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Twitter4J API: Conhecendo a API

Veja nesse artigo como utilizar a API de acesso a dados do Twitter em Java, o Twitter4J.

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Hoje em dia, com o grande número de dados disponíveis, sobretudo nas redes sociais, extrair informações úteis e interagir de forma ágil para a tomada de decisões representam um grande desafio.

Neste contexto, o desenvolvimento de sistemas que possibilitam obter esses dados, correlacioná-los e transformá-los em informações úteis é de grande valor para diversos ramos de negócio, especialmente para os que demandam mais contato com o cliente.

Diante desse desafio, este artigo propõe o uso da API Twitter4J para viabilizar a integração com o Twitter e assim explorar suas diversas funcionalidades objetivando a coleta, busca e análise de dados, como também formas de interação automatizadas cada vez mais eficazes.

Com a popularização das redes sociais, sobretudo a rede social Twitter, determinados segmentos de negócio ou mesmo outros segmentos de interesses específicos têm a necessidade de acompanhar de uma maneira mais eficiente os principais assuntos e tendências, baseado no comportamento dos milhares de usuários da rede social que a utilizam diariamente pelo mundo inteiro.

Não é novidade que este tipo de informação seja aplicado em vários setores empresariais. Exemplos típicos vêm, na maioria das vezes, de departamentos de pesquisa de mercado e atendimento ao cliente. Estes departamentos recorrem às redes sociais para descobrir demandas por novos produtos, novos públicos-alvo e também para obter feedbacks dos produtos já lançados e da qualidade dos serviços prestados.

Essas informações podem compor um termômetro de uma marca ou mesmo de um determinado departamento (atendimento ao cliente, serviços, lojas, etc.) em uma empresa, ou seja, a coleção de mensagens trocadas nas redes sociais, sejam positivas ou negativas, podem guiar ou fornecer informações importantes para tomada de decisões e aprimoramento nos processos empresariais.

Outro ponto importante é usufruir da interação com os usuários e poder transformar uma reclamação em um elogio, após um problema ser resolvido. Com o notável número de dados e a precisão que alguns deles apresentam, é possível ainda descobrir informações novas com a aplicação de análises mais complexas.

No passado, a coleta de informações era mais complicada e demandava custosas minerações de dados, assim como bastante tempo. Às vezes, devido a essa lentidão ocasionada no processamento dos dados, quando as informações chegavam até a cadeia de tomada de decisão, eram simplesmente descartadas, pois já não eram mais válidas devido à velocidade e o dinamismo com que as coisas acontecem.

Diante da abundância dos dados, o desafio de compreendê-los e, principalmente, convertê-los em informações úteis ou conhecimento, pode fazer a diferença na tomada de decisões importantes. Por conta disto, o uso de aplicações de descoberta e mineração de informações, ou seja, aplicações que correlacionam dados, que buscam por conexões em diferentes fontes de dados, é considerado como uma verdadeira necessidade nos dias atuais.

Para entendermos melhor como podemos obter, a partir do Big Data, informações de uma rede social e, por meio dela, identificar certos padrões, vamos tomar como exemplo uma empresa hipotética do setor de serviços.

Nesta empresa, os setores de qualidade de serviço e atendimento ao consumidor monitoram as perguntas e feedbacks de cada um dos clientes por meio das postagens nas redes sociais.

Tais postagens não representam apenas dúvidas e soluções de problemas, elas podem contribuir também para conhecer e acompanhar a reputação da empresa.

A quantidade de comentários, citações e respostas, podem formar um padrão específico que pode indicar alguma informação nova que talvez não tenha sido descoberto pela empresa, como uma boa aceitação de um produto recém-lançado ou alguma referência negativa; por exemplo, um atendimento ruim ou produto com defeito.

O refinamento destas informações pode ser feito com algoritmos específicos de reconhecimento de padrões e inteligência artificial com o objetivo de aprimorar a leitura das informações e classificá-las como neutras, negativas ou positivas, como uma forma de traduzir todos os dados extraídos das redes sociais em uma informação útil e relevante.

A correlação dos dados das redes sociais com os dados internos da empresa para a descoberta de padrões é essencial para torná-la cada vez mais ágil na tomada de decisões e assim evitar que um problema seja intensificado ou até mesmo aproveitar uma situação positiva, como um sucesso maior do que o esperado.

Um exemplo deste tipo de correlação é acompanhar comentários, hashtags ou qualquer outro tipo de dado durante o lançamento de um produto. Adicionalmente, podemos também utilizar os dados de localização associados a essas mensagens de feedback, pois podem gerar subsídios para confirmar se a estratégia de lançamento está sendo bem conduzida, isto é, se está atingindo as metas planejadas, ou ainda tomar ações de ajuste até que se atinja o objetivo proposto.

Com base neste simples exemplo, vamos desenvolver uma aplicação cujo propósito é automatizar o acompanhamento de determinados assuntos no Twitter, utilizando para isto uma API específica e que já está se tornando bastante popular na comunidade Java, a Twitter4J.

Assim como qualquer outra API, a Twitter4J possui uma série de funcionalidades úteis e simples de se utilizar, resultando em uma implementação rápida e sem grandes dificuldades.

Deste modo, este artigo propõe a apresentação da API Twitter4J e suas principais características, em conjunto com um tutorial de configuração passo-a-passo. Será apresentado também como utilizar uma conta de desenvolvimento no Twitter Developers, necessária para a integração da biblioteca Java com a base de dados do Twitter.

Para entendermos suas principais funcionalidades, serão mostrados exemplos práticos explicados passo-a-passo. Por fim, será desenvolvido um sistema de acompanhamento de popularidade de assuntos previamente selecionados. Com base na medição de popularidade, em função da quantidade de citações das palavras ou assuntos selecionados, será possível descobrir padrões nos dados analisados.

Criando as credenciais de acesso no Twitter Developers

Antes de desenvolvermos nosso próprio sistema para utilizar os recursos que a API Twitter4J oferece, é necessário obter as credenciais de acesso para conseguir a autenticação necessária para estabelecer a comunicação entre a API e o Twitter. Estas credenciais são fornecidas no site Twitter Developers (veja o endereço na seção Links).

Devido a questões de segurança e controle, o Twitter Developers liberará uma credencial para cada aplicação ou projeto. Logo, é preciso registrar individualmente todas as aplicações, caso exista mais de uma. Esta organização viabilizada pelo Twitter é bastante útil porque possibilita separar diferentes interfaces de comunicação e cada uma delas pode ter níveis de acesso individualizados.

Desta forma, aplicações que por ventura ultrapassem os limites de utilização do Twitter (na seção Links há uma referência que apresenta informações sobre os limites atuais), por exemplo, poderão ser isoladas das demais.

Para acessar o Twitter Developers, informe os dados de entrada de uma conta normal no Twitter. Efetuado o login, no canto superior direito, clique na foto/perfil do seu usuário e selecione My applications, como mostra a Figura 1.

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Figura 1. Acesso às aplicações do usuário.

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Michel Pereira

Expert em Java e programação Web