Séries temporais com Google Trends e R

Utilizando a API do google trends direto no R possibilitando a análise de séries temporais

Fellipe Gomes

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Série temporal do Google

A série temporal do Google Trends nos fornecem números que representam o interesse pelo termo pesquisado. O valor 100 é o pico de maior popularidade, assim quanto mais próximo de 100, mais popular o termo foi enquanto um valor próximo de 50 significa que o termo teve metade de sua popularidade. Da mesma maneira ocorre com os valores próximo de 0, que significa que o termo teve menos de 1% da popularidade de pico

Obtendo a série temporal

Para especificar a busca, precisamos preencher os seguintes campos (Nota: alguns deles têm default e não precisam ser preenchidos):

data_scientist <- gtrends(c("Aprendizado de Máquina", "Big Data", "R Linguagem de programação", "Estatística"),
                          geo = c("BR"),    #default para todo o mundo, podemos utilizar também: c("BR", "US")
                          time = "2004-01-01 2014-12-31",  #Data inicial Data final
                          gprop = c("web"), #Opções: "news","images", "froogle", "youtube"
                          category = 0,     #Zero é defaul, uma lista de categorias pode ser conferida abaixo
                          hl = "pt-BR"        
                          )

Acessando os dados obtidos:

date hits keyword geo gprop category
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2012-04-30 23:00:00 16 Estatística BR web 0
2012-05-31 23:00:00 15 Estatística BR web 0
2012-06-30 23:00:00 10 Estatística BR web 0
2012-07-31 23:00:00 14 Estatística BR web 0
2012-08-31 23:00:00 16 Estatística BR web 0
2012-09-30 23:00:00 15 Estatística BR web 0
2012-10-31 23:00:00 16 Estatística BR web 0
2012-11-30 23:00:00 10 Estatística BR web 0
2012-12-31 23:00:00 10 Estatística BR web 0
2013-01-31 23:00:00 11 Estatística BR web 0
2013-02-28 23:00:00 15 Estatística BR web 0
2013-03-31 23:00:00 16 Estatística BR web 0
2013-04-30 23:00:00 14 Estatística BR web 0
2013-05-31 23:00:00 14 Estatística BR web 0
2013-06-30 23:00:00 10 Estatística BR web 0
2013-07-31 23:00:00 14 Estatística BR web 0
2013-08-31 23:00:00 17 Estatística BR web 0
2013-09-30 23:00:00 15 Estatística BR web 0
2013-10-31 23:00:00 15 Estatística BR web 0
2013-11-30 23:00:00 9 Estatística BR web 0
2013-12-31 23:00:00 8 Estatística BR web 0
2014-01-31 23:00:00 12 Estatística BR web 0
2014-02-28 23:00:00 14 Estatística BR web 0
2014-03-31 23:00:00 14 Estatística BR web 0
2014-04-30 23:00:00 14 Estatística BR web 0
2014-05-31 23:00:00 12 Estatística BR web 0
2014-06-30 23:00:00 11 Estatística BR web 0
2014-07-31 23:00:00 14 Estatística BR web 0
2014-08-31 23:00:00 15 Estatística BR web 0
2014-09-30 23:00:00 15 Estatística BR web 0
2014-10-31 23:00:00 16 Estatística BR web 0
2014-11-30 23:00:00 10 Estatística BR web 0

Manipulando o formato das datas de busca

Exemplos retirados do manual do pacote de como é possível alterar o formato das datas de busca:

## Playing with time format
gtrends(c("R Studio", "Machine Learning"), time = "now 1-H") # última hora
gtrends(c("R Studio", "Machine Learning"), time = "now 4-H") # últimas 4 horas
gtrends(c("R Studio", "Machine Learning"), time = "now 1-d") # último dia
gtrends(c("R Studio", "Machine Learning"), time = "today 1-m") # últimos 30 dias
gtrends(c("R Studio", "Machine Learning"), time = "today 3-m") # últimos 90 dias
gtrends(c("R Studio", "Machine Learning"), time = "today 12-m") # últimos 12 meses
gtrends(c("R Studio", "Machine Learning"), time = "today+5-y") # últimos 5 anos (default)
gtrends(c("R Studio", "Machine Learning"), time = "all") # desde 2004

Visualizando os resultados:

Após isso, já podemos conferir qual foi o comportamento dos dados que selecionamos desde 2004 com a função o plot():

plot(data_scientist)

Observe como a popularidade da pesquisa pelo termo “Estatística” vem diminuindo conforme o tempo.

É no mínimo curioso, pois com o aumento da popularidade do termo “Big Data” (que definido da maneira mais simples envolve o aumento no volume, velocidade e variedade dos dados de forma absurda) o uso da estatística (tanto teórica como computacional) sido cada vez mais requisitada!

