用數(shù)據(jù)分析網(wǎng)絡(luò)暴力有多可怕
作者：小F
故事源于潘長(zhǎng)江在某個(gè)綜藝節(jié)目上沒(méi)認(rèn)出蔡徐坤，然后潘長(zhǎng)江老師的微博評(píng)論區(qū)就炸鍋了。最后搞得兩邊都多多少少受到網(wǎng)絡(luò)暴力的影響。直至今日，這條微博的評(píng)論區(qū)還在更新著。不得不說(shuō)微博的黑粉，強(qiáng)行帶節(jié)奏，真的很可怕。
這應(yīng)該是一篇拖得蠻久的文章。
故事源于潘長(zhǎng)江在某個(gè)綜藝節(jié)目上沒(méi)認(rèn)出蔡徐坤，然后潘長(zhǎng)江老師的微博評(píng)論區(qū)就炸鍋了。
***搞得兩邊都多多少少受到網(wǎng)絡(luò)暴力的影響。
直至今日，這條微博的評(píng)論區(qū)還在更新著。
不得不說(shuō)微博的黑粉，強(qiáng)行帶節(jié)奏，真的很可怕。
還有比如自己一直關(guān)注的英雄聯(lián)盟。
上周王校長(zhǎng)也是被帶了一波節(jié)奏，源于姿態(tài)退役后又復(fù)出的一條微博。
本來(lái)是一句很普通的調(diào)侃回復(fù)，「離辣個(gè)傳奇adc的回歸，還遠(yuǎn)嗎?[二哈]」。
然后就有人開(kāi)始帶王校長(zhǎng)的節(jié)奏，直接把王校長(zhǎng)給惹毛了。
上面這些事情，對(duì)于我這個(gè)吃瓜群眾，也沒(méi)什么好說(shuō)的。
只是希望以后能沒(méi)有那么多無(wú)聊的人去帶節(jié)奏，強(qiáng)行給他人帶來(lái)壓力。
本次通過(guò)獲取潘長(zhǎng)江老師那條微博的評(píng)論用戶信息，來(lái)分析一波。
一共是獲取了3天的評(píng)論，共14萬(wàn)條。
一、前期工作
微博評(píng)論信息獲取就不細(xì)說(shuō)，之前也講過(guò)了。
這里提一下用戶信息獲取，同樣從移動(dòng)端下手。
主要是獲取用戶的昵稱、性別、地區(qū)、微博數(shù)、關(guān)注數(shù)、粉絲數(shù)。
另外本次的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)采用MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)。
創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)。
- import pymysql
- db = pymysql.connect(host='127.0.0.1', user='root', password='774110919', port=3306)
- cursor = db.cursor()
- cursor.execute("CREATE DATABASE weibo DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4")
- db.close()
創(chuàng)建表格以及設(shè)置字段信息。
- import pymysql
- db = pymysql.connect(host='127.0.0.1', user='root', password='774110919', port=3306, db='weibo')
- cursor = db.cursor()
- sql = 'CREATE TABLE IF NOT EXISTS comments (user_id VARCHAR(255) NOT NULL, user_message VARCHAR(255) NOT NULL, weibo_message VARCHAR(255) NOT NULL, comment VARCHAR(255) NOT NULL, praise VARCHAR(255) NOT NULL, date VARCHAR(255) NOT NULL, PRIMARY KEY (comment, date))'
- cursor.execute(sql)
- db.close()
二、數(shù)據(jù)獲取
具體代碼如下。
- from copyheaders import headers_raw_to_dict
- from bs4 import BeautifulSoup
- import requests
- import pymysql
- import re
- headers = b"""
- accept:text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8
- accept-encoding:gzip, deflate, br
- accept-language:zh-CN,zh;q=0.9
- cache-control:max-age=0
- cookie:你的參數(shù)
- upgrade-insecure-requests:1
- user-agent:Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36
- """
- # 將請(qǐng)求頭字符串轉(zhuǎn)化為字典
- headers = headers_raw_to_dict(headers)
- def to_mysql(data):
- """
- 信息寫入mysql
- """
- table = 'comments'
- keys = ', '.join(data.keys())
- values = ', '.join(['%s'] * len(data))
- db = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='774110919', port=3306, db='weibo')
- cursor = db.cursor()
- sql = 'INSERT INTO {table}({keys}) VALUES ({values})'.format(table=table, keys=keys, values=values)
- try:
- if cursor.execute(sql, tuple(data.values())):
- print("Successful")
- db.commit()
- except:
- print('Failed')
- db.rollback()
- db.close()
- def get_user(user_id):
- """
- 獲取用戶信息
- """
- try:
- url_user = 'https://weibo.cn' + str(user_id)
- response_user = requests.get(url=url_user, headers=headers)
- soup_user = BeautifulSoup(response_user.text, 'html.parser')
- # 用戶信息
