17398条B站评论,分析她为何受到技术宅的追捧?

7月番《工作细胞》最终话在十一前放出。这部动漫在b站上评分高达9.7。除了口碑之外,热度也居高不下,更值得关注的是连很多平时不关注动漫的小伙伴也加入了追番大军。这次我们的目标是爬取b站上的所有短评进行分析,用数据说明为什么这部动漫会如此受欢迎。

01

工作细胞

《工作细胞》改编自清水茜老师的同名漫画,由David Production制作。众所周知,日本ACG作品向来信奉着“万物皆可萌”的原则。前有《黑塔利亚》,后有《舰队Collection》和《兽娘动物园》,分别讲述了将国家,战舰和动物拟人化后的故事。而在《工作细胞》里拟人的对象则轮到了我们的细胞。

这是一个发生在人体内的故事:

人的细胞数量,约为37兆2千亿个。

其中包括了我们的女主角:一个副业是运输氧气,主业是迷路的红血球。

男主角:一个作者懒得涂色但武力值max的白血球。两人一见面就并肩战斗,分别的时候更是满天粉红气泡。

虽然嘴上说着:不会,我只是千千万万个白细胞中的一员。身体却很诚实,从第一集偶遇女主到最后一集,每一集都充满了狗粮的味道。37兆分之一的缘分果然妙不可言。

除了男女主角,配角们的人气也都很高。连反派boss癌细胞都有人喜欢,主要还是因为身世感人+脸长得好。当然人气最!最!最!高的还是我们奶声奶气的血小板。

据宅男们反映:“看了这么多番。只有这一部的老婆是大家真正拥有的。”不仅有,还有很多。除了新颖的科普形式,这部番令人感触最深的是:我们每一个人都不是孤独的个体,有37兆个只属于我们的细胞和我们一同工作不息。每当颓唐和失意的时候,为了那些为了保护你而战斗不止的免疫细胞,为了萌萌的老婆们也要振作起来啊。

《工作细胞》的成功并不是一个偶然,而是众多因素共同作用的结果。下面从数据的角度分析它成为今年7月播放冠军的原因。

谢谢宇哥对这部分的贡献,显然超出我的能力范围!

02

爬虫

首先要做的是爬取b站的所有短评,包括评论用户名、评论时间、星级(评分)、评论内容、点赞数等内容,本部分内容为爬虫代码的说明,不感兴趣的读者可以直接跳过,阅读下一部分的分析。

爬的过程写了很久,b站短评不需要登陆直接就可以爬,刚开始用类似之前爬豆瓣的方法,用Selenium+xpath定位爬

但b站短评用这种方法并不好处理。网站每次最多显示20条短评,滚动条移动到最下面才会加载之后的20条,所以刚开始用了每次爬完之后将定位到当前爬的位置的方法,这样定位到当前加载的最后一条时,就会加载之后的20条短评。

逻辑上是解决了这个问题,但真的爬的时候就出现了问题,一个是爬的慢,20条需要十来秒的样子,这个没关系,大不了爬几个小时,但问题是辛辛苦苦爬了两千多条之后,就自动断了,不知道是什么原因,虽然之前爬的数据都存下来了,但没法接着断开的地方接着爬,又要重新开始,还不知道会不会又突然断,所以用这种方法基本就无解了。代码附在下面,虽然是失败的,但也可以爬一些评论下来,供参考。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Sep 10 19:36:24 2018
"""
from selenium import webdriver
import pandas as pd
from datetime import datetime
import numpy as np
import time
import os

os.chdir('F:\\python_study\\pachong\\工作细胞')
def gethtml(url):

    browser = webdriver.PhantomJS()    
    browser.get(url)
    browser.implicitly_wait(10)
    return(browser)

def getComment(url):

    browser =  gethtml(url)
    i = 1
    AllArticle = pd.DataFrame(columns = ['id','author','comment','stars1','stars2','stars3','stars4','stars5','unlike','like'])
    print('连接成功,开始爬取数据')    
    while True:

