Python爬虫分析《战狼》影评
最新回答
你依旧那么甜
2020-11-14 08:26:43
使用Python爬虫分析《战狼Ⅱ》豆瓣影评的过程及结论如下：
数据获取
通过Python的requests库模拟浏览器请求，结合正则表达式re解析豆瓣电影短评页面。核心步骤包括：
- 设置请求头：添加User-Agent和Cookie模拟真实用户访问，避免被反爬机制拦截。
- 分页爬取：通过解析网页中的next链接动态获取评论页URL，循环爬取多页数据。
- 数据存储：将爬取的用户名、评分物凯、评论内容、时间等信息保存为CSV文件，便于后续分析。
注意：爬取过程中需处理验证码问题。当爬取约15000条评论时，豆瓣会触发验证码验证，需手动输入。最终通过分批次爬取完成数据收集。
数据清洗与预处理
使用R语言对爬取的原始数据进行清洗：
- 结构修正：处理因网页结构异常导致的字段错位问题，如评论内容误入用户名字段。
- 分词处理：利用jiebaR包对中文评论进行分词，为词频统计和云图生成做准备。
- 低频词过滤：删除频数低于1000的词汇，减少无关词汇对结果的干扰。
核心燃蚂碧分析结果
- 整体评价倾向
通过统计五星评分分布，发现超半数观众给予5星力荐，表明影片整体口碑积极。词云图显示“剧情”“动作”“爱国”为高频词，印证了影片在制作和主题上的成功。 - 关键词差异分析
力荐评论：聚焦“吴京”“个人英雄主义”“主旋律”，观众认可影片的叙事和价值观。
差评评论：高频词仍包含“爱国”，但比例显著高于好评组。差评者可能对影片的叙事方式或主旋律表达存在皮举争议。
- 情感倾向与话题关联
从力荐到差评，“爱国”话题的占比逐渐上升。这表明：好评者更关注影片的娱乐性和制作水准；
差评者可能对主旋律的呈现方式或个人英雄主义设定提出质疑。
结论
《战狼Ⅱ》的成功源于两方面：
- 制作升级：实现了国产电影中罕见的大场面和动作设计，达到国际水准。
- 情感共鸣：通过爱国主义主题激发观众集体认同，但不同观众对主题的表达方式存在分歧。
启示：影片评价的分化反映了观众对主旋律商业片的复杂态度，未来创作需在艺术表达与价值观传递间寻求平衡。
热门标签
