Как вконтакте посмотреть первые записи на стене: «Как открыть первую запись на стене в ВК?» — Яндекс Кью

Анализ группы ВК: часть 1, данные

• 1. Начало
• 2. Настройка соединения
• 3. Загрузка списка участников группы
• 4. Загрузка дополнительных данных
• 5. Загрузка постов со стены группы
• 6. Лайки, комментарии и снова лайки
• 7. Объединение данных
• 8. Заключение

---

Отчет в трех частях о работе с данными группы ВКонтакте с помощью языка R. Первая часть описывает получение и обработку данных, вторая – их визуализацию, а третья часть посвящена моделированию. В качестве анализируемой группы выступает беговое сообщество Воронежа.

---

В первой части используем API ВКонтакте и загрузим данные об участниках сообщества, а также информацию об активностях пользователей на стене группы.

1. Начало

Для работы с API ВКонтакте мы будем использовать OAuth-авторизацию. Приведенный код использовался в RStudio на OS X El Capitan. Для других операционных систем, возможно, потребуется задействовать другие библиотеки.

Sys.setlocale('LC_ALL','utf-8') # если нет проблем с кодировкой, отключите эту строчку

## [1] "C/utf-8/C/C/C/C"

library(RCurl)
library(httr)
library(RJSONIO)
library(lubridate)
library(dplyr)

2. Настройка соединения

Прежде всего надо зарегистрировать свое приложение как Standalone. После регистрации приложения заходим в раздел Настройки узнаем свои client_id и client_secret, сохраняем их соответствующие переменные вместе с именем приложения app_name в файл secret_keys.R. В поле Адрес сайта вводим адрес, который в консоли R выдает функция oauth_callback() и прописываем localhost в поле Базовый домен. Теперь можно проходить аутентификацию. Напишем функцию, которая будет возвращать строку с токеном:

get_access_token <- function(){
    accessURL <- "https://oauth.vk.com/access_token"
    authURL <- "https://oauth.vk.com/authorize"
    vk <- oauth_endpoint(authorize = authURL,
                         access = accessURL)
    myapp <- oauth_app(app_name, client_id, client_secret)
    ig_oauth <- oauth3.
  0_token(vk, myapp,  
                               type = "application/x-www-form-urlencoded",
                               cache=FALSE)
    my_session <-  strsplit(toString(names(ig_oauth$credentials)), '"')
    access_token <- paste0('access_token=', my_session[[1]][4])
    
    access_token
}

Теперь для авторизации нам надо выполнить две команды. Параметр access_token, который нужно указывать в некоторых случаях будет находиться в одноименной переменной. После успешного прохождения аутентификации в браузере появится сообщение: Authentication complete. Please close this page and return to R.

source('secret_keys.R')
# файл выглядит как-то так,
# client_id <- "123456"
# client_secret <- "секретик"
# app_name <- "мое_приложение"
access_token <-get_access_token()

Теперь мы можем отправлять запросы используя методы API и получать информацию в формате JSON. Например:

fromJSON(getURL('https://api.vk.com/method/groups. getById?group_id=rommikh'))

## $response
## $response[[1]]
## $response[[1]]$gid
## [1] 108370559
## 
## $response[[1]]$name
## [1] "Роман Михайлов. Мысли и Загоны."
## 
## $response[[1]]$screen_name
## [1] "rommikh"
## 
## $response[[1]]$is_closed
## [1] 0
## 
## $response[[1]]$type
## [1] "page"
## 
## $response[[1]]$photo
## [1] "http://cs629512.vk.me/v629512597/28987/FZw1VCwd6G0.jpg"
## 
## $response[[1]]$photo_medium
## [1] "http://cs629512.vk.me/v629512597/28986/FflZLcIxhQQ.jpg"
## 
## $response[[1]]$photo_big
## [1] "http://cs629512.vk.me/v629512597/28985/jW40wpOChPY.jpg"

3. Загрузка списка участников группы

Ниже приведен код двух функций, которые используются для получения списка участников группы. Певрвая, get_members() имеет два аргумента: идентификатор группы и порядок сортировки (необязательный аргумент), который нужен в случае, если запрос адресуется группе, в которой у нас нет прав модератора (см. комментарий в коде). Также, заданы все возможные поля участников из которых будут выбраны нужные функцией members2df(). Эта функция возвращает датафрейм из переданного ей списка. Здесь используется перебор по всем элементам списка. Хотя этот метод не самый быстрый, он нам вполне подходит — количество пользователей невелико, и он наглядный, нет необходимости подбирать индексы и имена признаков в наших данных. Стоить заметить, что этот метод вернет только первую тысячу участников, т.к. у исследуемой группы на данный момент порядка 630, то пока он нам подходит. Ниже нам придется загружать и длинные списки (для получения всех постов на стене группы), а так же как преобразовывать данные для стран и городов.

