Proyek ini bertujuan untuk mendapatkan pengetahuan mengenai engagement seperti like, comment pada media online.

• detik.com

• tribunews.com

• tirto.id

• theconversation.com

• merdeka.com

• kompas.com

• Pasang dependensi

$ virtualenv env --python=3.6
$ source env/bin/activate # *nix
$ env\Scripts\activate.bat # windows
$ pip install -r requirements.txt

• Buat file config.py di enki/config.py

$ vim enki/config.py

config = dict(
	consumer_key = "YOUR_CONSUMER_KEY",
	consumer_secret = "YOUR_CONSUMER_SECRET",
	token_key = "YOUR_TOKEN_KEY",
	token_secret = "YOUR_TOKEN_SECRET"
	)

• Jalankan Enki

$ python enki/enki.py

1. Dapatkan url dari tweet dengan engagement paling banyak [SELESAI]
2. Buat fitur ekstraksi konten dari URL menggunakan BeautifulSoup [ON GOING]
3. Knowledge base target konten (lihat base.py:47) [TODO]
4. Simpan konten ke database sementara [TODO] Skema tabel SQL untuk menyimpan konten

id, media_name, twitter_handle, rt_count, fav_count, parsed_content

5. Buat pipeline untuk pembersihan konten (bersihkan stopwords, dan tanda baca) [TODO]
6. Simpan konten yang sudah dibersihkan ke database [TODO]
7. Buat visualisasi [TODO]
8. Buat analisis terhadap konten yang sudah dibersihkan [TODO]
9. Tulis hasil analisis [TODO]

• Kode Enki

Diharapkan kodebase Enki bisa digunakan sebagai dasar untuk penelitian terkait.

• Data Enki

Diharapkan data yang telah dikumpulkan dari project Enki dapat digunakan untuk penelitian terkait.

• Whitepaper/artikel

• Kenapa diberi nama Enki?

Enki adalah dewa pengetahuan dan kebijaksanaan (wisdom) bangsa Mesopotania. Nama enki sesuai dengan tujuan proyek ini yaitu untuk mendapatkan pengetahuan tentang ketertarikan dan minat netizen di Indonesia

• Bolehkan saya menggunakan basis kode Enki untuk penelitian yang sedang saya lakukan?

Boleh, namun kamu harus mencantumkan repositori proyek ini di bagian referensi atau daftar pustaka