融商环球mt4官网排除657个用户未进行评分影视剧《狂飙》于2023年1月14日正在CCTV-8与汇集平台爱奇艺同步播出。该剧自播出今后，激发了全民形象级商酌，成为2023年度首部爆款剧作。《狂飙》以两条故事线为叙事线索，其一为小人物高启强慢慢成为黑社会领袖的“兴家史”；其二为以安欣为代外的政法体例干部与黑恶权势长达二十年的“斗争史”。该剧通过“三幕式”时空交织的叙事伎俩、英华且充满疑团的故事变节以及鲜活灵巧具备“反差萌”的人物性格，获得了观众的划一好评。正在艺术层面上获得凯旋的同时，正在价格流传上也取得了观众的认同。剧中通过对“黄翠翠案”“莽村案”和“二·二八枪击案”等一系列案件的侦破，充沛呈现了党和政府扫黑除恶常态化、鄙弃全数价格冲破庇护伞的信心与才能。截至2023年4月10日，《狂飙》正在豆瓣网成绩8.5分的高分，有77万余名观众对该剧实行评分，个中有25万余人揭橥概念参预商酌。可睹，将《狂飙》动作探讨对象，可能很好的探究“顶流热剧”因何天生与修构，溯源其“走红”内正在肌理、必备因素与发作气制，为以后的影视剧创作具有要紧的鉴戒道理。本文以豆瓣网为数据库，通过Python用具对《狂飙》豆瓣网长评实行数据抓取，运用文技术会与机械研习的手艺，从观众回馈角度利用定量步骤对《狂飙》实行深切了解。

　　豆瓣网号称“文艺青年结合地”，网站以念书、片子、音乐、同城、小组等主题板块为核心，仰仗网友自觉分享和评议册本、影视和音乐作品动作高质地输出实质，具有较强的用户粘性，反应了邦内社会一大片面青年的价格取向和文艺寻找。个中，豆瓣影视的评分机制授予众人一人一票的平正投票权益，受贸易化分泌水平较低，成为邦内影视剧口碑影响力最要紧的参考凭借之一。豆瓣评论每每包罗长评与短评，短评数目宏壮，但评议实质较少，音信密度不高，容易被“水军”攻下议论阵脚，发作刷分刷负形象，从而发作音信噪音。比拟较而言，长评数目固然分明更少，但长评的细节雄厚，对故事变节、脚色描摹、逻辑架构的批判与领会更为到位，言之有物的实质充沛外达了观众的认识形式和心情需求，于是本文挑选豆瓣长评动作文技术会的紧要探讨对象。

　　运用Python3.8用具爬取豆瓣网合于电视剧《狂飙》的影视长评实质，的确环节包罗三步：（1）获取长评实质网址链接（），领会网站布局；（2）导入requests、BeautifulSoup等级三方库，通过编写代码发送央求并返回呼应，并利用正则外达实行实质解析，取得所需数据（主题代码睹附录1，结果备索）；（3）将爬取数据储蓄至CSV外格中。

　　通过爬虫及数据洗濯取得用户昵称、发评时辰、长评实质、评分、评论影响（允诺与阻止）、评论字数等合系音信，因为存正在反复评论和被折叠评论，经删除无效数据后最终共抓取3075条评论，涵盖了97%的总长评数。原始数据布局如下：

　　本文运用Python的第三方库pyecharts对爬取的3 075条评论实行可视化领会，拂拭657个用户未实行评分，剩下2 418个数据的评议结果如图所示。从图1可能看出，正在整个长评数据中，越过一半（52.4%）的观众给出五星好评（力荐），30.2%的豆友给出四星好评（推举），12.2%的观众给出三星评议（还行），而一星二星观众相对较少，合计仅占整个观大家数的5%把握，该样本统计结果与77万人参预的豆瓣总体评分也较为贴近（5星占比41.3%，4星占比44.9%，3星占比12.1%，2星占比1.2%，1星占比0.5%），越过八成的人群以为电视剧《狂飙》值得推举。

　　值得合切的是，长评观众目标于越发分明的心情流露，呈现为占比更高的五星好评和一星差评，这种越发激进的心情输出也驱动他们正在评论区花费更众的文字外达我方猛烈的心情。长评的均匀字数为852字，最高字数为16 470字，最低为71字。与之对照的是，咱们爬取了一片面短评（521条数据），经统计察觉短评均匀字数为90字，最高为350字，最低仅有2字。从图2中可能看出，对电视剧《狂飙》评议较高（五星和四星评议）的长评观众不惜称赞，均匀评论字数为900-1 000字，分明众于其他评议组。而一星观众稍显“敷衍”，均匀评论字数降落到558字。