get_members <- function(group_domain, sort = 'sort=time_asc') {
    # формируем строку запроса
    # sort <- 'sort=id_asc' # если нет модераторских прав
    # у нас есть права, поэтому можем загружать в порядке вступления
    fields <- 'fields=sex,bdate,city,country,photo_50,photo_100,photo_200_orig,photo_200,photo_400_orig,photo_max,photo_max_orig,online,online_mobile,lists,domain,has_mobile,contacts,connections,site,education,universities,schools,can_post,can_see_all_posts,can_see_audio,can_write_private_message,status,last_seen,relation,relatives,counters'
    api <- paste0('https://api. vk.com/method/groups.getMembers?group_id=', group_domain)
    request <- paste(api, fields, sort, access_token, sep='&')
    # получаем данные в формате JSON
    members_list <- fromJSON(getURL(request))
    # преобразуем список в data.frame
    members <- members2df(members_list$response$users)
    members
}
members2df <- function(members){
    # создаем датафрейм, в который будем записывать данные
    df <- data.frame(uid = rep(0,length(members)))
    i <- 0
    for (member in members) {
        i <- i + 1
        df$uid[i] <- member$uid # id пользователя
        df$first_name[i] <- member$first_name # имя
        df$last_name[i] <- member$last_name # фамилия
        df$sex[i] <- member$sex # пол
        df$bdate[i] <- ifelse(is.null(member$bdate), NA, 
                              ifelse(nchar(member$bdate)<6,
                                    as.character(dmy(paste0(member$bdate,'.1904'))),
                                    as.character(dmy(member$bdate))))  # дата рождения
        df$city_id[i] <- ifelse(is.
 
 
  null(member$city), NA, member$city) # город
        df$country_id[i] <- ifelse(is.null(member$country), NA, member$country) # страна
        df$university[i] <- ifelse(is.null(member$university_name), NA,
                                   ifelse(member$university_name=='', NA, 
                                          member$university_name)) # ВУЗ
        df$deactivated[i] <- ifelse(is.null(member$deactivated), 'active', 
                                    member$deactivated) # живой ли аккаунт пользователя?
    }
    
        df
}

Итак, теперь мы можем получить данные о пользователях, которые сохраним в таблицу members. Также получим список уникальных стран и городов наших участников.

group_domain <- 'running_vrn'
members <- get_members(group_domain)
members_countries <- unique(members$country_id)
members_cities <- unique(members$city_id)

4. Загрузка дополнительных данных

В ответ на запрос о городах и странах данные приходят в таком формате:

fromJSON(getURL('https://api. vk.com/method/database.getCountriesById?country_ids=211,61'))

## $response
## $response[[1]]
## $response[[1]]$cid
## [1] 211
## 
## $response[[1]]$name
## [1] "Французская Полинезия"
## 
## 
## $response[[2]]
## $response[[2]]$cid
## [1] 61
## 
## $response[[2]]$name
## [1] "Гваделупа"

В этом случае мы можем пребразовывать список списков в датафрейм используя векторные выражения и следующую хитрую функцию. В результирующей переменной придется переименовать колонки.

lists2df = function(ll){
    as.data.frame(do.call(rbind, lapply(lapply(ll, unlist), "[",
                                        unique(unlist(c(sapply(ll,names)))))),
                  stringsAsFactors=FALSE)
}

Теперь мы можем записать страны и города участников в переменные countries и cities соответственно, передав функции lists2df() результат запроса в формате JSON. Перед тем, как собрать все данные окончательно, мы переименуем столбцы этих двух переменных таким образом, чтобы названия были как в переменной members.

