Código para extraer título de noticia, número de meneames, número de clicks, número de comentarios de las 10 primeras páginas de meneame.net y guardarlo en un fichero .csv:

import csv
import urllib2
from bs4 import BeautifulSoup

outputpath = "links.csv"

with open(outputpath, "w") as outfile:

  writer = csv.writer(outfile)
  for counter in range(1,10):

    url = "https://www.meneame.net/?page="+str(counter)

		# Get URL
    response = urllib2.Request(url)
    pagedata = urllib2.urlopen(response)
    html = pagedata.read()

    # Get links
    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
    boxes = soup.select(".news-body")
        
    for box in boxes:
        
      title = box.select("h2 a")[0].get_text().encode("utf-8").strip()
      vote = box.select(".votes a")[0].get_text().encode("utf-8")
      click = box.select(".clics")[0].get_text().encode("utf-8").replace(" clics", "").replace("  ", "").lstrip()
      comment = box.select(".comments")[0].get_text().encode("utf-8").replace("comentarios", "").lstrip()
      
      #print comment
      writer.writerow([title,vote,click,comment])

Análisis del resultado con Databasic.io:

• Palabras con más frecuencia, bigramas y trigramas: https://databasic.io/es/wordcounter/results/5a7a4a4f7088b48e0b1c5fa3
• Distribución de datos en columnas: https://databasic.io/en/wtfcsv/results/5a7a45707088b48e0b1c5fa0

En R podemos hacer una rápida visualización para ver si hay correlaciones entre los valores numéricos:

meneame <- read.delim("links.csv",sep = ",") 
plot(meneame)

# CArga las librerías. Si no las tienes insaltaladas tienes que instalaras con ''installed.packages("GGally)''
library(GGally)
library("tidyverse")
ggpairs(meneame,
        columns = c(2:4),
        title = "buscando correlaciones", 
        # upper = list(continuous = "density"),
        aes(alpha = 0.1))

Esta es la visualicación que genera:

Podemos ver los diagramas de dispersión que comparan las tres variables numéricas y los coeficientes de correlación calculados.