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user: 4. 实例分析 4.1. 数据来源 本文使用八爪鱼爬虫软件，爬取了同为战争题材的《战狼2》与《红海行动》两部电影的豆瓣网用户影评信息。由于豆瓣网内部对拥有自动识别“垃圾”评论和电脑自动留言的清理功能，所以只需要通过人工识别，删除重复评论以及不含有影评特征的信息。最终得到豆瓣网的《战狼2》影评信息1346条，《红海行动》的影评信息1120条。 通过对用户评论文本进行分词分句，提取出使用中国科学院计算机技术研究所汉语词法系统对每条影评进行分句，并统计词频储存，筛选出有影评方面的特征以及特征词，形成影评特征词表。共筛选出5个影评特征，分别为电影主题、演员演技、人物、剧情以及其他方面。由于《战狼2》与《红海行动》两部电影数据同种题材电影，所以将二者可以使用同一影评特征词关联表。其中电影主题特征提取11个特征词，演员演技提取12个特征词，人物提取12个特征词、剧情提取14个特征词，其他方面共提取20个特征词，如表1，通过表中的特征词，标记每条评论所包含的影评特征。 Table 1 Characteristic words of film revie 特征 质量 电影主题 祖国，题材，反战，爱国主义，英雄主义，民族主义，中国梦，护照，英雄梦，军事，战争 演员演技 尴尬，官腔，帅，野心，违和，大戏，man，台词，在线，到位，得体，文戏 人物 硬汉，光环，夸张，不着六四，正义感，人设，反派，深入人心，动作，恐怖分子，刻画，立体 剧情 燃，打斗，无脑，爆米花，紧凑，过瘾，流畅，开场，震撼，热血，尿点，笑点，煽情，暴力 其他 审美，科幻，中国式，热血澎湃，节奏，镜头，要素，指导，特效，音乐，画风，好莱坞，分级，拍摄方式，剪辑，主弦律，跳跃，3D，尺度，血腥 表1. 影评特征词表 4.2. 情感分析 基于python3.5对《战狼2》与《红海行动》的影评文本进行情感分析，结合式(1)和(2)计算得到两部电影的单句情感得分，同时将所有的影评按照0~1.5分、1.5~3.5分和3.5~5分分为消极情感评论，中性情感评论以及积极情感评论，并根据不同的影评特征分别计算不同特征下的评论情感的比例，如图2和图3。 图2. 《战狼2》情感倾向图 图3. 《红海行动》情感倾向图 两部电影相比，不论从哪个特征方面，对两部电影的中等情感都占了到了所有影评的一半以上，说明大部分评论者对两部电影的评价都是较为客观，多角度的。《战狼2》的影评情感相对集中，大部分影评集中再中等情感上，积极与消极情感相对较少；而《红海行动》的影评情感比较分散，积极与消极情感在所有影评中占据了较高的成分。从积极情感和消极情感来看，《战狼2》影评中的消极情感明显多于积极情感，尤其是人物和剧情两个特征，影评中的消极情感均比积极情感高15%以上，而且消极情感在所有影评中也占到四分之一以上；而《红海行动》影评中的积极情感明显高于消极情感，尤其是演员演技和人物两个特征，同时他们的积极情感在所有影评中占到了37.4%和36.3%，可以看出《红海行动》的评价要好于《战狼2》的评价，这也与外界媒体的评论相符。 4.3. 构建二分网络 由上述过程建立的特征词表，将用户影评与影评特征进行对应，形成用户影评—影评特征的出初始二分网络数据集。将该数据集导入Gephi复杂网络分析软件，绘制基于用户影评和影评特征的二分网络。网络布局选用ForceAtlas；对节点及边的颜色按照“度”进行颜色渐变的排序，并对节点大小按照数据频率进行排序，得到基于《战狼2》与《红海行动》两部电影的豆瓣网用户影评信息的二分网络图，如图4，其中周边标注的点，代表用户评论。 图4. 《战狼2》(左)与《红海行动》(右)二分网络图 该二分网络描述了用户影评与影评特征之间的评论者与电影之间的关系。节点的大小与颜色深浅反映了影评特征的被评论的次数；节点的位置反应了其在网络的中的重要性，越靠近中心位置，其重要性越强；用户影评与影评特征之间的连线代表用户的影评中出现的影评特征；影评特征之间的连线反应二者被共同提及的次数，共线越多被共同提及的次数越多。 