# страны
request_countries <- paste0('https://api.vk.com/method/database.getCountriesById?country_ids=', 
                            paste(members_countries, collapse=","))
countries <- lists2df(fromJSON(getURL(request_countries))$response)
# города
request_cities <- paste0('https://api.vk.com/method/database.getCitiesById?city_ids=', 
                         paste(members_cities, collapse=","))
cities <- lists2df(fromJSON(getURL(request_cities))$response)

5. Загрузка постов со стены группы

Воспользуемся методом wall.getById для чтения всех постов в группе (заметим, этот способ не оптимальный, см. дальше). Методу надо сообщать идентификаторы постов, которые имеют вид -<group_id>_<post_id>. Т.к. нам неизвестны списки постов, то придется перебирать все подряд. Сразу получить все посты за один запрос не удастся, поэтому будем перебирать их пачками по 100. В случае, если поста с данным идентификатором не существует, ничего возвращено не будет. Все посты в группе начинаются с 1. Вычислить последний можно прочитав 2 последних поста и сравнив их идентификаторы (последний пост может оказаться старым и закрепленным, поэтому для уверенности надо прочитать и последний) — для этого можно воспользоваться методом wall.get (здесь у них индексы 2 и 3):

two_last_posts <- fromJSON(getURL('https://api.vk.com/method/wall.get?domain=runningvrn&count=2'))$response
id_max <- max(two_last_posts[[2]]$id, two_last_posts[[3]]$id)

В функции get_wall_posts() мы формируем список идентификаторов постов, которые потом пытаемся получить. Посты читаются пачками, размер которой определен как необязательный параметр id_step. После получения списка постов они приводятся в требуемый вид функцией wall2df().

# пауза при между последовательными запросами
sleep_time <- .34
# сохраняем записи c id_min по id_max в датафрейм
get_wall_posts <- function(id_min, id_max, id_step=100){
    # устанавливаем основные параметры вызова
    extended <- paste0('extended=', 0)
    copy_depth <- paste0('copy_history_depth=', 1)
    # загружаем посты пачками
    id_lo=id_min;id_hi=id_min+id_step-1
    cat(id_min,'-',id_max,': ') # вывод текущей позиции, чтобы не грустить
    while (id_lo < id_max) {
        cat(min(id_hi, id_max), '.  ')# вывод текущей позиции, чтобы не грустить
        posts_range <- id_lo:id_hi # диапазон в текущей пачке
        posts <- paste0('posts=', paste0('-', group_id, '_', posts_range, 
                                        collapse=','))
        # используем версию 4.9
        # можно без access_token (изменится поле whodidthis)
        # request <- paste('https://api.vk.com/method/wall.getById?v=4.9',
        #                  posts, extended, copy_depth, sep='&')
        request <- paste('https://api.vk.com/method/wall.getById?v=4.9',
                         posts, extended, copy_depth, access_token, sep='&')
        posts_list <- fromJSON(getURL(request))
        # если пачка первая, то создаем датафрейм
        if (id_lo == id_min) 
            df <- wall2df(posts_list$response)
        # а если нет, то дополняем следующей пачкой
        else 
            df <- rbind(df, wall2df(posts_list$response))
        # пауза, чтобы запросы не были слишком частыми
        if (id_hi < id_max) Sys. sleep(sleep_time)
        # индексы для новой пачки
        id_lo <- id_lo+id_step
        id_hi <- id_hi+id_step
    }
    
    df
}
# сохраняем посты из wall в датафрейм
wall2df <- function(wall){
    # создаем data.frame в который будем записывать данные
    df <- data.frame(uid=rep(0, length(wall)))
    i <- 0
    # перебираем все посты
    for (wall_post in wall){
        i <- i + 1
        df$uid[i] <- wall_post$id # id поста
        df$author[i] <- wall_post$from_id # автор поста
        df$whodidthis[i] <- ifelse(is.null(wall_post$created_by),
                                   ifelse(is.null(wall_post$signer_id),
                                          NA, wall_post$signer_id),
                                   wall_post$created_by) # автор репоста, если указан
        df$type[i] <- wall_post$post_type # пост/репост
        df$comments[i] <- wall_post$comments[["count"]] # кол-во комментариев
        df$likes[i] <- wall_post$likes[["count"]] # кол-во лайков
        df$reposts[i] <- wall_post$reposts[["count"]] # кол-во репостов
        df$date[i] <- wall_post$date # дата поста
        df$text[i] <- wall_post$text # текст поста
    }
    # преобразуем дату в нужный формат
    df$date <- as. POSIXct(df$date, origin="1970-01-01", 
                          tz='Europe/Moscow')
    
    df
}

Итак, сохраним все посты группы:

group_id <- 89497660 # id нашей группы
id_min <- 1
posts <- get_wall_posts(id_min, id_max)

