1.项目背景
随着智能手机的迅速发展,消费者在选择新设备时越来越依赖于网络评价和用户反馈,B站作为中国领先的视频分享平台,聚集了大量科技评测内容,其中UP主的评论区成为用户讨论和交流的重要场所,特别是在iPhone 16 Pro发布后,相关评测视频吸引了广泛关注,本项目旨在通过对何同学和影视飓风两位知名UP主的iPhone 16 Pro评测视频评论数据进行深入分析,探索评论区的用户参与度、互动特征和情感倾向,这不仅有助于理解B站用户的行为模式,还可以为内容创作者提供改进互动策略的依据。
2.Python库导入及数据读取
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
from datetime import datetime
from scipy.stats import f_oneway,chi2_contingency,spearmanr
from snownlp import SnowNLP
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud
import jieba
import jieba.posseg as pseg
import re
from collections import Counter
from itertools import combinations
he_data = pd.read_excel("/home/mw/input/iPhone9412/B站视频-何同学_241020_1729431535.xlsx")
jufeng_data = pd.read_excel("/home/mw/input/iPhone9412/B站视频-影视飓风_241020_1729431473.xlsx")
3.数据预览
飓风影视的视频的评论数更多,并且发现两个数据中rrpid(被回复评论的唯一标识符)和被回复用户都存在比较多的缺失值。
以何同学为例,不难发现,二级评论才存在rrpid和被回复用户,而一级评价都不存在的。
发现数据中视频标题存在一些问题,看起来是爬虫在获取同一个视频的评论数据时,误将视频标题中的 iPhone 版本号递增了(16、17、18、19),但是考虑到后续的分析不需要管他,这里后续直接删除处理,影视飓风里也存在这样的问题,现在只保留用户昵称、评论内容、评论时间、性别、用户当前等级、点赞数、回复数这些特征,其他特征在后续分析暂时用不到。
4.用户参与度分析
根据核密度图和箱线图的分布情况,可以得出以下关于何同学视频评论区用户参与度的结论:
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点赞数分布特征:
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极度右偏的分布,大部分评论的点赞数集中在较低区域(靠近0)
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存在多个明显的异常值(离群点),最高点赞数达到约3500
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核密度图显示密度在接近0时达到峰值(约0.025),之后快速下降并趋于平缓
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箱线图显示大量的离群点分布在上方,说明有少数评论获得了远超普通评论的点赞数
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回复数分布特征:
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同样呈现极度右偏分布,大多数评论的回复数很少
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相比点赞数,回复数的范围更小(0-350左右)
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核密度图显示峰值(约0.45)比点赞数更高,说明回复数的集中程度更高
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箱线图同样显示大量离群点,但离群点的极值(350)远小于点赞数的极值
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整体互动特征:
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两个指标都呈现明显的"长尾分布"特征
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大多数评论获得的互动较少,少数评论获得极高互动
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用户更倾向于点赞而不是回复,这反映了用户偏好简单的互动方式
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这种分布模式说明评论区存在明显的"马太效应",热门评论会获得更多关注
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这种分布特征是典型的社交媒体互动模式,反映了B站用户的参与行为特点和内容传播规律。
根据影视飓风的核密度图和箱线图分布情况,可以得出以下结论:
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点赞数分布特征:
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极度右偏分布,绝大多数评论点赞数集中在低值区域
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最高点赞数达到约14000,比何同学高(3500)很多
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核密度图显示在接近0处有很高的峰值(约0.010),之后迅速下降
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箱线图显示存在大量极端离群值,说明点赞分布差异极大
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点赞数的范围(0-14000)比何同学更广,说明头部评论获得了更多关注
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回复数分布特征:
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同样呈现右偏分布,绝大多数评论回复数较少
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最高回复数约280,与何同学(350)相近
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核密度图峰值(约0.40)与何同学相似,表明回复行为模式接近
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箱线图显示也有较多离群点,但分布范围相对集中
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与何同学对比:
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点赞数的极值和分布范围都明显大于何同学,说明影视飓风的热门评论能获得更多点赞
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回复数的分布特征与何同学较为接近,说明用户的回复行为模式相似
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两个UP主的评论区都呈现明显的马太效应,但影视飓风的两极分化似乎更明显
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总的来说,影视飓风的评论互动也呈现典型的社交媒体特征,但相比何同学,其热门评论似乎能获得更多的点赞互动。这可能与内容类型、受众群体或者视频播放量的差异有关。
可以看到,高点赞数评论中,大多数是吐槽苹果的按钮,然后有许多评论玩梗说按钮的作用和何同学一样,然后还有讽刺苹果的60hz屏幕和128G低内存的情况。
在影视飓风这里,高赞评论内容比较多,但是和何同学那边一样,大多数都是吐槽iPhone新品的,当然萝卜青菜各有所爱,这里不多描述,避免引战。
通过对比何同学和影视飓风的评论长度与互动关系的散点图,可以得出以下结论:
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评论长度分布:
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两个UP主的评论长度主要集中在0-300字之间
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极少数评论超过500字
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总体来看评论长度分布模式相似
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点赞数分布特征:
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影视飓风的最高点赞数(约14000)远高于何同学(约3700)
