用数据分析网络暴力有多可怕

2019 年 10 月 8 日
筆記

作者 | 小F

来源 | 法纳斯特

这应该是一篇拖得蛮久的文章。

故事源于潘长江在某个综艺节目上没认出蔡徐坤，然后潘长江老师的微博评论区就炸锅了。

最后搞得两边都多多少少受到网络暴力的影响。

直至今日，这条微博的评论区还在更新着。

不得不说微博的黑粉，强行带节奏，真的很可怕。

还有比如自己一直关注的英雄联盟。

上周王校长也是被带了一波节奏，源于姿态退役后又复出的一条微博。

本来是一句很普通的调侃回复，「离辣个传奇adc的回归，还远吗？[二哈]」。

然后就有人开始带王校长的节奏，直接把王校长给惹毛了。

上面这些事情，对于我这个吃瓜群众，也没什么好说的。

只是希望以后能没有那么多无聊的人去带节奏，强行给他人带来压力。

本次通过获取潘长江老师那条微博的评论用户信息，来分析一波。

一共是获取了3天的评论，共14万条。

/ 01 / 前期工作

微博评论信息获取就不细说，之前也讲过了。

这里提一下用户信息获取，同样从移动端下手。

主要是获取用户的昵称、性别、地区、微博数、关注数、粉丝数。

另外本次的数据存储采用MySQL数据库。

创建数据库。

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()

创建表格以及设置字段信息。

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()

/ 02 / 数据获取

具体代码如下。

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:你的参数  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  """    # 将请求头字符串转化为字典  headers = headers_raw_to_dict(headers)      def to_mysql(data):      """      信息写入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):      """      获取用户信息      """      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')          # 用户信息          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():      # 第一页有热门评论,拿取信息较麻烦,这里偷个懒~      for i in range(2, 20000):          data = {}          print('第------------' + str(i) + '------------页')          # 请求网址          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')          # 评论信息          comments = soup.find_all(class_='ctt')          # 点赞数          praises = soup.find_all(class_='cc')          # 评论时间          date = soup.find_all(class_='ct')          # 获取用户名          name = re.findall('id="C_.*?href="/.*?">(.*?)</a>', html)          # 获取用户ID          user_ids = re.findall('id="C_.*?href="(.*?)">(.*?)</a>', html)            for j in range(len(name)):              # 用户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)              # 写入数据库中              to_mysql(data)      if __name__ == '__main__':      get_message()

最后成功获取评论信息。

3天14万条评论，着实可怕。

有时我不禁在想，到底是谁天天会那么无聊去刷评论。

职业黑粉，职业水军吗？好像还真的有。

/ 03 / 数据清洗

清洗代码如下。

import pandas as pd  import pymysql    # 设置列名与数据对齐  pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)  pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)  # 显示10列  pd.set_option('display.max_columns', 10)  # 显示10行  pd.set_option('display.max_rows', 10)  # 设置显示宽度为500,这样就不会在IDE中换行了  pd.set_option('display.width', 2000)    # 读取数据  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)    # 清洗数据  df = db['user_message'].str.split(' ', expand=True)  # 用户名  df['name'] = df[0]  # 性别及地区  df1 = df[1].str.split('/', expand=True)  df['gender'] = df1[0]  df['province'] = df1[1]  # 用户ID  df['id'] = db['user_id']  # 评论信息  df['comment'] = db['comment']  # 点赞数  df['praise'] = db['praise'].str.extract('(d+)').astype("int")  # 微博数,关注数,粉丝数  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")  # 评论时间  df['time'] = db['date'].str.split(':', expand=True)[0]  df['time'] = pd.Series([i+'时' for i in df['time']])  df['day'] = df['time'].str.split(' ', expand=True)[0]  # 去除无用信息  df = df.ix[:, 3:]  df = df[df['name'] != '未知']  df = df[df['time'].str.contains("日")]  # 随机输出10行数据  print(df.sample(10))