- re_1 = soup_user.find_all(class_='ut')
- user_message = re_1[0].find(class_='ctt').get_text()
- # 微博信息
- re_2 = soup_user.find_all(class_='tip2')
- weibo_message = re_2[0].get_text()
- return (user_message, weibo_message)
- except:
- return ('未知', '未知')
- def get_message():
- # ***頁(yè)有熱門評(píng)論,拿取信息較麻煩,這里偷個(gè)懶~
- for i in range(2, 20000):
- data = {}
- print('第------------' + str(i) + '------------頁(yè)')
- # 請(qǐng)求網(wǎng)址
- url = 'https://weibo.cn/comment/Hl2O21Xw1?uid=1732460543&rl=0&page=' + str(i)
- response = requests.get(url=url, headers=headers)
- html = response.text
- soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
- # 評(píng)論信息
- comments = soup.find_all(class_='ctt')
- # 點(diǎn)贊數(shù)
- praises = soup.find_all(class_='cc')
- # 評(píng)論時(shí)間
- date = soup.find_all(class_='ct')
- # 獲取用戶名
- name = re.findall('id="C_.*?href="/.*?">(.*?)</a>', html)
- # 獲取用戶ID
- user_ids = re.findall('id="C_.*?href="(.*?)">(.*?)</a>', html)
- for j in range(len(name)):
- # 用戶ID
- user_id = user_ids[j][0]
- (user_message, weibo_message) = get_user(user_id)
- data['user_id'] = " ".join(user_id.split())
- data['user_message'] = " ".join(user_message.split())
- data['weibo_message'] = " ".join(weibo_message.split())
- data['comment'] = " ".join(comments[j].get_text().split())
- data['praise'] = " ".join(praises[j * 2].get_text().split())
- data['date'] = " ".join(date[j].get_text().split())
- print(data)
- # 寫入數(shù)據(jù)庫(kù)中
- to_mysql(data)
- if __name__ == '__main__':
- get_message()
***成功獲取評(píng)論信息。
3天14萬(wàn)條評(píng)論，著實(shí)可怕。
有時(shí)我不禁在想，到底是誰(shuí)天天會(huì)那么無(wú)聊去刷評(píng)論。
職業(yè)黑粉，職業(yè)水軍嗎?好像還真的有。
三、數(shù)據(jù)清洗
清洗代碼如下。
- import pandas as pd
- import pymysql
- # 設(shè)置列名與數(shù)據(jù)對(duì)齊
- pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)
- pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
- # 顯示10列
- pd.set_option('display.max_columns', 10)
- # 顯示10行
- pd.set_option('display.max_rows', 10)
- # 設(shè)置顯示寬度為500,這樣就不會(huì)在IDE中換行了
- pd.set_option('display.width', 2000)
- # 讀取數(shù)據(jù)
- conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='774110919', port=3306, db='weibo', charset='utf8mb4')
- cursor = conn.cursor()
- sql = "select * from comments"
- db = pd.read_sql(sql, conn)
- # 清洗數(shù)據(jù)
- df = db['user_message'].str.split(' ', expand=True)
- # 用戶名
- df['name'] = df[0]
- # 性別及地區(qū)
- df1 = df[1].str.split('/', expand=True)
- df['gender'] = df1[0]
- df['province'] = df1[1]
- # 用戶ID
- df['id'] = db['user_id']
- # 評(píng)論信息
- df['comment'] = db['comment']
- # 點(diǎn)贊數(shù)
- df['praise'] = db['praise'].str.extract('(\d+)').astype("int")
- # 微博數(shù),關(guān)注數(shù),粉絲數(shù)
- df2 = db['weibo_message'].str.split(' ', expand=True)
- df2 = df2[df2[0] != '未知']
- df['tweeting'] = df2[0].str.extract('(\d+)').astype("int")
- df['follows'] = df2[1].str.extract('(\d+)').astype("int")
- df['followers'] = df2[2].str.extract('(\d+)').astype("int")
- # 評(píng)論時(shí)間
- df['time'] = db['date'].str.split(':', expand=True)[0]
- df['time'] = pd.Series([i+'時(shí)' for i in df['time']])
- df['day'] = df['time'].str.split(' ', expand=True)[0]
- # 去除無(wú)用信息