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两者都呈现明显的长尾分布,少数评论获得极高点赞
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短评论(0-100字)也能获得高点赞,说明评论长度并不是获得点赞的决定因素
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回复数分布特征:
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两个UP主评论的最高回复数较接近(都在300-350左右)
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短评论(0-100字)也能获得高回复
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互动关系特点:
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点赞数、回复数和评论长度没有明显的正相关关系
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两个UP主都存在"高点赞低字数"的评论,说明简短但有力的评论也能引起共鸣
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UP主特点对比:
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影视飓风的高赞评论获得更多点赞,可能与其粉丝基数或内容特点有关
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评论区互动模式(点赞和回复的分布特征)两者基本相似
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两个UP主的粉丝都倾向于用简短评论表达观点
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这种分布特征反映了B站评论区的典型特点:内容质量比长度更重要,且用户更倾向于通过点赞而非回复来互动。
通过对比何同学和影视飓风的用户等级与互动数据的散点图,可以得出以下结论:
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用户等级分布特征:
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两个UP主的评论区都主要集中在2-6级用户
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点赞数与用户等级的关系:
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获得高点赞的评论主要来自4-6级用户
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何同学:最高点赞(约3700)来自4级用户
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影视飓风:最高点赞(约14000)来自5级用户
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高等级用户获得高点赞的机会更大,但等级并不是决定因素
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回复数与用户等级的关系:
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高回复数同样主要集中在4-6级用户的评论中
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虽然高等级用户更容易获得高互动量,但用户等级并不是决定互动量的唯一因素,评论的内容质量和切入点可能更重要。这反映了B站社区的良性特点:虽然活跃用户更容易获得关注,但优质内容才是获得高互动的关键。
5.时间分析
通过对比评论发布天数分布直方图和时间变化趋势图,可以得出以下综合结论:
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初期互动特征(0-5天):
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两个UP主的评论都高度集中在发布后的前5天
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何同学首日评论量约2500条,影视飓风约5700条
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两个视频都在发布当天(第0天)获得最高评论量
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评论数呈现指数级下降趋势
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中期互动特征(5-15天):
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评论数迅速下降,但仍保持低频率的持续互动
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何同学的评论数下降较为平缓,每天仍有少量稳定评论
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影视飓风的评论数下降更快,趋近于零
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后期互动特征(15-30天):
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何同学视频仍然保持微弱但稳定的评论互动
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影视飓风的评论活跃度几乎完全消失
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直方图显示有零星的长尾评论出现
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互动持续性对比:
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何同学的视频讨论持续性更强,即使在发布一个月后仍有评论
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影视飓风的讨论热度集中在前期,后期讨论度较低
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两个视频都呈现出典型的"热点衰减"规律
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用户互动模式:
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用户倾向于在视频发布初期参与讨论
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90%以上的评论集中在前10天
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通过分析两个UP主的评论小时分布图,可以得出以下结论:
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何同学视频的时间分布特征:
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评论高峰出现在晚上20-23点,峰值在21-22点
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白天12-19点保持中等评论活跃度
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凌晨0-1点还有一定评论量
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清晨3-7点是评论低谷期
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呈现明显的"晚高峰"特征
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影视飓风视频的时间分布特征:
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凌晨0点出现最高评论峰值(约1750条)
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其余时段评论量比较平均,在250-500条之间波动
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没有明显的晚高峰,全天分布相对均衡
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同样在清晨4-6点评论较少
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两者对比分析:
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评论量级差异:何同学晚高峰约400-500条,影视飓风凌晨高峰约1750条
- 分布模式不同:
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何同学呈现典型的作息规律分布(晚高峰明显)
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影视飓风除了0点高峰外较为平均
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用户行为洞察:
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B站用户普遍夜生活特征明显,晚上和凌晨活跃度高
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工作时间(9-17点)评论相对较少
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清晨活跃度最低,符合用户作息规律
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运营建议:
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视频发布时间建议选在晚上19-22点或0点前后
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与粉丝互动的最佳时间窗口在晚上8点后
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避免在清晨时段发布内容
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需要考虑不同时区用户的影响
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这种分布特征反映了B站用户的典型观看和互动习惯,对内容创作和运营时间的选择有重要参考价值。
6.性别差异分析
进行卡方检验,发现p值远小于显著性水平0.05,这表明两个UP主视频评论的性别分布存在显著差异。
根据点赞数差异的单因素方差分析(ANOVA)结果,可以得出以下结论:
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何同学视频的点赞行为:
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F统计量 = 2.03
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p值 = 0.1310 > 0.05(显著性水平)
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结论:不同性别用户的点赞行为没有显著差异
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这表明性别因素并不影响用户对何同学视频评论内容的认可度
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影视飓风视频的点赞行为:
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F统计量 = 0.46
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p值 = 0.6318 > 0.05(显著性水平)
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结论:不同性别用户的点赞行为同样没有显著差异
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这表明性别因素也不影响用户对影视飓风视频评论内容的认可度
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根据回复数差异的单因素方差分析(ANOVA)结果,可以得出以下结论:
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何同学视频的回复行为:
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F统计量 = 1.68
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p值 = 0.1858 > 0.05
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结论:不同性别用户的回复行为没有显著差异
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与点赞行为的结论一致(p = 0.1310)
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影视飓风视频的回复行为:
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F统计量 = 0.49
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p值 = 0.6147 > 0.05
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结论:不同性别用户的回复行为也没有显著差异
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与点赞行为的结论一致(p = 0.6318)
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虽然观众群体的性别构成有显著差异,但在点赞、回复上却没有显著差异,说明两位UP主中评论区评论内容都具有跨性别的吸引力和认可度。
7.情感分析
7.1数据预处理
首先,处理原始的文本数据,只保留中文、字母、数字和符号,再使用jieba库进行分词处理,这样可以处理数据可以保证后续分析的准确性。
7.2SnowNLP情感分析
SnowNLP使用的是基于概率的情感分析,它考虑的是整个句子的上下文,而不是单个词,同一个词在不同语境下可能得到不同的情感分数,所以会出现积极中均提到了拍照、相机等等,甚至在消极中能看到支持、喜欢等积极词汇。
查看消极评论中的情况:
以何同学中消极评论里的“支持”这个词为例,可以看到,大多数还是划分正确的。
再使用Mann-Whitney U 检验来判断两个UP主视频评论的情感是否存在显著差异,发现p值远小于0.05,可以认为存在显著差异,并且根据饼图可以看到,何同学的评论区,积极情绪占比更大,而影视飓风中消极情绪占比更大,当然两个评论区中性评论是占比最大的,这也是符合B站大多数人的评论,都是抱着看乐子的心态。
8.斯皮尔曼相关性分析
通过斯皮尔曼相关性分析,可以看到,就评论长度和用户等级、点赞数、回复数呈弱正相关,回复数与点赞数之间呈中等正相关,说明较长的评论,对于获赞和获得回复有一定的关系,而高赞的评论,往往代表着比较有热度,所以会更容易引起回复讨论,但这也不是强相关,很多人都是只点赞表示认可,可能不会参与讨论。
9.总结
本项目通过统计检验和情感分析,深入探讨了B站两位知名UP主(何同学、影视飓风)关于iPhone 16 Pro评测视频的评论区特征。主要结论如下:
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评论互动呈现典型的长尾分布,而影视飓风评论数量远高于何同学视频的评论数,且评论区的最高点赞数也远高于何同学评论区的最高点赞数,而最高回复数反而是何同学视频底下的评论。
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两个UP主的评论区都主要集中在2-6级用户,获得高点赞、高回复数的评论主要来自4-6级用户。
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评论长度与互动指标(点赞数、回复数)呈弱正相关,点赞数与回复数呈中等正相关,内容质量比长度更重要,且用户更倾向于通过点赞而非回复来互动。
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两个UP主的评论都高度集中在发布后的前5天,并且两个视频都在发布当天获得最高评论量,用户倾向于在视频发布初期参与讨论,随着发布时间的推移,评论数呈现指数级下降趋势,呈现出典型的"热点衰减"规律。
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何同学视频的评论高峰出现在晚上20-23点,峰值在21-22点;影视飓风视频的评论峰值出现在凌晨0点,其余时段评论量比较平均,并且工作时间(9-17点)评论相对较少,晚上和凌晨活跃度高。
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两个UP主视频评论的性别分布存在显著差异,但是评论区评论点赞和回复数上却没有显著差异,说明两位UP主中评论区评论内容都具有跨性别的吸引力和认可度。
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两个UP主视频评论的情感存在显著差异,并且何同学的评论区,积极情绪占比更大,而影视飓风中消极情绪占比更大,当然两个评论区中性评论是占比最大的,这也是符合B站大多数人的评论,都是抱着看乐子的心态。
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