Опять же заметим, что этот способ не подходит для сообществ с большой историей. Чтение таким методом займет какое-то время из-за перерывов между чтением пачек. Это не критично в нашем случае, потому как постов довольно мало (меньше 500 на момент написания). В целом, наиболее логичным же представляется способ комбинацией типов запросов. Например, в нашем случае на 100 идентификаторов возвращается порядка 20 реально существующих постов. Используя же метод wall.get можно читать по 100 штук, однако здесь возможны трудности – например, во время чтения может быть создан новый пост или откреплен верхний, а чтение этим методом происходит сверху вниз, таким образом, пачки “поедут”. Но благодаря комбинации методов API можно составить список идентификаторов всех реально существующих постов, в этом случае можно прилично уменьшить время чтения.

6. Лайки, комментарии и снова лайки

Мы хотим узнать, кто ставит отметки “мне нравится”, комментирует посты. Также, соберем идентификаторы тех пользователей, кто ставит лайки комментариям. Функция get_likers_commenters() возвращает список, где для каждого поста на стене указаны поставившие лайк к посту, прокомментировавшие его и поставившие лайк к комментариям (в полях likers, commenters, comments_likers соответственно). Функция возвращает первые сто лайков и комментариев, что не ограничивает, у нас и столько нет.

get_likers_commenters <- function(posts){
    posts_likers_commenters <- list()
    cat('1-', dim(posts)[1], ': ', sep='')
    for (i in 1:dim(posts)[1]){
        # получаем пользователей, лайкнувших пост
        request_likers <- paste0('https://api.vk.com/method/likes.getList?owner_id=-',
                                 group_id, '&type=post&item_id=', posts$uid[i])
        likers <- fromJSON(getURL(request_likers))$response$users
        # получаем пользователей, прокомментировавших пост
        request_comments <- paste0('https://api. vk.com/method/wall.getComments?v=5.50&owner_id=-',
                                   group_id, '&post_id=', posts$uid[i])
        comments <- fromJSON(getURL(request_comments))
        # список для комментаторов
        commenters <- c()
        # список идентификаторов постов
        comments_ids <- c()
        # список для поставивших лайки комментарию 
        comments_likers <- c()
        # прокомментировал ли кто-то пост?
        if (comments$response$count){
            commenters <- sapply(comments$response$items, 
                                 function(comment) comment$from_id)
            comments_ids <- sapply(comments$response$items, 
                                   function(comment) comment$id)
            # теперь пройдемся по всем комментариям, чтобы собрать лайкеров
            for (comment_id in comments_ids) {
                request_comments_likers <- paste0(
                    'https://api.vk.com/method/likes.getList?owner_id=-',
                    group_id, '&type=comment&item_id=', 
                    comment_id)
                comments_likers = c(comments_likers, 
                                    unlist(fromJSON(getURL(request_comments_likers))$response$users))
            }
        }
        # заполняем поля идентификаторами пользователей
        posts_likers_commenters[[i]] <- list(likers = likers,
                                             commenters = commenters,
                                             comments_likers = comments_likers)
        # скрашиваем томительное ожидание
        if( i %% 25 == 0) cat(i, ' .  ')
        # на моем маке проблема с SSLRead при частых запросах ;(
        if( i %% 200 == 0) Sys.sleep(10)
    }
    posts_likers_commenters
}
posts_likers_commenters <- get_likers_commenters(posts)

Получив последий список с данными об активности пользователей на стене можно собирать все данные вместе

7. Объединение данных

На последнем шаге объединим наши данные в таблицы members и posts, которые будем использовать для построения визуализации и моделирования.

Подготовим таблицы с городами и странами — для этого надо переименовать столбцы по образу таблицы members. Затем преобразуем идентификаторы из строк в числа и заполним пропуски для пользователей, не указавших свои географические данные. Наконец, введем переменную возраст. При создании, пользователям, не указавшим год рождения он устанавливался как 1904. Поэтому после вычисления возраста отсеем пользоватей с возрастом больше 100 лет.