　　《狂飙》共39集，每集45分钟。1月14日首日爱奇艺会员更新5集，除1月21日和22日（旧历年夜和月吉）停播以外，其余逐日于晚间19:30更新2集。视频播出前期，日评论数目相对稳定。1月23日，评论有小幅度攀升，日长评越过30条。1月28日，评论数目陡增至88条，到完结日2月1日当天评论数目抵达257条。评论热度的峰值显现正在《狂飙》完结的第二天，当日长评数目高达330条，之后3天的日评论数目均越过100条，贴近一个月后热度降落，正在此之后显现了较强的长尾效应（Long Tail Effect）。

　　可能看出，上述豆瓣长评热度趋向与百度寻找指数图形（睹图4）走向基础保留划一，外白豆瓣长评数据实正在地反应了电视剧《狂飙》受墟市的追捧力度。《狂飙》正在中期倏地发力，与1月23日饰演者高启强的戏子张颂文倏地冲上微博热搜第一亲切合系[1]。这也注明了脚色与戏子之间的互动合连。纵然前期响应平淡，但最终卓越的作品不会被墟市藏匿，卓殊是正在音信流传很是隆盛的时期，往往只需求恭候一个契机，高分好剧就能被墟市挖掘与认同。

　　图5根据揭橥长评的时点绘制的趋向图，反应了正在差异时段观众发评的活泼度。从发评时辰来看，豆瓣观众呈现出了“夜猫子”属性，黄昏的评论数目分明高于白日，卓殊是第一集电视剧播出15分钟（19点45分）后，评论逐步扩充，直到夜间23：30后活泼度才逐步降落。

　　因为长评未显示IP地方，无法反应评论用户所正在地，本文利用短评观众的IP地方近似描摹观众的地舆身分。从外2可能看出，北京、上海和广东三地评论用户数目最众，约占总体的32.8%。别的，《狂飙》显现的场景如榕树、牌坊、肠粉、猪脚面、舞狮等粤地场景及文明元素也吸引了不少广东观众的留言。如外2所示，《狂飙》的观众地区分散集结正在北上广博都会和江浙区域，必定水平上反应了经济发达与文明兴隆联合增进，但另一方面也让咱们进一步斟酌汇集话语权正在区域之间的平衡分拨的题目。纵然正在新媒体时期下，汇集话语权正在社会格序中从新分拨，但若何更平正地“让每一个别发声”也成为新时期下的影视传媒与大家议论话题下提出了新的寻事。

　　本文运用Python读取整个长评，借助哈工大停用词（stopwords）外去除长评中的停用词后，通过第三方库jieba的分词功效对长评实行分词，并按降序罗列统计每个词语的词频数，词频统计结果睹外2。运用第三方库stylecloud绘制词云图，词云图结果睹图6。图6显示观众对脚色的商酌次数最众，两大对立主角安欣和高启强是当之无愧的评论核心，词频分散次数分手为12 159和12 696次，别的，“大嫂/陈书婷”“孟钰”“徐江”“老默”“赵立冬”“高启盛”“黄瑶”“孟德海”等剧情要害人物提及频率也相当高，以上人物显现频率均越过1 000次。戏子方面，商酌热度最高的戏子分手是张译（安欣的饰演者）与张颂文（高启强的饰演者），二人正在长评中被提及的次数分手为1 508和1 735次。而与重心合系的词语包罗“警员”“扫黑”等。别的，评论中有2 706次提到“剧情”，1 587次提到“演技”，而且“烂尾”的显现频率为256次，这与豆瓣总体评分从巅峰时9.1分跌落至8.5分也可彼此印证。咱们通过人工阅读了涉及“烂尾”的长评，察觉较众观众对27集之后的剧情发达评议较低。

　　文技术会的要紧界限之一是心情领会。常睹的心情领会步骤有构修心情辞书，如台湾大学NTUSD数据、清华大学李军中文褒贬义辞书、Loughran and McDonald辞书等都是已有的心情辞书，通过累计汇总主动沮丧词汇对评论心情打分，当显现主动词汇次数越众时，评论心情越主动。上述步骤对心情辞书的质地央求较高，同时收录正在心情辞书的词语采选具有必定的主观性。于是，本文拟采用机械研习（Machine Learning）中俭省贝叶斯分类算法，利用TF-IDF词袋法对长评文本实行向量化，并运用MultinomialNB分类器将每一个评论心情分化为沮丧心情含量（分类为沮丧评论的概率）、中性格绪含量（分类为中性评论的概率）、主动心情含量（分类为主动评论的概率）三类因素，并与长评用户人工打分实行对照。

