostia (julio 2017) https://lab.montera34.com/airbnb/donostia/#palabras

airbnb/pregunta/nube-palabras-anuncios.txt · Última modificación: 2019/04/04 02:31 por numeroteca