# переименуем столбцы
countries <- rename(countries, country_id=cid, country = name)
cities <- rename(cities, city_id=cid, city = name)
# преобразуем значения идентификаторов в численный тип
countries$country_id <- as. integer(countries$country_id)
cities$city_id <- as.integer(cities$city_id)
# подставим названия городов и стран
members <- left_join(members, cities, by = 'city_id')
members <- left_join(members, countries, by = 'country_id')
# заполним пропуски
members$country[is.na(members$country)] <- 'не указана'
members$city[is.na(members$city)] <- 'не указан'
# введем колонку с возрастом пользователей и уберем значения > 100 лет
members$age <- floor(as.numeric(difftime(now(), members$bdate, units = 'days'))/365.25)
members$age[members$age > 100] <- NA

Перенесем всю данные из переменной posts_likers_commenters в таблицу posts. При этом каждая ячейка в новых столбцах будет списком.

# добавим информацию об активности к каждому посту
posts$likers <- sapply(posts_likers_commenters, function(plc) plc$likers)
posts$commenters <- sapply(posts_likers_commenters, function(plc) plc$commenters)
posts$comments_likers <- sapply(posts_likers_commenters, function(plc) plc$comments_likers)

Таким образом, вся нужная информация перенесена в таблицы members и posts и готова для использования. Сохраним ее в один файл для последующей работы.

save(list = c('posts', 'members'), file = "runningvrn.RData", envir = .GlobalEnv)

8. Заключение

Итак, мы получили все необходимые исходные данные для анализа. Для справедливости стоит заметить, что для групп с большими количеством участников и активностью методы надо доработать. Хороший способ представляют собственные методы на VKScript.

Посмотрим заголовки полученных таблиц:

load("runningvrn.RData")
# география участников сообщества
head(members[,-3], 3)

##         uid first_name sex      bdate city_id country_id university
## 1  14557170     Сергей   2 1991-02-11       0          1        ВГУ
## 2 101040354     Сергей   2 1904-02-24      42          1        ВГУ
## 3  93517209    Алексей   2 1994-06-03      42          1      ВГИФК
##   deactivated      city country age
## 1      active не указан  Россия  25
## 2      active   Воронеж  Россия  NA
## 3      active   Воронеж  Россия  21

head(posts, 3)

##   uid    author whodidthis type comments likes reposts                date
## 1   2 -89497660         NA post        0    24       2 2015-03-12 23:50:09
## 2   3 -89497660         NA post       12    17       8 2015-03-13 11:04:37
## 3  17 -89497660   14557170 post       13    19       4 2015-03-14 10:52:10
##                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                       text
## 1                                                                                                                                                                                                                               Друзья!<br>Мы создаем "Клуб любителей бега в городе Воронеж". <br>Каковы его цели:<br>1. Объединить людей, любящих бегать или желающих научиться.<br>2. Создать площадку для общения и обмена опытом и ,конечно, совместных тренировок.<br>3. Предоставить возможность заниматься с тренером и получить необходимые знания.
## 2                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  Друзья!<br>Завтра первый сбор и тренировка!<br>Встреча в 8.00 утра в СК "Олимпик" 14.03 суббота! <br>Сбор за шлагбаумом у красного здания с надписью "Subway".<br>Для связи 89805562423
## 3 Ребят, спасибо всем, кто сегодня пришел!Сбор был в 8, в 8.05 был старт,так что те, кто опоздали - в следующий раз не опаздывайте!)Вышло три группы: ребята пробежавшие 13 км, 6 км, и девочки,которые тоже что то, но пробежали!В связи с этим:<br>1.  В следующий раз мы сделаем разделение на несколько групп!\U0001f3c3\U0001f3c3\U0001f3c3<br>2.Время и количество сборов тоже обсудим в группе,я думаю, 2-3 пробежки в неделю будет.<br>Девочки, которые спрашивали, как правильно бежать, дышать,одеваться и т.д. - все это будем постить в группе!
##                                                                                                                                                                                                                                                 likers
## 1 312499475, 2383410, 27426538, 116583986, 43224637, 16038695, 2375685, 31297393, 53200996, 132013462, 4906974, 13325384, 14557170, 23071780, 13148927, 41000815, 327715051, 215613672, 169312826, 21164907, 193199838, 22733010, 295507857, 101040354
## 2                                                                      31297393, 16452689, 37612440, 32838148, 14557170, 170847804, 28653573, 14867663, 193199838, 54937370, 59069686, 89453366, 198508425, 112710793, 195566974, 191661180, 101040354
## 3                                                     61756904, 49111265, 77397282, 35009292, 31297393, 13235227, 19073490, 116583986, 293992804, 7019172, 36217267, 18039690, 12921515, 16215566, 198508425, 101040354, 124076145, 28653573, 14557170
##                                                                                                commenters
## 1                                                                                                    NULL
## 2 231369078, 16215566, 231369078, 16215566, 101040354, 16215566, 101040354, 193199838, 43021214, 14557170
## 3         12795268, 14557170, 59069686, 14557170, 7846755, 14557170, 7846755, 14557170, 7846755, 14557170
##                          comments_likers
## 1                                   NULL
## 2                                   NULL
## 3 4041680, 14557170, 16215566, 198508425

