AO3被封的冤不冤?可视化数据分析《下坠》-Python 实用宝典

AO3被封的冤不冤?可视化数据分析《下坠》

AO3是一个外网自由创作网站,全称为 Archive of Our Own 其在Alexa的世界排名居于第690名,是雨果最佳相关作品奖的获得者。作为一个非盈利性的开源同人小说数据库网站,站内的文章均由网友贡献,因此也没有核查机制。

1月30日,网友“博君一肖”在AO3发布并连载了一篇同人文《下坠》,并在微博同步上传了这篇文章,而且自设了预警,希望接受不了的人不要点开。

几天后,这篇文章连载到12章,而且微博原文包含了ao3网站和lofter app链接,引起了大量博肖cp粉热转。

26日,许多粉丝觉得该cp文中含有侮辱性文字,无法接受这样的文字,于是开始撕X,网上举报阵营和lof阵营开始对线,互相口吐芬芳,展现了中华民族几千年来的文化底蕴。

事件持续发酵,最终闹到了某办,某办一看,我X,原来还有这个漏网之鱼,顺手就给他封了。真的太冤了,不过也不能说人家乱封,为什么呢?因为同人文大多是读者在原作的基础上把某些作品里的人物放在新的环境里,以展现自己和原作不同的观念,而大多数时候,这些观念最终都会掺杂色情因素。看看我们下文对《下坠》的分析就知道了。

本文完整分析代码可在公众号后台回复:下坠 获得。本文不详细分析代码,不过这份代码的知识,你可以在这两篇文章里学习到:

1. Python 情人节超强技能 导出微信聊天记录生成词云

2. Python 识别文本情感就这么简单

1.词频统计

我们利用Python里的jieba分词、matplotlib模块分析整篇文章词汇,并提取词频前20的词语,得到结果如下:

确实,涉及到两位明星的词语是最多的,其次是阿丽姐(不知道是不是作者的化身)。赞赞在其中是女性角色,难怪粉丝们暴跳如雷。这样分析,似乎看不出太多的内含,我们把维度细化一点。

从敏感角度看,这个词汇频率会是怎样的呢?由于纯洁的我实在是接受不了,因此打了点马赛克(如果这样你都能猜出是什么词....嗯...建议多看看天线宝宝):

经过统计,文章出现一共20367个非黄色词汇,284个涉黄词汇。涉黄词汇出现概率约为1.4%,也就是说每100个词汇里就会出现一次黄词,这个概率相当高了,感觉《挪威的森林》略逊一筹,《失乐园》大可一战。

最后,来个词云结束这一部分:

2.句型分析

我们使用Lstm,按行对整片文章进行分析,看看这些句子呈现的情感特点是否有某边倒的倾向,其中,当分为正面信度大于0.7,或负面信度大于0.7的时候分别分到正面分类和负面分类,其他情况为中性:

得到结果如下:

>>{'neg': 988, 'pos': 332, 'mid': 471}

负面的句子占了55%,文章负面情绪较多。负面情绪只是衡量一篇文章的情感倾向,无法说明什么。

接下来才是关键,识别句子的涉黄程度,同样地,设定概率置信度大于0.7的时候进行分类:

获得结果如下:

>> {'porn': 280, 'not_porn': 1511}

1800条句子中,280条语句涉黄,概率高达16%. 每100条句子中就有约16条黄色片段,《失乐园》可能都甘拜下风啊。到这里,大家可能都会觉得这篇同人文被举报是非常正常的(尽管粉丝们不满的是某位明星被当成女性角色)。

当然,大家如果感兴趣还可以用词法分析工具分析文章中的攻防次数,非常有意思,但是涉及到敏感词汇,我这里就不再展开了(逃)。本文完整分析代码可在公众号后台回复:下坠 获得。

我们的文章到此就结束啦,如果你希望我们今天的Python 教程,请持续关注我们,如果对你有帮助,麻烦在下面点一个赞/在看哦有任何问题都可以在下方留言区留言,我们都会耐心解答的!


​Python实用宝典 (pythondict.com)
不只是一个宝典
欢迎关注公众号:Python实用宝典

Python实用宝典
本文由 Python 实用宝典 作者:Python实用宝典 发表,其版权均为 Python 实用宝典 所有,文章内容系作者个人观点,不代表 Python 实用宝典 对观点赞同或支持。如需转载,请注明文章来源。
20
Python实用宝典

评论:

1 条评论,访客:1 条,站长:0 条

100%好评

  • 好评:(100%)
  • 中评:(0%)
  • 差评:(0%)

最新评论

  1. F诶飞
    F诶飞发布于: 
    评分:

    客观

发表评论