Kto wygrał Oscary 2017. Bez czytania!

Jak dowiedzieć się kto wygrał Oscara? Bez czytania wiadomości. W każdej z kategorii. Korzystając tylko z Twittera, ale bez czytania poszczególnych twittów! Da się?

Oczywiście, że się da. Potrzebujemy tylko danych i odrobiny sprytu przy ich przetwarzaniu.

Najpierw dane. Napisałem skrypt, który pobierał co 5 minut wszystkie nowe twitty z hashtagu #Oscars i zapisywał je w pliku “Oscars_hash.Rds” lokalnie na dysku. Sposobów na pobranie danych z Twittera jest wiele, ja wybrałem ten – najszybciej było mi napisać odpowiedni skrypcik (w R – mniej więcej robiący tyle: wyszukaj najnowsze twitty z określonym hasłem, dodaj je do już znalezionych) i po prostu zostawić komputer na noc.

Te same dane można pobrać i wpakować do bazy danych.

Można też przygotować skrypt, który pobierze wszystko na raz.

Skrypt możecie przygotować sobie samodzielnie, zachęcam. Tak czy inaczej – w R polecam bibliotekę twitteR.

Trzeba jednak liczyć się z ograniczeniami API Twittera – określona liczba zapytań w czasie, określona (maksymalna) liczba wyników zwracanych dla jednego zapytania. Z powodu tych ograniczeń dane przygotowane przeze mnie zawierają maksymalnie 3200 Twittów pobranych raz na 5 minut. Do naszej analizy to wystarczy. Poza tym – moją ideą przy prezentowaniu kolejnych postów jest pokazanie, że bez płacenia za jakiekolwiek dane można fajnie się pobawić i czegoś nauczyć.

Dzisiaj korzystamy jak zazwyczaj z bibliotek ggplot2, dplyr, lubridate oraz tidytext do operacji na słowach. Fajna biblioteka, dużo przykładów, jeszcze się będziemy nią bawić.

Pobieramy dane zapisane przez skrypty zapisujące to, co działo się na Twitterze i rozdzielamy czas opublikowania twittu na dzień, godzinę i minutę (po tym będziemy później szukać i grupować). Przy okazji wytniemy dane tylko dla 27 lutego (ceremonia była już 27 lutego naszego czasu), żeby nie ciągnąć za dużego ogona ze sobą.

OscarTweets <- readRDS("Oscars_hash.Rds")
OscarTweets <- OscarTweets %>%
    mutate(day = day(created),
    hour = hour(created),
    min = minute(created)) %>%
   filter(day==27)

OscarTweets <- readRDS("Oscars_hash.Rds")

OscarTweets <- OscarTweets %>%

mutate(day = day(created),

hour = hour(created),

min = minute(created)) %>%

filter(day==27)

Po takim wyfiltrowaniu pozostało mi jakieś 298 tysięcy twiitów.

Jak bardzo Twitter był aktywny podczas gali?

Najpierw przygotujmy wykres słupkowy – dla każdej minuty liczymy ile wysłano twittów. Rozdzielmy to przy okazji na twitty i retwitty.

OscarTweets %>%
   group_by(day, hour, min, isRetweet) %>%
   count() %>%
   ungroup() %>%
   ggplot() +
   geom_area(aes(x=make_datetime(year=2017,
                                 month=2,
                                 day=day,
                                 hour=hour, min=min),
                  y=n,
                  fill=isRetweet), stat="identity") +
   labs(x="Godzina",
        y="Liczba tweetów",
        fill="Czy RT?") +
   facet_grid(isRetweet~., scales="free_y") +
   theme_minimal()

OscarTweets %>%

group_by(day, hour, min, isRetweet) %>%

count() %>%

ungroup() %>%

ggplot() +

geom_area(aes(x=make_datetime(year=2017,

month=2,

day=day,

hour=hour, min=min),

y=n,

fill=isRetweet), stat="identity") +

labs(x="Godzina",

y="Liczba tweetów",

fill="Czy RT?") +

facet_grid(isRetweet~., scales="free_y") +

theme_minimal()

A teraz te same dane pokazane jako gęstość prawdopodobieństwa wystąpienia konkretnej godziny.