        xpath1 = '//*[@id="app"]/div[2]/div[2]/div/div[1]/div/div/div[4]/div/div/ul/li[{}]'.format(i)
        try:
            target = browser.find_element_by_xpath(xpath1)
        except:
            print('全部爬完')
            break

        author = target.find_element_by_xpath('div[1]/div[2]').text
        comment = target.find_element_by_xpath('div[2]/div').text
        stars1 = target.find_element_by_xpath('div[1]/div[3]/span/i[1]').get_attribute('class')
        stars2 = target.find_element_by_xpath('div[1]/div[3]/span/i[2]').get_attribute('class')
        stars3 = target.find_element_by_xpath('div[1]/div[3]/span/i[3]').get_attribute('class')
        stars4 = target.find_element_by_xpath('div[1]/div[3]/span/i[4]').get_attribute('class')
        stars5 = target.find_element_by_xpath('div[1]/div[3]/span/i[5]').get_attribute('class')
        date = target.find_element_by_xpath('div[1]/div[4]').text
        like = target.find_element_by_xpath('div[3]/div[1]').text
        unlike = target.find_element_by_xpath('div[3]/div[2]').text


        comments = pd.DataFrame([i,author,comment,stars1,stars2,stars3,stars4,stars5,like,unlike]).T
        comments.columns = ['id','author','comment','stars1','stars2','stars3','stars4','stars5','unlike','like']
        AllArticle = pd.concat([AllArticle,comments],axis = 0)
        browser.execute_script("arguments[0].scrollIntoView();", target)
        i = i + 1
        if i%100 == 0:
            print('已爬取{}条'.format(i))
    AllArticle = AllArticle.reset_index(drop = True)
    return AllArticle

url = 'https://www.bilibili.com/bangumi/media/md102392/?from=search&seid=8935536260089373525#short'
result = getComment(url)
#result.to_csv('工作细胞爬虫.csv',index = False)

这种方法爬取失败之后,一直不知道该怎么处理,刚好最近看到网上有大神爬猫眼评论的文章,照葫芦画瓢尝试了一下,居然成功了,而且爬的速度也很快,十来分钟就全爬完了,思路是找到评论对应的Json文件,然后获取Json中的数据,过程如下。

在Google浏览器中按F12打开卡发者工具后,选择Network

往下滑动,会发现过一段时间,会出现一个fetch,右键打开后发现,里面就是20条记录,有所有我们需要的内容,json格式。

所以现在需要做的就是去找这些json文件的路径的规律。多看几条之后,就发现了规律:

第一个json:

https://bangumi.bilibili.com/review/web_api/short/list?media_id=102392&folded=0&page_size=20&sort=0

第二个json:

https://bangumi.bilibili.com/review/web_api/short/list?media_id=102392&folded=0&page_size=20&sort=0&cursor=76553500953424

第三个json:

https://bangumi.bilibili.com/review/web_api/short/list?media_id=102392&folded=0&page_size=20&sort=0&cursor=76549205971454

显然所有的json路径的前半部分都是一样,都是在第一条json之后加上不同的cursor = xxxxx,所以只要能找到cursor值的规律,就可以用循环的办法,爬完所有的json,这个值看上去没什么规律,最后发现,每一个json路径中cursor值就藏在前一个json的最后一条评论中

在python中可以直接把json转成字典,cursor值就是最后一条评论中键cursor的值,简直不要太容易。

所以爬的思路就很清晰了,从一个json开始,爬完20条评论后,获取最后一个评论中的cursor值,更改路径之后获取第二个json,重复上面的过程,直到爬完所有的json。

至于如何知道爬完了所有json,也很容易,每个json中一个total键,表示了当前一共有多少条评论,所以只需要写一个while循环,当爬到的评论数达到total值时停止。