Analises estatísticas

Agora que já obtemos os dados do google trends, além da visualização também podemos aplicar toda a teoria de séries temporais que já conhecemos.

o comportamento da popularidade do termo “Estatística” se apresentou de forma muito interessante, vejamos com mais detalhes o o que esses dados têm a dizer:

library(dplyr)
#Selecionando apenas as observações referêntes ao termo "Estatística"
Estatistica=data_scientist$interest_over_time%>%
  filter(keyword=="Estatística")

Elementos da decomposição de uma Série Temporal

Consideramos as observações \({Z_t,t = 1,...,N}\) de uma série temporal, um modelo de decomposição consiste em escrever \(Z_t\) como uma soma de três componentes não-observáveis,

\[ Z_t=T+S+R \] onde:

  • \(T\) : Tendência
  • \(S\) : Sazonalidade (repetição de um fenômeno no período de tempo)
  • \(R\) : Aleatória (espera-se que seja um \(RB\))

Para decomposição de séries temporais inicialmente vamos criar estes objetos que identificamos na base de dados:

ts=ts(Estatistica$hits,freq=12)
ts_dec=decompose(ts)

Com os objetos em mão, vejamos os resultados da decomposição:

plot(ts_dec)

Com isso somos capazes de criar modelos que possam acompanhar o comportamento da série e interpretar suas características.

Tendências

Inicialmente vamos supor que a componente sazonal \(S_t\) não esteja presente.

Há vários métodos para estimar \(T_t\), exemplos:

  • ajustar uma função do tempo, como um polinômio, uma exponencial ouuma função suave de \(t\);
  • suavizar (ou filtrar) os valores da série ao redor de um ponto, para estimar a tendência naquele ponto
  • suavizar os valores da série através de sucessivos ajustes de retas de mínimos quadrados ponderados (“lowess”)

Testes para tendência

Vamos considerar as hipóteses:

\[ H_0: \text{não existe tendência} \\ H_1: \text{existe tendência} \]

Para avaliar estas hipóteses temos uma série de testes disponíveis mas aqui utilizei apenas um, veja:

  • Teste de sequências (Wald-Wolfowitz)
randtests::runs.test(ts)
## 
##  Runs Test
## 
## data:  ts
## statistic = -9.6597, runs = 10, n1 = 62, n2 = 64, n = 126, p-value
## < 2.2e-16
## alternative hypothesis: nonrandomness

O teste de sequências forneceu uma evidência de que realmente existe uma tendência da série de dados referênte à popularidade do termo “Estatística” nas mídias sociais do Google.

Sazonalidade

É dificíl definir tanto do ponto de vista conceitual como estatístico dizer o que seja sazonalidade.

Empiricamente, consideramos como sazonais os fenômenos que ocorrem regularmente de tempos em tempos.

Testes para a sazonalidade

Para avaliar a sazonaldade podemos utiizar alguem teste que avalie as hipóteses:

\[ H_0: \text{Todos os anos possuem funções de distribuição iguais} \\ H_1: \text{Ao menos dois dos anos possuem funções de distribuição diferentes} \] A base de dados é a seguinte:

data=data.frame(cbind(serie=as.numeric(ts),mes_ano=rep(seq(1,12),11)))
kruskal.test(data=data,serie~mes_ano) 
## 
##  Kruskal-Wallis rank sum test
## 
## data:  serie by mes_ano
## Kruskal-Wallis chi-squared = 11.381, df = 11, p-value = 0.4119

Como o valor p sugere significância estatística e além disso visualmente confirmamos a sensação de ocorrer a sazonalidade, não parece haver evidências suficientes para rejeitar a hipótese nula de que todas os anos possuem funções de distribuição iguais, implicando assim uma sazonalidade anual com tendência negativa para a popularidade do termo “Estatística” pesquisado na web.

Como nossos dados confirmam sazonalidade e encontramos uma tendência, vou arriscar aqui de brincadeira ajustar um modelo pelo método de amortecimento exponencial de Holt-Winters (para dados com sazonalidade) só para ter uma perspectiva de como a estatística é immportante.

Método de Amortecimento exponencial de Holt-Winters (dados com sazonalidade)

Este modelo ajuda a descobrir padrão de comportamento complexos. A previsao deste modelo é feita de acordo com a série que pode ser Sazonal Aditiva ou Sazonal Multiplicativa.

É uma adaptação do modelo de amortecimento exponencial de Holt-Winters para dados com sazonalidade. Um parâmtro será incluído nas equações e teremos um novo parâmtro que será a constante de amortecimento dos fatores sazonais

No R, considerando a série sazonal aditiva (por default do R):

ajuste_com_sazonalidade<-HoltWinters(ts)
plot(ajuste_com_sazonalidade)

Note que o ajuste de Holt-Winters obtem melhores resultados para valores mais próximos, pois atribui maior peso para observações mais recentes.

Com a função forecast() podemos obter previsoes do modelo, veja:

library(forecast)
previsao_com_sazonalidade<-forecast(ajuste_com_sazonalidade,h = 12)
plot(previsao_com_sazonalidade)

Muito a fazer

Trouxe aqui algumas idéias de como a combinação de alguns pacotes junto a artíficios estatísticos podem revelar insformações interessantes, os dados da popularidade de termos de pesquisa do Google são livres para qualquer pessoa e podem gerar insights poderosos para a tomada de decisão, agora com mais uma nova ferramenta poderosa na caixinha basta colocar a mão na massa!

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