OscarTweets %>%
   ggplot() +
   geom_density(aes(created, fill=isRetweet)) +
   labs(x="Godzina",
        y="Gęstość prawdopodobieństwa",
        fill="Czy RT?") +
   facet_grid(isRetweet~., scales="free_y") +
   theme_minimal()

OscarTweets %>%

ggplot() +

geom_density(aes(created, fill=isRetweet)) +

labs(x="Godzina",

y="Gęstość prawdopodobieństwa",

fill="Czy RT?") +

facet_grid(isRetweet~., scales="free_y") +

theme_minimal()

Dlaczego dwa razy pokazuję te same dane (ujęte w inny sposób)? Tylko w celach edukacyjnych – drugi wykres jest ładniejszy (bardziej wygładzony), ale na osi Y są inne wartości. Jeden (pierwszy) pokazuje “prawdę historyczną”, drugi raczej trend – górki i dołki są w tych samych miejscach (dla obu sposobów pokazania danych).

Przy okazji widać ciekawostkę – retwittów jest mniej więcej trzy razy więcej. To pewnie przez lenistwo – wystarczy kliknąć jedną ikonkę, zamiast wymyślać tekst i go w dodatku pisać. Zapewne są badania dotyczące ilości akcji nie wymagających pisania w zestawieniu do np. komentarzy czy odpowiedzi. Kiedyś możemy zająć się tym tematem – na przykład przy okazji oglądania danych z Facebooka.

Jaka dokładnie jest ta różnica, dla tych konkretnych danych?

OscarTweets %>%
   filter(day>=27) %>%
   group_by(isRetweet) %>%
   count() %>%
   ungroup()

OscarTweets %>%

filter(day>=27) %>%

group_by(isRetweet) %>%

count() %>%

ungroup()

isRetweet	n
FALSE	75895
TRUE	222433

Trzeba podzielić oczywiście wartość dla TRUE przez wartość dla FALSE, co daje w przybliżeniu 2.931 ;-)

Teraz przygotujemy kilka funkcji, które ułatwią później zadanie. Będziemy je wywoływać kilkukrotnie, a programowanie oparte o użycie funkcji jest ładniejsze niż wpychanie wszystkiego w jedną wielką pętlę.

Analizować będziemy każdą z kategorii z osobna. Dlatego potrzebujemy danych podzielonych na kategorie. Można to zrobić na wiele sposobów (jak wszystko właściwie), na przykład dodając kolumnę mówiącą do jakiego kategorii odnosi się dany twitt. Albo wybierając twitty pasujące do kategorii nagród i później zajmować się już tylko nimi.

Jak stwierdzić do której kategorii Oscarów nawiązuje twitt? Proponuję po zawartości (można jeszcze dodać czas twittnięcia – jeśli mamy szukać wyników to później niż chwila ogłoszenia zwycięzcy), najprościej sprawdzając czy w twicie występuje określony ciąg znaków, który opisuje kategorię.

Przygotujmy więc funkcję, która wybierze podzbiór twittów zawierających określony ciąg znaków. I nic więcej. Jeśli jest ciąg “jakaś kategoria” to twit należy do tej kategorii.

sliceTweets <- function(string) {
   OscarTweets %>%
      filter(day>=27) %>%
      filter(grepl(string, text, fixed = TRUE))
}

sliceTweets <- function(string) {

OscarTweets %>%

filter(day>=27) %>%

filter(grepl(string, text, fixed = TRUE))

}

Napisałem wyżej, że dodatkowym ograniczeniem może być moment ogłoszenia zwycięzcy w danej kategorii. Ale nie znamy scenariusza, nie oglądaliśmy transmisji (bo spaliśmy – o wynikach dowiemy się za chwilę z danych; szkoda snu, kiedy są dane!), nie czytamy danych. Czytać, albo chociaż oglądać na wykresach dane trzeba zawsze, szczególnie te nieznane. Żeby analizować dane trzeba je zrozumieć.

Jesteśmy jednak leniwi, czas mija, minęła już prawie doba, wszyscy wiedzą kto zgarnął Oscary, a my jeszcze nie.

Założenie znowu jest proste – ludzie (i boty, głównie boty i redakcje) reagują natychmiast po wydarzeniu transmitowanym w TV. To wiadomo, wystarczy w czasie meczu otworzyć okno i czekać na bramkę; szczególnie w ciepły dzień, na dużym osiedlu… Tak się dzieje też na Twitterze, w związku z tym dużo reakcji powinno być tuż po słowach “And the winner is…”.