爬的过程中还发现,有些json中的评论数不够20条,如果每次用20去定位,中间会报错停止,需要注意一下。所以又加了一行代码,每次获得json后,通过len()函数得到当前json中一共包含多少条评论,cursor在最后一个评论中。

以上是整个爬的思路,我们最终爬到以下信息

1

作者

author

2

评分/星级

score

3

不喜欢

disliked

4

点赞

likes

5

这个全0,没用

liked

6

时间

ctime

7

评论

content

8

cursor

cursor

9

状态

last_ep_index

需要说明的地方,一个是liked按照字面意思应该是用户的点赞数,但爬完才发现全是0,没有用。另一个是关于时间,里面有ctimemtime两个跟时间有关的值,看了几个,基本都是一样的,有个别不太一样,差的不多,就只取了ctime,我猜可能一个是点击进去的时间,一个是评论提交时间,但没法验证,就随便取一个算了,ctime的编码很奇怪,比如某一个是ctime = 1540001677,渣渣之前没有见过这种编码方式,请教了大佬之后知道,这个是Linux系统上的时间表示方式,是1970年1月1日0时0分0秒到当时时点的秒数,python中可以直接用time.gmtime()函数转化成年月日小时分钟秒的格式。还有last_ep_index里面存的是用户当前的看剧状态,比如看至第13话,第6话之类的,但后来发现很不准,绝大多数用户没有last_ep_index值,所以也没有分析这个变量。

代码如下

import requests
from fake_useragent import UserAgent
import json
import pandas as pd
import time
import datetime
headers = { "User-Agent": UserAgent(verify_ssl=False).random}
comment_api = 'https://bangumi.bilibili.com/review/web_api/short/list?media_id=102392&folded=0&page_size=20&sort=0'

# 发送get请求
response_comment = requests.get(comment_api,headers = headers)
json_comment = response_comment.text
json_comment = json.loads(json_comment)

total = json_comment['result']['total']

cols = ['author','score','disliked','likes','liked','ctime','score','content','last_ep_index','cursor']
dataall = pd.DataFrame(index = range(total),columns = cols)


j = 0
while j <total:
    n = len(json_comment['result']['list'])
    for i in range(n):
        dataall.loc[j,'author'] = json_comment['result']['list'][i]['author']['uname']
        dataall.loc[j,'score'] = json_comment['result']['list'][i]['user_rating']['score']
        dataall.loc[j,'disliked'] = json_comment['result']['list'][i]['disliked']
        dataall.loc[j,'likes'] = json_comment['result']['list'][i]['likes']
        dataall.loc[j,'liked'] = json_comment['result']['list'][i]['liked']
        dataall.loc[j,'ctime'] = json_comment['result']['list'][i]['ctime']
        dataall.loc[j,'content'] = json_comment['result']['list'][i]['content']
        dataall.loc[j,'cursor'] = json_comment['result']['list'][n-1]['cursor'] 
        j+= 1
    try:        
        dataall.loc[j,'last_ep_index'] = json_comment['result']['list'][i]['user_season']['last_ep_index']
    except:
        pass

    comment_api1 = comment_api + '&cursor=' + dataall.loc[j-1,'cursor'] 
    response_comment = requests.get(comment_api1,headers = headers)
    json_comment = response_comment.text
    json_comment = json.loads(json_comment)

    if j % 50 ==0:
        print('已完成 {}% !'.format(round(j/total*100,2)))
    time.sleep(0.5)



dataall = dataall.fillna(0)

def getDate(x):
    x = time.gmtime(x)
    return(pd.Timestamp(datetime.datetime(x[0],x[1],x[2],x[3],x[4],x[5])))

dataall['date'] = dataall.ctime.apply(lambda x:getDate(x))

dataall.to_csv('bilibilib_gongzuoxibao.xlsx',index = False)

03

影评分析

最终一共爬到了17398条影评数据。里面的date是用ctime转过来的,接下来对数据进行一些分析,数据分析通过python3.6完成,代码后台回复"工作细胞"可得

