Анализ неактивных подписчиков VK: различия между версиями

Материал из Поле цифровой дидактики
Строка 129: Строка 129:


== Заключение ==
== Заключение ==
В ходе выполнения проекта было разработано приложение для анализа активности пользователей социальной сети ВКонтакте.
В ходе выполнения проекта было разработано приложение для анализа активности пользователей социальной сети [[ВКонтакте]].


Данное приложение позволяет автоматизировать процесс анализа вовлеченности аудитории и выявления неактивных пользователей.
Данное приложение позволяет автоматизировать процесс анализа вовлеченности аудитории и выявления неактивных пользователей.


Проект демонстрирует применение API социальных сетей, методов анализа данных и визуализации информации.
Проект демонстрирует применение API социальных сетей, методов анализа данных и визуализации информации.

Версия от 08:25, 27 марта 2026

Анализ неактивных подписчиков сообщества VK

Описание проекта

В рамках данного проекта было разработано приложение для анализа активности подписчиков сообщества социальной сети ВКонтакте. Приложение позволяет выявлять неактивных пользователей, которые не взаимодействуют с контентом сообщества.

Анализ осуществляется на основе данных о лайках и комментариях к последним публикациям сообщества, полученных с помощью VK API.

---

Цель проекта

Разработка программного приложения для анализа активности подписчиков сообщества ВКонтакте и выявления неактивных пользователей.

---

Задачи проекта

  • Изучить возможности VK API для получения данных о сообществе
  • Реализовать получение списка подписчиков
  • Реализовать получение данных о постах, лайках и комментариях
  • Разработать алгоритм определения активности пользователей
  • Создать удобный интерфейс приложения
  • Визуализировать результаты анализа

---

Используемые технологии

  • Python
  • VK API
  • Streamlit (для создания интерфейса)
  • requests (для работы с API)
  • pandas (для обработки данных)
  • matplotlib (для построения графиков)

---

Архитектура приложения

Приложение реализовано по модульному принципу и состоит из следующих компонентов:

  • app.py — пользовательский интерфейс (Streamlit)
  • vk_api_client.py — модуль взаимодействия с VK API
  • analyzer.py — модуль анализа активности пользователей
  • config.py — конфигурационные параметры (токен, настройки)
  • visualizer.py — визуализация данных

---

Описание работы приложения

Приложение реализовано в виде веб-интерфейса с использованием библиотеки Streamlit.

Пользователь вводит:

  • ссылку или короткое имя сообщества
  • количество последних постов для анализа

После запуска анализа приложение:

  • получает данные о сообществе
  • загружает список подписчиков
  • получает последние публикации
  • собирает данные о лайках и комментариях
  • определяет активных и неактивных пользователей

---

Алгоритм работы

Блок-схема работы приложения представлена ниже:


---

Метод определения активности

Пользователь считается активным, если он:

  • поставил хотя бы один лайк
  • или оставил хотя бы один комментарий

Если пользователь не совершал ни одного действия, он считается неактивным.

Формально:

  • Активные пользователи = пользователи с лайками ∪ пользователи с комментариями
  • Неактивные пользователи = все подписчики − активные пользователи

---

Интерфейс приложения

Начальная страница

Готовый анализ

График

Таблицы

Приложение имеет простой и удобный интерфейс, включающий:

  • поле для ввода сообщества
  • выбор количества постов
  • кнопку запуска анализа
  • блоки со статистикой
  • график активности
  • таблицу результатов

---

Результаты работы

В результате работы приложения определяется:

  • общее количество подписчиков
  • количество активных пользователей
  • количество неактивных пользователей
  • процент неактивных подписчиков

Также формируется таблица пользователей и график распределения активности.

---

Практическая значимость

Разработанное приложение может быть использовано:

  • администраторами сообществ для анализа аудитории
  • для оценки вовлеченности пользователей
  • для выявления неактивных подписчиков
  • в маркетинговых исследованиях

---

Заключение

В ходе выполнения проекта было разработано приложение для анализа активности пользователей социальной сети ВКонтакте.

Данное приложение позволяет автоматизировать процесс анализа вовлеченности аудитории и выявления неактивных пользователей.

Проект демонстрирует применение API социальных сетей, методов анализа данных и визуализации информации.