Najpierw przygotujmy narzędzie – funkcję która zwróci nam czas, kiedy było najwięcej twittów oraz stosowny wykres z liczbą tych twittów oraz zaznaczonym czasem maksimum.

plotTimeline <- function(string) {
   # najpierw wycinamy sobie grupę tweetów z ciągiem
   tab <- sliceTweets(string) %>%
      group_by(day, hour, min) %>%
      count() %>%
      ungroup()

   # określamy czas największej ilości tweetów z wygranej puli
   time_tab <- tab %>% filter(n==max(n))
   time_lab <- paste0(time_tab$hour, ":",
                      sprintf("%02d", time_tab$min))
   time <- make_datetime(year=2017, month=2, day=time_tab$day,
                         hour=time_tab$hour, min=time_tab$min)

   # przygotowujemy wykres
   plot <- tab %>%
      ggplot() +
      geom_point(aes(make_datetime(year=2017, month=2,
                                   day=day,
                                   hour=hour, min=min), n)) +
      geom_vline(xintercept = as.numeric(time), color="red") +
      geom_text(x=as.numeric(time)+1100,    # +1100, żeby nie nałaziło na kreskę
                y=max(tab$n),
                label=time_lab,
                color="red") +
      labs(x="Godzina", y="Liczba tweetów") +
      theme_minimal()
      
   # zwracamy paczkę danych
   return(list(time=time, plot=plot))
}

plotTimeline <- function(string) {

# najpierw wycinamy sobie grupę tweetów z ciągiem

tab <- sliceTweets(string) %>%

group_by(day, hour, min) %>%

count() %>%

ungroup()

# określamy czas największej ilości tweetów z wygranej puli

time_tab <- tab %>% filter(n==max(n))

time_lab <- paste0(time_tab$hour, ":",

sprintf("%02d", time_tab$min))

time <- make_datetime(year=2017, month=2, day=time_tab$day,

hour=time_tab$hour, min=time_tab$min)

# przygotowujemy wykres

plot <- tab %>%

ggplot() +

geom_point(aes(make_datetime(year=2017, month=2,

day=day,

hour=hour, min=min), n)) +

geom_vline(xintercept = as.numeric(time), color="red") +

geom_text(x=as.numeric(time)+1100, # +1100, żeby nie nałaziło na kreskę

y=max(tab$n),

label=time_lab,

color="red") +

labs(x="Godzina", y="Liczba tweetów") +

theme_minimal()

# zwracamy paczkę danych

return(list(time=time, plot=plot))

}

Jak to zadziała? Sprawdźmy dla kategorii “Najlepszy film zagraniczny”:

plotTimeline("Foreign Language Film")$plot

1	plotTimeline("Foreign Language Film")$plot

Punkty to liczba twittów, czerwona linia oznacza czas, kiedy twittów było najwięcej – 3:01. Jak widać na wykresie jest ich trochę ponad 40. Zobaczmy je…

OscarTweets %>%
   filter(day==27,
          # o tej konkretnej godzine
          hour==3, min==1,
          # z tej kategorii
          grepl("Foreign Language Film", text)) %>%
   select(created, screenName, text)

OscarTweets %>%

filter(day==27,

# o tej konkretnej godzine

hour==3, min==1,

# z tej kategorii

grepl("Foreign Language Film", text)) %>%

select(created, screenName, text)

…ale może tylko te nie będące retwittami:

created	screenName	text
03:01:52	BetoRangel_17	The Salesman wins The #Oscars for Best Foreign Language Film.
03:01:52	michaelares1	Best Foreign Language Film goes to “The Salesman,” from Iran #Oscars. Did it win cuz it was good? Or so they could address the Trump ban?
03:01:49	EyeForFilm	Asghar Farhadi’s The Salesman has won Best Foreign Language Film #Oscars
03:01:48	GulfFilm	The award for Foreign Language Film goes to #TheSalesman! #Oscars https://t.co/TVLpRYukXM
03:01:47	JasonCKillpack	Massive congrats to #AsgharFarhadi #oscars Best Foreign Language Film!
03:01:47	ArtificialEye	Huge congratulations to #TheSalesman which has won the Best Foreign Language Film Oscar! https://t.co/fHmg9CNoD2… https://t.co/ZDnmQkCgkG

Jak dowiedzieć się kto wygrał? Weźmy analogię do meczu piłkarskiego – jak gola strzeli Lewandowski, to Szpaku albo Gmoch w TV krzyczą “Lewandowski!!!” i to samo ludzie piszą w social mediach. Czyli jak wygrał “La La Land” to powinni pisać “Nagroda dla La La Land, super! Na to liczyłem, cieszę się bardzo!”.

