在B站外,我看到了另一批“后浪”!
昨天5.4青年节,朋友圈已经被《后浪》刷屏,相信大部分人都看过了小破站献给新一代的演讲(商业片)。
习惯性地打开了微博和知乎,想看一下别人的看法,想知道我是不是有些颓废而与这个社会格格不入?
当我打开了微博和知乎,我才发现《后浪》翻车了,原来我们都一样,都很难再感受到《后浪》中的激情和理想。在这里看着大家的评论和回答,就好像在看着自己过得生活,评论和回答太多,所以就直接爬了下来,然后上班的时候慢慢地看。
爬取的地址分别为:
知乎回答:如何评价 B 站 2020 年五四青年节宣传短片《后浪》?
人民日报微博“奔涌吧,后浪!这是#献给年轻一代的演讲#”下评论
bilibili献给新一代的演讲《后浪》弹幕
微博和b站的代码参见我之前的文章,知乎的话以后再详细讲解。
作为一名数据分析师就习惯把手头的数据分析一下,所以也就拿这些数据简单的进行了一下分析。
评论情感倾向
先调用百度AI
来分析微博和b站的评论情感倾向。
知乎的回答字数过多,做情感分析肯定不准确,就没做分析。
from aip import AipNlp
""" 你的 APPID AK SK """
APP_ID = '你的APP_ID'
API_KEY = '你的API_KEY'
SECRET_KEY = '你的SECRET_KEY '
client = AipNlp(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
text = "XXXXXXXX"
""" 调用词法分析 """
response = client.sentimentClassify(text)
# "sentiment":2, //表示情感极性分类结果 0:负向,1:中性,2:正向
# "confidence":0.40, //表示分类的置信度
# "positive_prob":0.73, //表示属于积极类别的概率
# "negative_prob":0.27 //表示属于消极类别的概率
for info in response['items']:if info ['sentiment'] == 2:print("正向")if info ['sentiment'] == 0:print("负向")if info['sentiment'] == 1:print("中性")print("可信度:",info['confidence'])print("属于积极类别的概率是:",info['positive_prob'])print("属于消极类别的概率是:",info['negative_prob'])
需要注意的是,在各个平台评论最多的“奔涌吧,后浪!”,在百度AI中是个消极句子,需要特殊处理。
结果如下:
非常明显,b站的弹幕正向居多,而微博的评论负向居多。
词云
通过上文的情感分析,各家平台的用户对于《后浪》的态度各异,他们又是如何评价的呢?
统计评论和回答中的高频词,制作词云看一下吧。
知乎微博更多在围绕“现实”、“社会”、“房价”、“韭菜”之类的词汇,5.4青年节的这个时点,自然对于这类满满鸡汤的“励志视频”非常反感。
相反,在b站的用户看来,这是小破站在跨年晚会之后,再一次出圈并受到了主流媒体的认可,自然非常开心。
说说我个人的看法吧。
第一遍看的时候,被何冰老师的演讲给深深的折服,以青年宣言《后浪》为词,认可、赞美与寄语年轻一代。在UP主们的青春混剪中,属于年轻人的光芒正在闪耀。“你们有幸,遇见这样的时代,但时代更有幸,遇见这样的你们!”让我也在一瞬间热血沸腾,也有了想要转发的冲动,想让“前浪”看一下这就是我们“后浪”。就在想要点击转发的时候,我突然迟疑了,我现在还是“后浪”吗?
如果放在几年前,我想《后浪》中年轻人的模样就是我当年的模样,那个时候我在读大学,租住着全国最便宜的房子,吃着可口又便宜的饭菜,虽然兜里没有几个钱,但是我却的确可以像《后浪》中提到的,学一门语言,学一门手艺,喜欢摄影就去摄影,喜欢旅行就去旅行,这是我曾经的模样,也是在那时第一次接触到了B站,像打开一个新世界一样,于是顺理成章的成了小破站的粉丝。
但到了现在,我发现我可能很难在成为《后浪》中年轻人的模样,或者说是失去了好多选择的权利,看着弹幕中“奔涌吧!后浪!”,感觉自己可能只算的上是被后浪裹挟着的浮游,为了工作可能放弃了爱好,为了房子可能放弃了旅行,为了这个而又放弃了那个,选择的并不是我想要的选择,而是只剩下这个选择。
最终我没忍住,把后浪发给了一位比我年长的朋友,他发给我一个视频,可能这才是真的想说的吧。
视频:https://www.bilibili.com/video/BV1qa4y1i74i/
文案:等你下课
代码、排版:朱小五
本文首发于公众号【凹凸数据】,id:alltodata
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