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追踪体育团队粉丝在 Twitter 上的情绪

使用 apidojo 爬虫追踪体育团队粉丝在 Twitter 上的情绪。属于 apidojo 情报技能库的一部分。

前置条件

• 已设置 APIFY_TOKEN 环境变量
• 可选：已安装 Apify MCP 服务

输入

参数	类型	必填	默认值	备注
searchTerms	array	✅	[]	Twitter 高级搜索查询（例如 ["#AI lang:en", "from:NASA"]）
sort	string	可选	Top	排序方式：Latest、Top 或 Latest+Top
tweetLanguage	string	可选	—	ISO 639-1 语言代码（例如 en）
maxItems	number	可选	不限	返回的推文数量上限
onlyVerifiedUsers	boolean	可选	false	仅包含已认证用户发布的推文
onlyTwitterBlue	boolean	可选	false	仅包含 Twitter Blue 订阅用户发布的推文
onlyImage	boolean	可选	false	仅包含带图片的推文
onlyVideo	boolean	可选	false	仅包含带视频的推文
onlyQuote	boolean	可选	false	仅包含引用推文
author	string	可选	—	按特定作者账号筛选
inReplyTo	string	可选	—	筛选回复特定账号的推文
mentioning	string	可选	—	筛选提及特定账号的推文
geotaggedNear	string	可选	—	筛选某个地点附近的推文
withinRadius	string	可选	—	geotaggedNear 周边的半径
geocode	string	可选	—	纬度/经度 + 半径字符串
placeObjectId	string	可选	—	筛选标记了地点的推文
minimumRetweets	number	可选	—	最低转推数
minimumFavorites	number	可选	—	最低点赞数
minimumReplies	number	可选	—	最低回复数
start	string	可选	—	筛选此日期之后的推文（YYYY-MM-DD）
end	string	可选	—	筛选此日期之前的推文（YYYY-MM-DD）
includeSearchTerms	boolean	可选	false	将匹配的搜索词添加到每条推文中
customMapFunction	string	可选	—	用于转换每个输出对象的 JavaScript 函数

工作流

Progress:
- [ ] Step 1: Define parameters
- [ ] Step 2: Run tweet-scraper
- [ ] Step 3: Filter and classify results
- [ ] Step 4: Score by quality and relevance
- [ ] Step 5: Deliver output

第 2 步：运行 Actor

推荐 — run_actor.js（自动处理等待、输出和文件保存）：

# Quick answer (prints table to chat)
node scripts/run_actor.js \
  --actor "apidojo~tweet-scraper" \
  --input '{"param": "value"}'

# Save as CSV
node scripts/run_actor.js \
  --actor "apidojo~tweet-scraper" \
  --input '{"param": "value"}' \
  --output YYYY-MM-DD_results.csv --format csv

# Save as JSON
node scripts/run_actor.js \
  --actor "apidojo~tweet-scraper" \
  --input '{"param": "value"}' \
  --output YYYY-MM-DD_results.json --format json

必须在环境变量或 .env 文件中设置 APIFY_TOKEN。

如果 Apify MCP 可用：

Tool: apify:run-actor
Actor: "apidojo~tweet-scraper"
Input:
{
  "searchTerms": ["[TEAM_NAME]", "#[TeamHashtag]", "[TEAM_NAME] game"],
  "maxItems": 100
}

REST API 后备方案：

curl -X POST \
  "https://api.apify.com/v2/acts/apidojo~tweet-scraper/runs?token=$APIFY_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"searchTerms": ["[TEAM_NAME]", "#[TeamHashtag]", "[TEAM_NAME] game"], "maxItems": 100}'

等待状态变为 SUCCEEDED。获取数据集：

curl "https://api.apify.com/v2/actor-runs/$RUN_ID/dataset/items?token=$APIFY_TOKEN"

第 3 步：对结果进行分类

classification: WIN_BOOST (post-win; sentiment spike > +40%) | LOSS_DROP (post-loss; sentiment drop < -30%) | CONTROVERSY (polarized; > 30% both positive and negative) | BASELINE (normal day)

第 4 步：为每条结果评分

score = fan_sentiment_score = (positive_count - negative_count) / total_count  # range -1 to +1

第 5 步：边缘情况

• 体育情绪受赛事结果影响很大——衡量情绪时，务必将球队近期比赛结果作为背景信息

其他后备方案：

• 结果少于 20 条：扩大搜索词范围；移除次要筛选条件
• 没有结果：确认搜索词是否正确；尝试其他表述方式
• 数据质量问题：移除缺少关键字段的条目；在输出中注明数量

输出格式

# Tracking Sports Team Fan Sentiment Twitter
Results: [N] | Date: [DATE]

| # | [Key Field] | [Metric 1] | [Metric 2] | [Classification] | [Score] |
|---|------------|-----------|-----------|-----------------|---------|
| 1 | [value] | [value] | [value] | [type] | [0.XX] |

## Summary
Top result: [description]
Key finding: [insight]

故障排除

结果太少： 扩大主要搜索词范围；移除限制性筛选条件。 结果质量低： 应用最低分数阈值（≥ 0.50）以过滤噪声。 Actor 运行失败： 验证 API 密钥；在 apify.com/apidojo 查看 Actor 状态。