- df = df.ix[:, 3:]
- df = df[df['name'] != '未知']
- df = df[df['time'].str.contains("日")]
- # 隨機(jī)輸出10行數(shù)據(jù)
- print(df.sample(10))
輸出數(shù)據(jù)。
隨機(jī)輸出十條，就大致能看出評(píng)論區(qū)是什么畫風(fēng)了。
四、數(shù)據(jù)可視化
01 評(píng)論用戶性別情況
通過(guò)用戶ID對(duì)數(shù)據(jù)去重后，剩下約10萬(wàn)+用戶。
***張圖為所有用戶的性別情況，其中男性3萬(wàn)+，女性7萬(wàn)+。
這確實(shí)也符合蔡徐坤的粉絲群體。
第二張圖是因?yàn)橹翱吹健窤lfred數(shù)據(jù)室」對(duì)于蔡徐坤粉絲群體的分析。
提到了很多蔡徐坤的粉絲喜歡用帶有「坤、蔡、葵、kun」的昵稱。
所以將昵稱包含這些字的用戶提取出來(lái)。
果不其然，女性1.2萬(wàn)+，男性900+，更加符合了蔡徐坤的粉絲群體。
可視化代碼如下。
- from pyecharts import Pie, Map, Line
- def create_gender(df):
- # 全部用戶
- # df = df.drop_duplicates('id')
- # 包含關(guān)鍵字用戶
- df = df[df['name'].str.contains("坤|蔡|葵|kun")].drop_duplicates('id')
- # 分組匯總
- gender_message = df.groupby(['gender'])
- gender_com = gender_message['gender'].agg(['count'])
- gender_com.reset_index(inplace=True)
- # 生成餅圖
- attr = gender_com['gender']
- v1 = gender_com['count']
- # pie = Pie("微博評(píng)論用戶的性別情況", title_pos='center', title_top=0)
- # pie.add("", attr, v1, radius=[40, 75], label_text_color=None, is_label_show=True, legend_orient="vertical", legend_pos="left", legend_top="%10")
- # pie.render("微博評(píng)論用戶的性別情況.html")
- pie = Pie("微博評(píng)論用戶的性別情況(昵稱包含關(guān)鍵字)", title_pos='center', title_top=0)
- pie.add("", attr, v1, radius=[40, 75], label_text_color=None, is_label_show=True, legend_orient="vertical", legend_pos="left", legend_top="%10")
- pie.render("微博評(píng)論用戶的性別情況(昵稱包含關(guān)鍵字).html")
02 評(píng)論用戶區(qū)域分布
廣東以8000+的評(píng)論用戶居于首位，隨后則是北京、山東，江蘇，浙江，四川。
這里也與之前網(wǎng)易云音樂(lè)評(píng)論用戶的分布有點(diǎn)相似。
更加能說(shuō)明這幾個(gè)地方的網(wǎng)民不少。
可視化代碼如下。
- def create_map(df):
- # 全部用戶
- df = df.drop_duplicates('id')
- # 分組匯總
- loc_message = df.groupby(['province'])
- loc_com = loc_message['province'].agg(['count'])
- loc_com.reset_index(inplace=True)
- # 繪制地圖
- value = [i for i in loc_com['count']]
- attr = [i for i in loc_com['province']]
- map = Map("微博評(píng)論用戶的地區(qū)分布圖", title_pos='center', title_top=0)
- map.add("", attr, value, maptype="china", is_visualmap=True, visual_text_color="#000", is_map_symbol_show=False, visual_range=[0, 7000])
- map.render('微博評(píng)論用戶的地區(qū)分布圖.html')
03 評(píng)論用戶關(guān)注數(shù)分布
整體上符合常態(tài)，不過(guò)我也很好奇那些關(guān)注上千的用戶，是什么樣的一個(gè)存在。
可視化代碼如下。
- def create_follows(df):
- """
- 生成評(píng)論用戶關(guān)注數(shù)情況
- """
- df = df.drop_duplicates('id')
- follows = df['follows']
- bins = [0, 10, 20, 50, 100, 200, 500, 1000, 2000, 5000, 10000, 20000]
- level = ['0-10', '10-20', '20-50', '50-100', '100-200', '200-500', '500-1000', '1000-2000', '2000-5000', '5000-10000', '10000以上']
- len_stage = pd.cut(follows, bins=bins, labels=level).value_counts().sort_index()
- # 生成柱狀圖
- attr = len_stage.index
- v1 = len_stage.values
- bar = Bar("評(píng)論用戶關(guān)注數(shù)分布情況", title_pos='center', title_top='18', width=800, height=400)
- bar.add("", attr, v1, is_stack=True, is_label_show=True, xaxis_interval=0, xaxis_rotate=30)
- bar.render("評(píng)論用戶關(guān)注數(shù)分布情況.html")
04 評(píng)論用戶粉絲數(shù)分布
這里發(fā)現(xiàn)粉絲數(shù)為「0-10」的用戶不少，估摸著應(yīng)該是水軍在作怪了。
粉絲數(shù)為「50-100」的用戶最多。
可視化代碼如下。
- def create_follows(df):
- """