　　通过俭省贝叶斯分类实行心情分类的精确率（Accuracy）贴近83%，且该结果具有必定的牢靠性。比方，从外4可睹，对用户“L***”的评论，贝叶斯算法以为主动心情含量贴近九成，该用户对《狂飙》的评分为4星。而用户“C***”和用户“大***”评论的主动心情含量相对降落，中性格绪含量分明晋升，两人对电视剧的评分为3星。同时由外4可知，与其他组比拟，差评组均匀沮丧心情含量最高（7.22%，4.58%，3.92%），好评组均匀主动心情含量最高（81.04%，77.79%，86.33%），中评组评论的均匀中性格绪越发分明（11.74%，17.63%，9.75%）。可是，利用机械研习算法实行自愿分类也存正在分类精确性题目，卓殊是长考语境下心情越发繁复，难以显着分辨心情区别。

　　以《狂飙》豆瓣长评数据为底子，本文对观众的评分评议、评论文本的观众特点等定量音信做出领会。借助数据来领会影视作品的观众反应，是对影视剧作品探讨的新思绪与新步骤。得出结论如下：

　　最初，冲破“非黑即白”的人物情景塑制定式，符合涌现人性的灰度，并不会对主流价格观发作壮大障碍，形成公理与邪恶范围上的稠浊和笼统。高启强这一立体的人物打算，外达的是“繁复的恶”而非“方便的坏”，这使得脚色有了方针感和厚重感。观众观看脚色的心情变更经过，更目标于“善人变坏是有缘由的”，于是对其众了一份明白和怜惜。这些脚本的打算和人物冲突的处罚，无一不是反应了人性的实正在和微弱。反派“坏得合理”才气构修流利的剧情和清楚的逻辑，人物性格的众重性才气激发观众对人性的商酌和反思。《狂飙》中的反派人物高启强最终锒铛入狱，被判死罪，为罪行付出了惨恻的价格，绝大大都观众默示明白，而非宽宥。从这一点看，影视传媒正在修设确切的价格观不单需求片面的灌输和传导，形似普遍的、有益的商酌也是必不行少的。

　　其次，打破“用具属性”的女性情景定位，跳削发庭伦理与都邑心情剧的框架与套途来修构女性脚色，更适合当下的墟市口胃。跟着“大女主”电视剧走红，女性认识的醒悟，墟市对女性众元化性格涌现需求更高。《狂飙》塑制的大嫂的情景聪明精悍，苏醒独立，冲破了对女性格绪化特点的私睹。这一脚色缓解了观众对微薄女性脚色塑制墟市下的审美委顿，正如豆瓣观众正在评论中写道：“陈书婷动作‘大嫂’没有倚赖于剧里任何一个男人而存正在，她身上有一种女性独有的狠劲儿。”但依然有观众默示，这部剧中女性脚色的满堂塑制依然存正在缺陷，女性脚色沦为男性脚色的衬托，故事线延展亏空。豆瓣长评有助于掌握观众的需求，领会观众的嗜好，并役使女性脚色新设定的考试和寻找，同时也反应了观众对女性描摹的饱满水平提出更高的央求。

　　结尾，本文通过爬取豆瓣影视的长评数据实行领会，研讨了观众对该剧的商酌状况和心情目标。领会外白，该剧惹起了观众的普遍合切和商酌，加倍正在北上广博都会和江浙区域的回声尤为猛烈，假使正在该剧收官后仍有不小热度。长评评论中观众对脚色的商酌盘踞了很大比例，戏子和重心合系的商酌也是热门话题，同时本剧也受到了观众的必定指斥。采用俭省贝叶斯分类算法的心情领会结果与豆瓣影视评分相符，对差评、中评、好评组的沮丧、中性、主动心情含量实行纵向对照外示出明显区别。但因为长考语境下心情越发繁复，机械研习算法实行自愿分类也难以显着分辨心情区别，也大概存正在分类精确性题目。本文的探讨步骤可认为其他电视剧的商酌和评议供应鉴戒，为进一步领会观众对电视剧的认知和评议供应了必定的参考凭借。

　　作家：邓瑶，江西财经大学管帐学院2020级博士探讨生；荣莉，江西财经大学管帐学院博士探讨生导师；毕蕾，江西财经大学马克思主义学院2020级博士探讨生。

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