Aquí tenía que venir una transpa de APIs, el paté, ya sabéis, Apis, Papis. Era lo que iba buscando pero me encontré una historia que, curiosamente, tiene que ver con el big data y la big family. Buscando imágenes para ilustrar esta transparencia, no encontré ninguna buena de patés Apis. Así que, no reparando en esfuerzos para tener una transparencia chachi, me fui al Mercadona de al lado de Informática a buscar paté Apis, tomate triturado Apis o lo que fuera (Apis). No lo encontré (y saqué esta foto en vez de la anterior). Pero buscando la razón por la que un elemento tan fundamental de las meriendas patrias no estuviera en el Mercadona, me encontré con esta noticia que habla de como la big family de Ruiz Mateos trató de engañar a los algoritmos big data de Mercadona mandando a miembros de la familia extensa a pedir o comprar sus productos o reclamarlos en caso de que no lo encontraran al enterarse que Mercadona iba a rescindir el contrato con ellos. Lo que ocurre es que trataron de difundir la campaña por correo electrónico y, por equivocación, lo enviaron a la propia Mercadona. Algo muy común en las big family, que siempre hay una prima que se llama Mercadona o trabaja en el Mercadona o que se llama Mercedes pero, por su afición a los productos Hacendado, le llaman Mercedona. O algo.

Los denominados APIs, o interfaces de programación de aplicaciones (application programming interface), permiten extraer información ya procesada sobre la actividad online en una serie de servicios en la web. Por ejemplo, los APIs permiten recuperar tweets en Twitter (es lo que las apps de Twitter como Tweetdeck o Hootsuite), likes en Facebook, visitas en la Wikipedia y una gran cantidad de cosas sobre la actividad pública de la gente. También se puede acceder a otro tipo de APIs, recordad que el big data no se refiere sólo y exclusivamente a la gente: por ejemplo datos de acciones en bolsa o datos de tráfico o datos de todo tipo, desde el tiempo hasta archivos. Por cierto, vemos por primera vez R, el lenguaje que se usa, por excelencia, para trabajar con los datos. Lo veremos más adelante.

Por ejemplo, usando un API muy simple de la Wikipedia se pueden descargar las visitas a las páginas día a día. Aquí las visitas a la página de la Universidad de Alicante y la de la Miguel Hernández, por ejemplo.

De hecho, la Wikipedia da acceso a una buena cantidad de datos de una forma sencilla. Viene a ser una de las banderas de la nueva web (que ya no sé si va por la dos o la tres o ya ni siquiera se llama web): se crean plataformas, no sólo sitios con contenido. También es un signo de transparencia: por eso se puede acceder de esa forma a los datos de la Wikipedia (y no tanto a los de FB, por ejemplo).

for (year in (2010:2014)) {
    for (month in (1:12)) {
        theURL <- "http://stats.grok.se/json/es/"
        theURL <- paste0(theURL, year) # Adapta cosas        
        theURL <- paste0(theURL, month) 
        theURL.ugr <- paste0(theURL, "/Universidad_Miguel_Hernández")
        rawData.ugr <- getURL(theURL.ugr)
        data.UMH <- fromJSON(rawData.ugr)
        df.UMH <- data.frame(Date=names(data.UMH$daily_views),Views=data.UMH$daily_views)
        df.UMH <-  df.UMH[df.UMH$Views > 0,]
        df.UMH$Date <- as.Date(df.UMH$Date)
        alldata.UMH <- rbind( alldata.UMH, df.UMH )
    }
}
alldata.UA <- alldata.UA[order(alldata.UA$Date),]

¿Cuánto pesa el Elche CF?

my $url = "http://www.elchecf.es/plantilla";
my $dom = Mojo::DOM->new( get $url );
my $jugadores =  $dom->find("div.titulo_datos_comunes");
my @pesos;
for my $p ( @$jugadores ) {
  if ( $p->content() =~ /Peso/ ) {
    my $peso;
    if ( $p->content() =~ /div/ ) {
      ($peso) = ( $p->content() =~ /o: (\d+)/ );
    } else {
      ($peso) = ( $p->content() =~ /(\d+)/ );
    }
    push @pesos, $peso;
  }
}
say("Indice;Peso");
my $i = 1;
say join("\n",map($i++.";".$_, @pesos ));

Estoy harto de tanto rascar

MapReduce es Hadoop

¿Qué está pasando ahora mismo?

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