Czyli, że w treści jest tytuł filmu albo nazwisko jakiejś osoby (aktora, aktorki). Nie chciało mi się szukać wszystkich nominowanych, nie chciało mi się pisać skryptu wyciągającego te dane z internetu. Postanowiłem policzyć słowa i te, które występują najczęściej powinny zawierać tytuł filmu.

Programowanie funkcyjne, więc funkcją.

whoWon <- function(category) {
    # słowa z nazwy kategorii będziemy usuwać
   category_stop <- unlist(strsplit(category, " "))
   
    # wybieramy pulę tweetów
   tab <- sliceTweets(category)
   
   # szukamy najpopularniejszych słów
   tab_tokens <- unnest_tokens(tbl = tab, input = text, output = tokens) %>%
      count(tokens) %>%
        # pozbywamy się angielskich "stop words"
      # (słów nie znaczących w treści)
      filter(!tokens %in% stop_words$word) %>%
      # pozbywamy się słów, które zaciemniają obraz:
      # tweeterowe skróty linków
      # hasła związane z samymi nagrodami
      filter(!tokens %in% c("https", "t.co", "http",
                            "rt", "oscar", "oscars",
                            "wins", "film", "award",
                            "beasts", "oscar2017", "bestpicture")) %>%
      # pozbywamy się słów z nazwy kategorii
      filter(!tokens %in% tolower(category_stop)) %>%
      # słowa dłuższe niż 30 znaków są podejżane ;)
      filter(nchar(tokens) <= 30) %>%
      arrange(desc(n))

   # zwracamy tabelkę najpopularniejszych słów
   return(tab_tokens)
}

whoWon <- function(category) {

# słowa z nazwy kategorii będziemy usuwać

category_stop <- unlist(strsplit(category, " "))

# wybieramy pulę tweetów

tab <- sliceTweets(category)

# szukamy najpopularniejszych słów

tab_tokens <- unnest_tokens(tbl = tab, input = text, output = tokens) %>%

count(tokens) %>%

# pozbywamy się angielskich "stop words"

# (słów nie znaczących w treści)

filter(!tokens %in% stop_words$word) %>%

# pozbywamy się słów, które zaciemniają obraz:

# tweeterowe skróty linków

# hasła związane z samymi nagrodami

filter(!tokens %in% c("https", "t.co", "http",

"rt", "oscar", "oscars",

"wins", "film", "award",

"beasts", "oscar2017", "bestpicture")) %>%

# pozbywamy się słów z nazwy kategorii

filter(!tokens %in% tolower(category_stop)) %>%

# słowa dłuższe niż 30 znaków są podejżane ;)

filter(nchar(tokens) <= 30) %>%

arrange(desc(n))

# zwracamy tabelkę najpopularniejszych słów

return(tab_tokens)

}

Zwróćcie uwagę na to co jest w komentarzach kodu powyżej – kilka(naście) słów jest wyciętych z wyników wyszukiwania. Jak ktoś krzyczy “Gol!!! Lewandowski, gol!” to interesuje nas, że Lewandowski a nie, że gol (to też) – dlatego “gola” nie trzeba nam liczyć. Na tej zasadzie wycinamy kilka słów – np. “Oscar”, bo przecież wiadomo o jaką nagrodę chodzi…

Jeszcze tylko przygotujemy sobie dane słownikowe, które po prostu definiują kategorię, w jakich przyznano nagrody.