«ВКонтакте» запускает «Репортажи» — текстовые трансляции в сообществах

Теги: 

соцсети

Вконтакте

Сен 15, 2020

ВКонтакте теперь можно вести и читать текстовые трансляции — с помощью функции «Репортажи». Она подойдет для освещения как регулярных, так и резонансных событий: от спортивных матчей, деловых конференций и городских праздников до «Оскара» и презентаций крупных компаний. Вскоре читать репортажи смогут даже те, у кого нет профиля ВКонтакте, это значительно расширит охваты и аудиторию сообществ.

Новый инструмент позволяет публиковать новости о событии не на стене сообщества, а внутри отдельной ленты. Так заинтересованные подписчики смогут следить за репортажем, а другим не будут надоедать ненужные записи.

Привлечь внимание к репортажу помогают уведомления: они приходят всем участникам сообщества, когда администратор начинает трансляцию. Уже во время события автор может отмечать важные новости — оповещения получат все, кто подписался на репортаж. Чтобы ещё больше расширить аудиторию, автор может разместить ссылку на трансляцию на других ресурсах. Вскоре прочитать репортаж по такой ссылке смогут даже люди, у которых нет профиля ВКонтакте.

Репортажи остаются доступными и после завершения — так что это удобный способ следить за событиями, когда не хочется или не получается смотреть их в прямом эфире. Каждой записью из репортажа можно поделиться: читатели легко расскажут друзьям о победе любимой команды или громкой новинке, которую анонсировали на презентации.

 

Даниил Попов, руководитель проекта «Репортажи»:

Идея «Репортажей» родилась на Хакатоне, который мы проводим среди сотрудников несколько раз в год. Мы поняли, что инструмент будет востребован, потому что многие администраторы сообществ заинтересованы в текстовых трансляциях. После мы доработали прототип, созданный на Хакатоне, и теперь предлагаем попробовать репортажи всем авторам и их читателям. Это только первая итерация — в дальнейшем мы добавим подробную статистику. Она покажет самые популярные новости эфира и поможет делать более качественные трансляции».

Сейчас репортажи доступны некоторым сообществам, но вскоре появятся во всех. Почитать первые трансляции можно уже сегодня:

14 сентября в 18:30 в паблике ФК «Зенит» (vk.com/zenit) начнётся репортаж об игре «Зенит» — «Арсенал»;

14 сентября с 20:30 в сообществе ФК «Ростов» (vk. com/fcrostov) можно будет следить за матчем «Ростов» — «Локомотив»;

15 сентября в сообществе «Лентач» (vk.com/lentach) осветят презентацию Apple.

Чтобы начать репортаж, администратору достаточно зайти в своё сообщество в мобильном приложении VK — нужная кнопка находится на панели для новых публикаций. Продолжить репортаж можно и в десктопной версии ВКонтакте. Смотреть — на всех платформах, как с телефона, так и с компьютера.

---

Источник: vk.com

Вернуться назад

Подписаться на журнал

Подписаться на рассылку

Как перейти к году на Facebook: мобильный и настольный компьютер $(«#quiz_top_wrap»).append(a),$(‘

‘).insertBefore(«#newsletter_block_main»),na(!0),c=document.getElementsByClassName(«scrolltomarker»),a=0; а

Скачать статью

Удобное руководство по поиску постов в Facebook за определенный период времени

Скачать статью

• Использование мобильного телефона
|
• Использование рабочего стола

Вам нужно искать определенные фотографии и сообщения на Facebook? Вы можете перейти к определенной дате или году на Facebook, зайдя в свой «Журнал активности». Оттуда вы можете сузить область поиска по фотографиям, видео, сообщениям, активности, в которой вы отмечены, и многому другому. Из этой статьи вы узнаете, как искать и фильтровать сообщения Facebook по дате с помощью компьютера, iPhone или Android-устройства.