输出数据。

随机输出十条，就大致能看出评论区是什么画风了。

/ 04 / 数据可视化

01 评论用户性别情况

通过用户ID对数据去重后，剩下约10万+用户。

第一张图为所有用户的性别情况，其中男性3万+，女性7万+。

这确实也符合蔡徐坤的粉丝群体。

第二张图是因为之前看到「Alfred数据室」对于蔡徐坤粉丝群体的分析。

提到了很多蔡徐坤的粉丝喜欢用带有「坤、蔡、葵、kun」的昵称。

所以将昵称包含这些字的用户提取出来。

果不其然，女性1.2万+，男性900+，更加符合了蔡徐坤的粉丝群体。

可视化代码如下。

from pyecharts import Pie, Map, Line      def create_gender(df):      # 全部用户      # df = df.drop_duplicates('id')      # 包含关键字用户      df = df[df['name'].str.contains("坤|蔡|葵|kun")].drop_duplicates('id')      # 分组汇总      gender_message = df.groupby(['gender'])      gender_com = gender_message['gender'].agg(['count'])      gender_com.reset_index(inplace=True)        # 生成饼图      attr = gender_com['gender']      v1 = gender_com['count']      # pie = Pie("微博评论用户的性别情况", 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("微博评论用户的性别情况.html")      pie = Pie("微博评论用户的性别情况(昵称包含关键字)", 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("微博评论用户的性别情况(昵称包含关键字).html")

02 评论用户区域分布

广东以8000+的评论用户居于首位，随后则是北京、山东，江苏，浙江，四川。

这里也与之前网易云音乐评论用户的分布有点相似。

更加能说明这几个地方的网民不少。

可视化代码如下。

def create_map(df):      # 全部用户      df = df.drop_duplicates('id')      # 分组汇总      loc_message = df.groupby(['province'])      loc_com = loc_message['province'].agg(['count'])      loc_com.reset_index(inplace=True)        # 绘制地图      value = [i for i in loc_com['count']]      attr = [i for i in loc_com['province']]      map = Map("微博评论用户的地区分布图", 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('微博评论用户的地区分布图.html')

03 评论用户关注数分布

整体上符合常态，不过我也很好奇那些关注上千的用户，是什么样的一个存在。

可视化代码如下。

def create_follows(df):      """      生成评论用户关注数情况      """      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()      # 生成柱状图      attr = len_stage.index      v1 = len_stage.values      bar = Bar("评论用户关注数分布情况", 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("评论用户关注数分布情况.html")

04 评论用户粉丝数分布

这里发现粉丝数为「0-10」的用户不少，估摸着应该是水军在作怪了。

粉丝数为「50-100」的用户最多。

可视化代码如下。

def create_follows(df):      """      生成评论用户关注数情况      """      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()      # 生成柱状图      attr = len_stage.index      v1 = len_stage.values      bar = Bar("评论用户关注数分布情况", 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("评论用户关注数分布情况.html")

05 评论时间分布

潘老师是在17时发出微博的，但是那时并没有大量的评论出现，那个小时一共有1237条评论。

直到蔡徐坤在18时评论后，微博的评论一下就上去了，24752条。

而且目前一半的评论都是在蔡徐坤的回复底下评论，点赞数多的也大多都在其中。

不得不说蔡徐坤的粉丝力量真大，可怕可怕~

可视化代码如下。

def creat_date(df):      # 分组汇总      date_message = df.groupby(['time'])      date_com = date_message['time'].agg(['count'])      date_com.reset_index(inplace=True)        # 绘制走势图      attr = date_com['time']      v1 = date_com['count']      line = Line("微博评论的时间分布", 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("微博评论的时间分布.html")

06 评论词云

大体上言论还算好，没有很偏激。

可视化代码如下。

from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator  import matplotlib.pyplot as plt  import jieba      def create_wordcloud(df):      """      生成评论词云      """      words = pd.read_csv('chineseStopWords.txt', encoding='gbk', sep='t', names=['stopword'])      # 分词      text = ''      for line in df['comment']:          line = line.split(':')[-1]          text += ' '.join(jieba.cut(str(line), cut_all=False))      # 停用词      stopwords = set('')      stopwords.update(words['stopword'])      backgroud_Image = plt.imread('article.jpg')      wc = WordCloud(          background_color='white',          mask=backgroud_Image,          font_path='C:WindowsFonts华康俪金黑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)      # 高词频词语      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("微博评论词云.jpg")      print('生成词云成功!')

/ 04 / 总结

最后，照例来扒一扒哪位用户评论最多。