OscarCategories <- c("Best Original Screenplay", "Best Adapted Screenplay",
   "Best Achievement in Directing", "Actor in a Leading Role",
   "Actress in a Leading Role", "Best Picture",
   "Original Song", "Original Score", "Cinematography",
   "Action Short", "Documentary Short", "Film Editing",
   "Visual Effects", "Production Design", "Animated Feature Film",
   "Animated Short", "Foreign Language Film",
   "Actress in a Supporting Role", "Actor in a Supporting Role",
   "Sound Mixing", "Sound Editing",
   "Documentary Feature", "Costume Design", "Makeup and Hairstyling")

OscarCategories <- c("Best Original Screenplay", "Best Adapted Screenplay",

"Best Achievement in Directing", "Actor in a Leading Role",

"Actress in a Leading Role", "Best Picture",

"Original Song", "Original Score", "Cinematography",

"Action Short", "Documentary Short", "Film Editing",

"Visual Effects", "Production Design", "Animated Feature Film",

"Animated Short", "Foreign Language Film",

"Actress in a Supporting Role", "Actor in a Supporting Role",

"Sound Mixing", "Sound Editing",

"Documentary Feature", "Costume Design", "Makeup and Hairstyling")

Cała zabawa zaczyna się tutaj.

Dla wszystkich kategorii pobieramy czas, kiedy twitty związane z kategorią były najpopularniejsze.

df <- data.frame()
for(i in 1:length(OscarCategories)) {
   df <- rbind(df, data.frame(cat = OscarCategories[i],
                              time = plotTimeline(OscarCategories[i])$time))
}

df <- data.frame()

for(i in 1:length(OscarCategories)) {

df <- rbind(df, data.frame(cat = OscarCategories[i],

time = plotTimeline(OscarCategories[i])$time))

}

Możemy zobaczyć przebieg gali i to bez jej oglądania czy czytania scenariusza! O której godzinie jakie nagrody wręczano?

df %>%
   arrange(time) %>%
   mutate(time=paste0(sprintf("%02d", hour(time)), ":", sprintf("%02d", minute(time)))) %>%
   select(time, cat)

df %>%

arrange(time) %>%

mutate(time=paste0(sprintf("%02d", hour(time)), ":", sprintf("%02d", minute(time)))) %>%

select(time, cat)

time	cat
01:50	Actor in a Supporting Role
02:01	Costume Design
02:01	Makeup and Hairstyling
02:16	Documentary Feature
02:31	Sound Mixing
02:31	Sound Editing
02:46	Actress in a Supporting Role
03:01	Foreign Language Film
03:11	Animated Short
03:16	Production Design
03:16	Animated Feature Film
03:36	Film Editing
03:36	Visual Effects
03:46	Documentary Short
03:51	Action Short
04:06	Cinematography
04:16	Original Score
04:21	Original Song
04:33	Best Original Screenplay
04:41	Best Adapted Screenplay
04:46	Best Achievement in Directing
04:51	Actor in a Leading Role
05:03	Actress in a Leading Role
06:15	Best Picture

Ma to ręce i nogi – zazwyczaj zaczyna się od roli drugoplanowej, kwestii technicznych, żeby przejść do części “artystycznej” filmu – zdjęć, muzyki. Potem “szkielet” czyli scenariusz i reżyseria. Na koniec pozostają główni aktorzy i na deser – najlepszy film.

Widać też, że każda statuetka to jakieś 5-10 minut trwania imprezy. Cykl jest powtarzalny, schematyczny dla większości tego typu imprez:

wyczytanie nominowanych (30 sekund),
chwila napięcia,
odczytanie zwycięzcy (30 sekund),
brawa,
speech (chyba mają minutę),
żart prowadzącego (30 sekund),
następni wręczający nagrody (wejście, uśmiechy, żart – 30 sekund),
kolejne nominacje…

Po drodze przerwa na reklamy albo jakąś piosenkę. Spina się? Widać w danych ;-)

A kto wygrał? Bo przecież po to to wszystko robimy… i ciągle niczego nie czytaliśmy!

Najpierw dodajmy kolumnę na informacje o zwycięzcy.

df$won <- NA

1	df$won <- NA

A teraz dla wszystkich kategorii – szukamy zwycięzcy (trzy najpopularniejsze słowa).

for(i in 1:length(OscarCategories)) {
   temp_df <- whoWon(OscarCategories[i])
   df[i, "won"] <- paste(temp_df[1,1], temp_df[2,1], temp_df[3,1])
}

for(i in 1:length(OscarCategories)) {

temp_df <- whoWon(OscarCategories[i])

df[i, "won"] <- paste(temp_df[1,1], temp_df[2,1], temp_df[3,1])