• На мобильном устройстве нажмите «Профиль» → «•••» → «Журнал действий» → «Просмотреть историю действий» → «Фильтры» → «Дата».
• На рабочем столе щелкните изображение своего профиля → «Настройки и конфиденциальность» → «Журнал действий» → «Ваши сообщения» → «Дата».
• Вы сможете искать только свои собственные сообщения и взаимодействия, но не других пользователей.

Шаги

Метод 1

1. 1

   Откройте приложение Facebook. Выглядит как белый f на синем фоне.

   • Если вы не вошли в Facebook, введите свой адрес электронной почты (или номер телефона) и пароль для входа.
   • Facebook доступен для iOS в App Store и для Android в Google Play Store.

2. 2

   Нажмите Профиль . Это будет внизу экрана, под значком человека.

   Реклама

3. 3

   Нажмите ••• . Вы можете найти это под своей обложкой рядом с Редактировать профиль .

4. 4

   Коснитесь Журнал активности . Это будет под View as , рядом со значком с горизонтальными линиями и маркерами.

5. 5

   Прокрутите вниз и коснитесь Просмотр истории активности . Вы можете найти это в самом низу страницы.

6. 6

   Кран Фильтры . Откроется всплывающее меню.

7. 7

   Нажмите Дата .

8. 8

   Выберите дату начала. Используйте меню прокрутки для выбора месяца, даты и года. Когда закончите, нажмите Готово .

9. 9

   Выберите дату окончания. Используйте меню прокрутки для выбора месяца, даты и года. Когда закончите, нажмите Готово .

10. 10

    Нажмите Готово . Это будет в верхнем правом углу. Вы увидите список сообщений за указанный период.

    • Чтобы просмотреть только фотографии, коснитесь значка фильтра. Нажмите Категории → Ваши сообщения → Фото и видео .
    • Нажмите Архив или Корзина после выбора поста.
    • Если вы хотите управлять конфиденциальностью своих сообщений, вам нужно перейти в настройки своей учетной записи.

Реклама

Метод 2

1. 1

   Перейти на https://www.facebook.com/ в веб-браузере. По умолчанию ваша домашняя страница должна быть вашей лентой. ^{[1] Икс Источник исследования}

   • Если вы не вошли в систему, введите свой адрес электронной почты (или номер телефона) и пароль в правом верхнем углу страницы для входа или создайте новую учетную запись.

2. 2

   Щелкните изображение своего профиля. Это будет в правом верхнем углу.

   • Откроется раскрывающееся меню.

3. 3

   Нажмите Настройки и конфиденциальность . Вы можете найти это под именем вашего профиля.

4. 4

   Нажмите Журнал действий . Это будет ниже Центр конфиденциальности .

   • Откроется новая страница.

5. 5

   Нажмите Ваши сообщения . Вы можете найти это на левой панели.

6. 6

   Щелкните Дата . Это будет под заголовком фильтров .

   • Вы также можете сортировать по Люди и Аудитория .
   • Откроется всплывающее меню.

7. 7

   Выберите год для перехода. Используйте раскрывающееся меню под заголовком Year .

8. 8

   Нажмите Сохранить изменения . Вы можете найти все сообщения, сделанные в год, указанный ниже Ваши сообщения .

   • Чтобы ограничить список только загруженными фотографиями, нажмите Фото и видео на левой панели.
     • Вы также можете просмотреть Действия, в которых вы отмечены , Взаимодействия и многое другое на левой панели.
   • Нажмите Архив , Корзина или Изменить аудиторию после выбора публикации.
     • Архивирование сообщений удаляет их из вашей хроники и позволяет вам просмотреть старые сообщения позже.

Реклама

Поиск

Добавить новый вопрос

Задать вопрос

Осталось 200 символов

Укажите свой адрес электронной почты, чтобы получить сообщение, когда на этот вопрос будет дан ответ.

Отправить

Реклама

Отправить

Спасибо, что отправили совет на рассмотрение!

1. ↑ https://www.facebook.com/help/289066827791446

На других языках

• Печать
• Отправить фанатскую почту авторам

Спасибо всем авторам за создание страницы, которую прочитали 223 123 раза.

Реклама




Как настроить ленту Facebook для отображения последних сообщений

Рекомендации ленты Facebook не всегда полезны. Лента предназначена для того, чтобы рекомендовать контент, который вы, скорее всего, хотели бы увидеть, и он основан на вашей активности в Facebook, ваших связях и уровне вовлеченности, который получает данная публикация. Также стоит отметить, что Facebook, как сообщается, планирует изменить рекомендации Feed.