评分分布

评分取值范围为2、4、6、8、10分,对应1-5颗星

可以看出,几乎所有的用户都给了这部动漫五星好评,影响力可见一斑。

评分时间分布

将这部动漫从上线至今所有的评分按日进行平均,观察评分随时间的变化情况

可以看出,评分一直居高不下,尤其起始和结束时都接近满分,足见这是一部良好开端、圆满结束的良心作品。

每日评论数

看完评分之后,再看看评论相关的数据,我最感兴趣的是,这些评论的时间分布是怎么样的,统计了每一日的评论数之后,得到了评论数的分布图

基本上是每出了新的一话,大家看完后就会在短评中分享自己的感受,当然同样是起始和结束阶段的评论数最多,对比同期的百度指数

评论日内分布

除了每日的评论数,也想分析一下评论的日内趋势,用户都喜欢在每日的什么时间进行评论?将评论分24个小时求和汇总后,得到了下图

不过这个结果就不是很理想了,横轴是时间,纵轴是评论数,中午到下午的趋势上升可以理解,晚上七八点没有人评论反倒是凌晨三四点评论数最多,这个就很反常了,可能是评论在系统中上线的时间有一定偏差?

好评字数

此外还想分析一下,是否点赞数多的,一定是写的字数越多的?因为文章中大部分的评论是没有点赞的,所以这里中统计了有点赞(likes>0)的评论点赞数和评论字数的数据。由于有一条评论字点赞数太多,严重偏离整体趋势,所以做了对数图进行观察。

整体来看,似乎没什么关系,大量字数1-100不等的,点赞数都为1,点赞数大于5的部分有一定的正相关性,说明评论不仅要看数量,还要看质量,写出了大家的心声,大家才会使劲点赞。

评论分析TF-IDF

分析完基础数据后,想更深入挖掘一下评论信息,大家都说了些什么?为什么这部剧这么受欢迎?也许都能在评论中找到答案。

jieba分词、去除停止词、计算词频和TF-IDF的过程不表,与之前两篇文章类似。我们提取了重要性前500的词,这里展示部分

血小板高居首位,毕竟大家对萌萌哒事物都是没什么抵抗力的。

词语中也存在一些意义不大的词,前期处理不太到位。不过从这些词云中还是可以看出很多东西,为什么这部剧如此受欢迎?这里通过分词可以得到以下三个解释:

1. 题材好:科普类动漫,老少皆宜

评论中提到了科普、生物、题材等词,还有各种细胞。区别于一般科普向动漫受众低幼的问题,这部番的受众年龄比较广泛。因为所涉及到的知识并不算过于常识。动漫中,每一话,身体的主人都会生一场病,每次出现新的细胞和病毒出现时,都会对他们的身份有比较详细和准确的介绍

这种形式寓教于乐,同时战斗的过程也充分地体现了每种细胞的特性。例如,前期因为战斗力弱而被别的细胞瞧不起的嗜酸性粒细胞,在遇到寄生虫的时候大放异彩。可以说,每一种细胞爆种都爆得都有理有据。

2. 人设好

这部番把几乎人体所有的细胞拟人化:红细胞、白细胞、血小板、巨噬细胞等。每一种细胞都有比较独特的设定,从御姐到萝莉,从高冷到话痨。十几个出场的主要人物都各自有立得住的萌点。满足各种口味的需求。

3. 制作精良

这一点是毋庸置疑的,好的人设好的题材,如果没有好的制作,都是白谈,评论中也有很多人提到了“声优”、“配音”等。

当然一部剧能够火,不仅仅是这么简单的原因,这里所说的,只是从数据可以看出的,观众的直观感受。

最后我们以萌萌哒血小板词云作为文章的结尾。

注:源码的下载需要在后台回复“工作细胞”可得!

原文发布于微信公众号 - 数据分析1480(lsxxx2011)

原文发表时间:2018-11-27

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