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【爱丽舍】用大数据分析法国&德国外交部自20年4月21日至22年2月9日的全部推文

#是点文，要求是《婚姻日常时政疫情笑话甜》。

#我非常擅长扭曲人类的愿望。

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datasets：推特法国外交部英文版（@francediplo_en）与德国外交部英文版（@germanydiplo）自20年4月21日至22年2月9日的全部原创推特，法1939条，德1632条。数据来自followersanalysis。

tools：R，特别是tidytext这个包。有参考Text Mining with R这本书。

disclaimer：大家看个乐子就可以了。

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1. 两国外交部发推频率

（红色代表法国，蓝色代表德国，下同）

2. 单词出现频率对比

举个例子：“minister”这个单词在德国外交部原创推文中出现频率约为1%，而在法国外交部原创推文中出现不到1%。

3. 谁更有可能说某个词？

举个例子：对法国来说，“#eu2022fr”这个单词较德国常用得多。而对德国来说，“#eu2020de”较法国常用得多。

4. 某些单词使用频率随时间的变化

5. 提到个别国家名字的推文数

举个例子：德国外交部一共有426条推文提到了“Germany”或“German”，324条推文提到了“EU”。

6. 提到个别国家名字的推文数占总推文比例

7. 根据德国所有提到法国的推文所制作的wordcloud

8. 根据法国所有提到德国的推文所制作的wordcloud

9. 互相提到对方的推文单词出现频率对比

10. 在互相提到对方的推文中，谁更有可能说某个词？

彩蛋里是德国外交部所有提到俄罗斯的推文的wordcloud与法国外交部所有提到英国的推文的wordcloud。