Proceedings of the ACM Symposium on Applied Computing, F128005, 1031–1036p. (2017) DOI:10.1145/3019612.3019811

TSViz: a data stream architecture to online collect, analyze, and visualize tweets

R. A. Rios, P. A. Pagliosa, R. P. Ishii, R. F. De Mello

The huge amount of data daily produced through social networks, such as Twitter, has been motivating several researchers and companies to design approaches to model and study users' behavior/feelings. Most of the current studies have been focusing on building tweet datasets which are later analyzed using offline tools. This paper introduces a new approach through the development of the TSViz tool which online collects and analyzes tweets seen as data streams (in an online and incremental fashion). Given a hashtag, TSViz online gathers all tweets associated to it and organizes a multidimensional data stream, which can be seen as a time series. TSViz has three main components: i) a Robot responsible for the online collection of tweets according to the selected hashtags (defined by users); ii) an analysis component which employs Statistics, Dynamical Systems and Machine Learning methods to extract information and patterns from data; iii) a Web visualization tool to support users' interpretation of results. In the context of this paper, we present results on hashtags associated with the Brazil's political crisis in an attempt to understand the impacts of the public opinion and their relationships to the impeachment of its president. Our analysis confirms the daily volume of tweets and the amount of new information suffered a significant impact along time due to specific events associated with the impeachment process.

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