两部电影的二分网络图的网络节点有着明显的共同点。主题节点与剧情节点都是两部电影最大的节点。剧情对于一部电影是重中之重，自然是评论者最关注的方面；而两部电影作为战争题材的同时，也是两部经典的爱国主义电影，所以主题方面也受到了影评论者的关注。同时两部电影的二分网络图也有着很大差异。除了主题节点与剧情节点，《红海行动》最大的节点为人物节点与其他节点；而《战狼2》最大节点为演技节点。说明两部电影虽然题材相同，但评论者对电影的评论方面有着不同的落脚点。 4.4. 计算电影特征权重 二分网络主要反应了用户影评与影评特征之间的联系，但不能反应这些影评的情感倾向。所以需要进一步对每条影评进行情感分析，通过网络分析与情感分析结合的方式，找到用户影评特征与情感倾向的直接联系，有助于挖掘电影的评价情感倾向，从而得到电影的客观全面的情感得分。通过二分网网络图，可以直观看出不同电影之间特征重要程度的大小与差异，由于节点的大小有评论数量的多少直接决定，通过数据集可以得到，《战狼2》中不同影评特征涉及主题特征的评论有506条，演员演技特征的评论有408条，人物特征的评论有161条，剧情特征的评论有352条，其他特征的评论有261条；而《红海行动》中不同影评特征涉及主题特征的评论有446条，演员演技特征的评论有176条，人物特征的评论有198条，剧情特征的评论有360条，其他特征的评论有211条，根据评论人数的比例得到电影评分的特征权重，如表2。 Table 2 Film characterization righ 电影名称 主题 演员演技 人物 剧情 其他 战狼2 9 7 1 5 3 红海行动 9 3 4 7 2 表2. 电影评分特征权重表 表2显示对于不同影评特征之间有着较大的差异，即评论用户对不同影评特征的关注度有着较大差异，所以不同影评特征对于电影评分重要程度也不同。 4.5. 计算综合电影评分与比较 上文已经计算得到的用户单句情感得分以及电影评分特征权重，结合公式(3)计算得到《战狼2》与《红海行动》两部电影的情感评价评分为2.83和3.12；进一步结合公式(4)，通过用户评分评价数据计算得到两部电影的用户评价评分为3.38和3.93；最终，计算得到两部电影的综合电影评分分别为6.21和7.05。并整理得到本文得到的电影综合评价评分与原豆瓣评分的对比表，如表3。 Table 3 Film score comparison tabl 电影名称 情感评价评分 用户评价评分 综合评分 豆瓣评分 1/2的豆瓣评分 战狼2 3.66 3.60 7.26 7.1 3.55 红海行动 3.86 4.06 7.92 8.3 4.15 表3. 电影评分对比表 在得分与对比模块中，由于豆瓣评分的计算方式与用户评价评分的计算方式相同，即式(4)，但为了将最终评分转为十分制，所以豆瓣网显示的评分为通过式(4)计算的两倍，为方便比较，这里计算了1/2的豆瓣评分。通过上表可以看出，由于豆瓣评分与用户评价评分的计算方式相同，两者只有样本量的差距，所以不论是《战狼2》还是《红海行动》豆瓣评分与用户评价评分都相差较小。 所以本文得到的电影综合评价评分与原豆瓣评分的主要差异来源于通过情感分析计算的情感评价评分。通过比较，《战狼2》的情感评价评分要高于用户评价评分；而《红海行动》的情感评价评分均低于用户评价评分，这也导致了他的综合评分要低于豆瓣评分；而《战狼2》的综合评分则略高于豆瓣评分。说明在考虑评论信息后，豆瓣网对《战狼2》的评价低估；而对《红海行动》的评价高估。但总体来看，《战狼2》的电影评价还是要低于《红海行动》。两部电影作为中国战争题材的代表作，他们从不同角度展示了中国电影的魅力，虽然大部分舆论都对《红海行动》给予了高度评价，而在一定程度上上批评了《战狼2》，就如豆瓣评分所展示的一样，但通过加入评论用户的影评信息后可以看出，两部电影的口碑差距比外界展示给大众的要小；《南方日报》 [ 16 ] 在对两部电影的评价中，都赞扬了他们从不同角度展现了中国军人的风采，表明两部电影都应该是优秀的影视作品。