Но не каждый пользователь Facebook заботится о том, чтобы видеть самые популярные сообщения или попытки Facebook понять, что вы хотели бы видеть. Иногда вы просто хотите, чтобы это было просто, и увидеть последние публикации, которыми поделились. Если это вы, важно знать, что вы не просто застряли в алгоритме Facebook Feed. Вы можете отсортировать свою ленту, чтобы показать ее самые последние сообщения, и мы можем показать вам, как это сделать.

Примечание. Хотя вы можете отсортировать свою ленту, чтобы отображать самые последние сообщения, Facebook заявил, что «Лента в конечном итоге вернется к настройкам по умолчанию». Так что вполне вероятно, что вам нужно будет включить его снова в будущем.

Содержание

• Как просматривать ленту Facebook в хронологическом порядке: метод для настольных ПК/веб-сайтов
• Как просматривать ленту Facebook в хронологическом порядке: метод мобильного приложения

Сложность

Легкость

Продолжительность

5 минут

Что вам нужно

Как просматривать свою ленту Facebook в хронологическом порядке: настольный/веб-метод

Если вы используете Facebook в Интернете через свой компьютер, процесс настройки вашей ленты для просмотра в хронологическом порядке (самые последние сообщения) достаточно прост. Вот что делать:.

Шаг 1: Откройте свой любимый веб-браузер на своем ПК и перейдите на Facebook.com. Оказавшись там, войдите в свою учетную запись, если вы еще этого не сделали.

Шаг 2: После того, как вы вошли в систему, первое, что вы должны увидеть, это ваша лента. Чтобы отсортировать сообщения в ленте для отображения самых последних, перейдите в меню слева и выберите параметр Последние .

Теперь ваша Лента отсортирована таким образом, чтобы сначала отображались самые свежие сообщения. В верхней части вашей ленты должно быть указано «Самое последнее».

Если вы хотите вернуться к сортировке сообщений в ленте по рекомендациям Facebook (Лучшие сообщения), нажмите синюю ссылку Вернуться к началу сообщений .

Скриншот

Шаг 3: Примечание. Если вы не видите параметр Самый последний в верхней части левого меню, не беспокойтесь. Вы по-прежнему сможете получить к нему доступ, выбрав опцию See more в том же меню. Затем, после расширения меню, должна появиться опция Последние . Возможно, вам придется прокрутить вниз левое боковое меню, чтобы увидеть его.

Как просматривать ленту Facebook в хронологическом порядке: метод мобильного приложения

Facebook недавно выпустил новую функцию вкладки «Каналы» для мобильного приложения. Вы можете использовать эту функцию на Android и iOS, чтобы просматривать больше контента от ваших близких, и эти сообщения будут автоматически отсортированы в хронологическом порядке. Эта функция была выпущена ограниченным тиражом в прошлом месяце, а теперь доступна всем.

Следующие инструкции были написаны и протестированы на устройстве Android, но они должны быть аналогичным образом применимы и к устройствам iOS.

Вот как в хронологическом порядке просмотреть вашу ленту Facebook в мобильном приложении.

Шаг 1: Откройте приложение Facebook на мобильном устройстве. Ваше приложение должно по умолчанию показывать вам домашнюю ленту, в которой будут отображаться все популярные сообщения, но не обязательно самые последние.

Скриншот

Шаг 2: Чтобы просмотреть самые последние сообщения, коснитесь значка в верхней части экрана, который выглядит как прямоугольник с часами перед ним. это Подачи табл. (Согласно снимкам экрана, предоставленным нам Meta, значок вкладки Feeds должен отображаться внизу экрана для устройств iOS.)

Вкладка «Каналы» имеет собственные подразделы, которые можно выбрать, чтобы еще больше сузить новую хронологически отсортированную ленту: Все , Избранное , Друзья , Группы и Страницы . Каждый из подразделов на вкладке «Каналы» должен отображать соответствующие сообщения в хронологическом порядке, причем самые последние сообщения находятся вверху.

Скриншот

Шаг 3: Еще один способ получить доступ к вкладке «Каналы» в версии мобильного приложения для Android: Откройте мобильное приложение. Нажмите на значок с тремя горизонтальными линиями Меню . Затем в разделе Все ярлыки выберите Feeds .