- 生成評(píng)論用戶關(guān)注數(shù)情況
- """
- df = df.drop_duplicates('id')
- follows = df['follows']
- bins = [0, 10, 20, 50, 100, 200, 500, 1000, 2000, 5000, 10000, 20000]
- level = ['0-10', '10-20', '20-50', '50-100', '100-200', '200-500', '500-1000', '1000-2000', '2000-5000', '5000-10000', '10000以上']
- len_stage = pd.cut(follows, bins=bins, labels=level).value_counts().sort_index()
- # 生成柱狀圖
- attr = len_stage.index
- v1 = len_stage.values
- bar = Bar("評(píng)論用戶關(guān)注數(shù)分布情況", title_pos='center', title_top='18', width=800, height=400)
- bar.add("", attr, v1, is_stack=True, is_label_show=True, xaxis_interval=0, xaxis_rotate=30)
- bar.render("評(píng)論用戶關(guān)注數(shù)分布情況.html")
05 評(píng)論時(shí)間分布
潘老師是在17時(shí)發(fā)出微博的，但是那時(shí)并沒(méi)有大量的評(píng)論出現(xiàn)，那個(gè)小時(shí)一共有1237條評(píng)論。
直到蔡徐坤在18時(shí)評(píng)論后，微博的評(píng)論一下就上去了，24752條。
而且目前一半的評(píng)論都是在蔡徐坤的回復(fù)底下評(píng)論，點(diǎn)贊數(shù)多的也大多都在其中。
不得不說(shuō)蔡徐坤的粉絲力量真大，可怕可怕~
可視化代碼如下。
- def creat_date(df):
- # 分組匯總
- date_message = df.groupby(['time'])
- date_com = date_message['time'].agg(['count'])
- date_com.reset_index(inplace=True)
- # 繪制走勢(shì)圖
- attr = date_com['time']
- v1 = date_com['count']
- line = Line("微博評(píng)論的時(shí)間分布", title_pos='center', title_top='18', width=800, height=400)
- line.add("", attr, v1, is_smooth=True, is_fill=True, area_color="#000", xaxis_interval=24, is_xaxislabel_align=True, xaxis_min="dataMin", area_opacity=0.3, mark_point=["max"], mark_point_symbol="pin", mark_point_symbolsize=55)
- line.render("微博評(píng)論的時(shí)間分布.html")
06 評(píng)論詞云
大體上言論還算好，沒(méi)有很偏激。
可視化代碼如下。
- from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator
- import matplotlib.pyplot as plt
- import jieba
- def create_wordcloud(df):
- """
- 生成評(píng)論詞云
- """
- words = pd.read_csv('chineseStopWords.txt', encoding='gbk', sep='\t', names=['stopword'])
- # 分詞
- text = ''
- for line in df['comment']:
- line = line.split(':')[-1]
- text += ' '.join(jieba.cut(str(line), cut_all=False))
- # 停用詞
- stopwords = set('')
- stopwords.update(words['stopword'])
- backgroud_Image = plt.imread('article.jpg')
- wc = WordCloud(
- background_color='white',
- mask=backgroud_Image,
- font_path='C:\Windows\Fonts\華康儷金黑W8.TTF',
- max_words=2000,
- max_font_size=150,
- min_font_size=15,
- prefer_horizontal=1,
- random_state=50,
- stopwords=stopwords
- )
- wc.generate_from_text(text)
- img_colors = ImageColorGenerator(backgroud_Image)
- wc.recolor(color_func=img_colors)
- # 高詞頻詞語(yǔ)
- process_word = WordCloud.process_text(wc, text)
- sort = sorted(process_word.items(), key=lambda e: e[1], reverse=True)
- print(sort[:50])
- plt.imshow(wc)
- plt.axis('off')
- wc.to_file("微博評(píng)論詞云.jpg")
- print('生成詞云成功!')
五、總結(jié)
***，照例來(lái)扒一扒哪位用戶評(píng)論最多。
這位男性用戶，一共評(píng)論了90條，居于首位。
評(píng)論畫風(fēng)有點(diǎn)迷，是來(lái)攪局的嗎?
這位女性用戶，一共評(píng)論了80條。
大部分內(nèi)容都是圍繞黑粉去說(shuō)的。
這位女性用戶，一共評(píng)論了71條。
瘋狂與評(píng)論區(qū)互動(dòng)...
這位男性用戶，一共評(píng)論了68條。
也在與評(píng)論區(qū)互動(dòng)，不過(guò)大多數(shù)評(píng)論情感傾向都是偏消極的。
觀察了評(píng)論數(shù)最多的10名用戶，發(fā)現(xiàn)其中男性用戶的評(píng)論都是偏負(fù)面的，女性評(píng)論都是正面的。
好了，作為一名吃瓜群眾，我是看看就好，也就不發(fā)表什么言論了。
責(zé)任編輯：未麗燕
來(lái)源：
法納斯特
