用数据分析网络暴力有多可怕

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。

***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。

一、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() 

二、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(): 
    # ***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() 

***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。

三、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。

四、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。

***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:\Windows\Fonts\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!') 

五、总结

***，照例来扒一扒哪位用户评论最多。

这位男性用户，一共评论了90条，居于首位。

评论画风有点迷，是来搅局的吗?

这位女性用户，一共评论了80条。

大部分内容都是围绕黑粉去说的。

这位女性用户，一共评论了71条。

疯狂与评论区互动...

这位男性用户，一共评论了68条。

也在与评论区互动，不过大多数评论情感倾向都是偏消极的。

观察了评论数最多的10名用户，发现其中男性用户的评论都是偏负面的，女性评论都是正面的。

好了，作为一名吃瓜群众，我是看看就好，也就不发表什么言论了。