Вопрос или проблема
Проблема “первого уровня”, которую я пытаюсь решить, заключается в том, чтобы выяснить, что я делал в определенную дату и с кем.
Проблема второго уровня: иногда я смотрю на свою временную линию Google (история местоположений) и не имею представления, почему я посетил определенное место и с кем. То же самое может произойти, когда я смотрю свой счет кредитной карты, историю звонков в телефоне и т.д.
Один хороший способ (я думаю, это поможет как минимум в 75% случаев) найти ответ на эти вопросы – это посмотреть в историю чата Facebook и увидеть, с кем я общался около этой даты и о чем мы говорили, но в Facebook Messenger нет встроенного способа найти все сообщения между двумя датами.
Я загрузил всю свою историю чата Facebook Messenger в формате JSON и сейчас обдумываю, как представить ее таким образом, чтобы она была полезна для описанной выше цели.
Я думаю, что мог бы запрограммировать что-то на Python или Java, что создает временную линию со всеми “прикрепленными” сообщениями, но это около 275 000 сообщений от 5500 получателей, отправленных за 15 лет, так что их отображение требует чего-то экстраординарного.
Как мне отобразить эти сообщения полезным и удобным для пользователя способом?
Я думаю, что у меня есть некоторые требования:
-
Получателей должно быть возможно включать и выключать. Сравните с тем, как работают слоя в программном обеспечении для редактирования фотографий. То есть, в основном, один слой на каждого получателя.
-
Необходимы масштабирование или подобное поведение. Сообщения будут отображаться в секунду. 15 лет ≈ 473 000 000 секунд. Вам потребуется холст с таким количеством пикселей в одном направлении.
-
(1) работает в “двух направлениях” – для удобства использования мне нужно иметь возможность включить все “слои” (т.е. получателей), с которыми я общался между двумя датами. По соображениям производительности не стоит включать все 5500 слоев просто для того, чтобы увидеть 10 получателей, с которыми вы общались в определенный период, так что необходимо иметь возможность искать как по получателю, так и по периоду.
1 и 2 не обязательно должны быть визуализированы “графически”, что-то вроде электронной таблицы могло бы сработать, но вам понадобится таблица с 473 миллионами строк. Или может и не нужно. В зависимости от того, как вы определяете вещи.
Я знаю, что этот вопрос довольно “открытый”, и вам обычно это не нравится, но именно поэтому я начал с объяснения основной проблемы. Я ищу способ воссоздать, что я делал в определенный день и с кем, а сортировка и отображение моей истории Facebook Messenger будет хорошим началом (позже я могу добавить свою историю SMS, журнал звонков, архив электронной почты и т.д. к этой временной линии). У меня есть данные (история чата FB), но я не знаю, как организовать их полезным образом для моей цели. Это основной вопрос.
Я могу представить, что PDF или SVG могут поддерживать эту настройку, но, например, могут ли они обработать 5500 слоев? И документ, который имеет полмиллиарда пикселей в хотя бы одном направлении? Наверное, нет? Мне следует вместо этого использовать электронную таблицу? Или даже SQL-таблицу?
Ответ или решение
Как визуализировать историю чатов Facebook для анализа взаимодействий
Введение
Для решения проблемы анализа ваших прошлых взаимодействий, таких как чаты в Facebook, важно создать эффективный способ визуализации данных. Это поможет вам вспомнить, что вы делали в определенные дни, а также с кем вы общались. Вы уже загрузили всю историю чатов в формате JSON, и это является отличной отправной точкой. Давайте рассмотрим, как организовать и визуализировать ваши данные так, чтобы это было удобно и полезно.
1. Структурирование данных
Первым шагом будет разборто и анализ ваших данных в формате JSON. Вам потребуется извлечь ключевую информацию, такую как временные метки сообщений, отправители и получатели. Предложенный подход:
- Используйте Python: Эта платформа прекрасно подходит для работы с данными. Библиотеки
pandasиjsonпомогут вам структурировать ваши данные в удобный для анализа вид.
import json
import pandas as pd
# Загрузка данных из файла JSON
with open('path_to_your_facebook_chat_history.json', 'r') as f:
chat_data = json.load(f)
# Преобразование данных в DataFrame
messages = pd.DataFrame(chat_data['messages'])2. Создание базы данных
Так как вы работаете с более чем 275,000 сообщений, рекомендую использовать реляционную базу данных, такую как SQLite или PostgreSQL, для хранения и быстрого доступа к данным.
- Создайте таблицы: Для хранения сообщений создайте таблицу сообщений с колонками для ID сообщения, текста, отправителя, получателя и временной метки.
CREATE TABLE messages (
id SERIAL PRIMARY KEY,
sender VARCHAR(255),
recipient VARCHAR(255),
timestamp TIMESTAMPTZ,
message TEXT
);- Импорт данных: Используйте SQL-запросы для загрузки данных из вашего JSON в таблицу.
3. Визуализация и взаимодействие
Теперь, когда ваши данные организованы, стоит задуматься о визуализации:
-
Интерактивные графики: Использование библиотеки
PlotlyилиBokehдля создания интерактивных графиков может дать вам возможность визуализировать историю сообщений во времени с функцией масштабирования. -
Панели управления: Использование библиотек, таких как
Dash, поможет создать веб-приложение, где вы сможете управлять отображением данных.- Создайте опции для выбора получателей
- ВозможностьZoom в графиках (по временным меткам)
- Фильтры для выборки по датам и отправителям
import plotly.express as px
fig = px.timeline(messages, x_start="timestamp", x_end="timestamp", y="recipient")
fig.show()4. Оптимизация производительности
При работе с большим объемом данных важно поддерживать оптимизацию:
- Индексация: Создайте индексы на колонках для отправителей и временных меток, чтобы ускорить запросы.
CREATE INDEX idx_sender ON messages (sender);
CREATE INDEX idx_timestamp ON messages (timestamp);- Пагинация: Если визуализация включает в себя списки сообщений, используйте пагинацию, чтобы избежать перегрузки интерфейса.
Заключение
Процесс визуализации истории ваших чатов в Facebook может быть комплексным, но с правильным подходом к структурированию данных, использовании реляционной базы данных и интерактивных графиков вы сможете эффективно анализировать свои прошлые взаимодействия. Это не только поможет вам ответить на ваши вопросы о том, что вы делали и с кем, но и предоставит платформу для будущего анализа других данных, таких как SMS, истории звонков или электронные письма. Используйте представленные методы для создания простой и удобной системы, которая будет соответствовать вашим требованиям.