}

Zobaczmy podsumowanie naszych poszukiwań:

df %>%
   arrange(time) %>%
   mutate(time=paste0(sprintf("%02d", hour(time)), ":",
                      sprintf("%02d", minute(time)))) %>%
   select(time, cat, won)

df %>%

arrange(time) %>%

mutate(time=paste0(sprintf("%02d", hour(time)), ":",

sprintf("%02d", minute(time)))) %>%

select(time, cat, won)

time	cat	won
01:50	Actor in a Supporting Role	ali mahershala moonlight
02:01	Costume Design	fantastic fantasticbeasts ew
02:01	Makeup and Hairstyling	suicide squad suicidesquad
02:16	Documentary Feature	america o.j ojmadeinamerica
02:31	Sound Mixing	hacksaw hacksawridge ridge
02:31	Sound Editing	arrival arrivalmovie f1
02:46	Actress in a Supporting Role	davis viola fences
03:01	Foreign Language Film	asghar farhadi salesman
03:11	Animated Short	piper disneypixar congrats
03:16	Production Design	la lalaland wasco
03:16	Animated Feature Film	vote zootopia livetheoscars
03:36	Film Editing	hacksaw ridge hacksawridge
03:36	Visual Effects	jungle book thejunglebook
03:46	Documentary Short	white helmets thewhitehelmets
03:51	Action Short	live sing winners
04:06	Cinematography	la lalaland cast
04:16	Original Score	la lalaland land
04:21	Original Song	la land deserves
04:33	Best Original Screenplay	manchester sea lonergan
04:41	Best Adapted Screenplay	moonlight barry jenkins
04:46	Best Achievement in Directing	la chazelle damien
04:51	Actor in a Leading Role	casey affleck manchester
05:03	Actress in a Leading Role	la blame reallavender
06:15	Best Picture	moonlight la land

Jeśli znamy listę nominacji (mniej więcej), to z powyższej tabeli wywnioskujemy kto wygrał. Nie widać tego super dokładnie jak na jakiejś zredagowanej stronie internetowej, chociażby tutaj, na oficjalnej stronie, ale trzeba przyznać, że efekt jest zadowalający, prawda?

I to wszystko bez czytania ani jednego Twitta i śledzenia relacji!

Tylko ten kicks z “Best Picture” dla “La La Land” (zgodnie z moimi przewidywaniami, a co!) trochę popsuł końcówkę. W ostatnim wierszu tabeli widać dwa tytuły (“Moonlight” oraz “La La Land”) – trzeba by więc dokładniej przekopać się przez dane.

Można ten wydzielony pod kategorię zbiór twittów rozdzielić na “Moonlight” i “La La Land” – sprawdzić czego więcej (podpowiem: “Moonlight”, co wynika z kodu i tabelki – pierwsze słowo w tabeli występuje częściej niż drugie).

Warto też sprawdzić co się działo w ciągu 15-20 minut po 5:03 (czas wręczenia nagrody za najlepszą pierwszoplanową rolę kobiecą) – zauważcie, że “Best Picture” widnieje przy 6:15, czyli za późno. Do analizy jest okres pomiędzy zieloną a czerwoną kreską na wykresie:

Liczba twittów z kategorii “best picture” rośnie tutaj mocno, widać, że coś się dzieje.

Pobienie jest z “Actress in a Leading Role”. Zobaczmy jak wyglądają dane dla tej kategorii zwrócone przez naszą funkcję filtrująco-zliczającą whoWon, pierwsze 20 słów:

whoWon("Actress in a Leading Role") %>% head(20)

1	whoWon("Actress in a Leading Role") %>% head(20)

tokens	n
la	246
blame	245
reallavender	245
warrenbeatty	245
hpvadk1n9n	244
emma	159
stone	159
land	123
abc	56
yoz5x2ihdg	56
p0dili	45
cnn	30
n0v3jbsbg2	28
qa7pkhxvsv	28
beatty	26
congratulations	25
warren	24
decía	20
el	20
en	20

Wyboldowane pozycje w tabeli powyżej są ciekawe i prowadzą do wnoisku “La Land Emma Stone”. Warren Beatty najprawdopodobniej nie startował w konkurencji “najlepsza aktorka”, więc pewnie też nie wygrał…

Może czas przeczytać dane? ;) Neee… przecież wszytko już wiemy!

Oscary 2017 – kto wygrał? Bez czytania wiadomości!

2 komentarze do “Oscary 2017 – kto wygrał? Bez czytania wiadomości!”

Dodaj komentarz Anuluj pisanie odpowiedzi