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决策制定策略2: 分析数据，运用SWOT分析评估决策影响 #生活技巧# #领导力技巧# #决策制定策略#

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引言

使用一些建模分析手段来评价电影的成功已经屡见不鲜，这类预测模型常常使用注入电影制作成本，类型，主演，出品方等结构化数据作为输入。然而，在社交媒体日益发达的现在，人们时常会在Twitter，Facebook等网站上发表自己的意见和建议。社交媒体已然是衡量电影观众情绪的潜在工具了。

本文将以2017年的宝莱坞电影“Rangoon”为例子，用R语言来分析Twitter用户对他的情感评价。

目录

文本挖掘导论分析目标数据分析过程1 ­ 使用“tm”包分析过程2 ­ 使用“suazyhet”包结论为电影预测构建一个算法

1. 文本挖掘导论

在进入正题之前，我们不妨问这样一个问题：什么是文本挖掘？

简而言之，文本挖掘就是把非结构化的文本数据转化为有意义的观点的过程。转化后的观点可以针对用户建议，产品评价，情感分析和消费者反馈等

与传统方法依靠的结构化数据不同，文本挖掘的对象是结构松散有诸多语法和拼写错误的文本，而且还时常包含多种语言。这使得整个挖掘过程变得更有趣且富有挑战性。

在文本挖掘领域有两大常用方法：情感分析和词包挖掘（Bag of Words，a.k.a bow model）。

情感分析关心单词的结构和语法，词包挖掘则是把文本（句子，微博，文档）视作单词的集合（包）。

2. 分析目标

每个分析项目都应该有个明确的目标，本文的目标就是对Twitter数据使用文本挖掘技术来获取用户对电影“Rangoon”的情感评价。

3. 数据

分析的第一步就是要获取数据，如今获取Twitter数据只需要通过网页爬虫或者API就可以实现。本文则使用R语言中的“twitterR”包收集了10000条关于“Rangoon”的推文

我使用了“twitterR”采集了10000条关于“Rangoon”的推特和回复，这部电影与2017年2月24日上映，我采集了2月25日的推特并把它们存在csv文件里，再用“readr”包读入R里。从推特采集数据的过程超出了本文的范畴，暂且不表。

# 加载数据 library(readr) rangoon = read_csv("rangoontweets.csv")1.2.3.

4. 用“tm”包进行分析

“tm”包是在R内进行文本挖掘的框架，它会基于广泛使用的“Bag of Words”原则进行分析。这一方法非常简单易用，它会统计文本中每个词的频率，然后把词频作为变量。这一看似简单的方法其实非常有效，并且现在已经成了自然语言处理领域的基准。

主要步骤如下：

Step 1: 加载相应的包并且提出数据

# 加载包 library('stringr') library('readr') library('wordcloud') library('tm') library('SnowballC') library('RWeka') library('RSentiment') library(DT) # 提出相关数据 r1 = as.character(rangoon$text)1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.

Step 2: 数据预处理

对文本进行预处理可以显著提升Bag of Words方法（其他方法也是）的效果。

预处理的第一步是构建语料库，简单地说就是一本词典。语料库一旦建立好了，预处理也就完成了大半。

首先，让我们移除标点，基础方法就是把不是数字和字母的对象移除。当然，有时标点符号也很有用，像web地址中标点就有提示符的作用。所以，移除标点要具体问题具体分析，本文中则不需要它们。

之后，我们把单词都变成小写防止统计错误。

预处理的另一个任务是把没有用的词组去掉，很多词被频繁使用但只在句子里才有意义。这些词被称为“stop words”（停词）。举个例子，像the，is这些词就是停词，它们对之后的情感分析无甚作用，所以就把它们去掉来给数据瘦身。

另一个重要环节是stemming（词干提取），他能把不同结尾的词转换成原始形式。比如，love，loved，loving这些词之间的差异很小，可以用一个词干也就是lov来代表它们，这个降维过程就叫词干提取。

一旦我们把数据预处理好了，我们就可以开始统计词频来为未来建模做准备了。tm包提供了一个叫“DocumentTermMatrix”的来完成相应功能，它会返回一个矩阵，矩阵的每一行代表文档（本例中是一条推特），列就代表了推特中的单词。具体的数据就代表了每条对特相应单词的出现频率。

我们生成这个举证并把它命名为“dtm_up”。

# 数据预处理 set.seed(100) sample = sample(r1, (length(r1))) corpus = Corpus(VectorSource(list(sample))) corpus = tm_map(corpus, removePunctuation) corpus = tm_map(corpus, content_transformer(tolower)) corpus = tm_map(corpus, removeNumbers) corpus = tm_map(corpus, stripWhitespace) corpus = tm_map(corpus, removeWords, stopwords('english')) corpus = tm_map(corpus, stemDocument) dtm_up = DocumentTermMatrix(VCorpus(VectorSource(corpus[[1]]$content))) freq_up <- colSums(as.matrix(dtm_up))1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.

Step 3: 计量情感

现在是时候来进行情感打分了。R中的“calculate_sentiment”函数可以完成这一工作，它会读入文本并计量每个句子的情感得分。这一函数会把文本作为输入，输出一个包含每个句子情感得分的向量。

让我们来实现这一功能。

# 计量情感 sentiments_up = calculate_sentiment(names(freq_up)) sentiments_up = cbind(sentiments_up, as.data.frame(freq_up)) sent_pos_up = sentiments_up[sentiments_up$sentiment == 'Positive',] sent_neg_up = sentiments_up[sentiments_up$sentiment == 'Negative',] cat("We have far lower negative Sentiments: ",sum(sent_neg_up$freq_up)," than positive: ",sum(sent_pos_up$freq_up))1.2.3.4.5.6.7.

我们发现褒义词和贬义词的比例是5780/3238 = 1.8，乍一看电影还是受到观众的好评的

让我们分别深入挖掘好拼和差评来获取更深的理解。

– 褒义词

下方的表格展示了被分类为好拼的文本的词频，我们通过datatable函数实现这个功能。

“love”，“best”和“brilliant”是好评中的三大高频词。

DT::datatable(sent_pos_up)1.

textsentimentfreq_upaccomplishaccomplishPositive1adaptadaptPositive2appealappealPositive4astonishastonishPositive3awardawardPositive85aweawePositive11awestruckawestruckPositive5benefitbenefitPositive1bestbestPositive580betterbetterPositive186

我们可以把这个结果用词云进行可视化，词云中单词个头越大代表它出现频率越高。

– 褒义词词云

layout(matrix(c(1, 2), nrow=2), heights=c(1, 4)) par(mar=rep(0, 4)) plot.new() set.seed(100) wordcloud(sent_pos_up$text,sent_pos_up$freq,min.freq=10,colors=brewer.pal(6,"Dark2"))1.2.3.4.5.

词云也显示了love是好评中频率最高的单词。

– 贬义词

重复之前的步骤，贬义词中“miss”，“dismal”和“hell”是top3，让我们也用词云来可视化。

DT::datatable(sent_neg_up)1.

textsentimentfreq_upabruptabruptNegative3addictaddictNegative1annoyannoyNegative3arduousarduousNegative1attackattackNegative2awkwardawkwardNegative2badbadNegative64badbadNegative64baselessbaselessNegative1bashbashNegative5beatbeatNegative22

贬义词词云

plot.new() set.seed(100) wordcloud(sent_neg_up$text,sent_neg_up$freq, min.freq=10,colors=brewer.pal(6, "Dark2")1.2.3.

注意：在文本分析时，最好对分析的对象有一定了解。比如“bloody”或者“hell”这样的贬义词可能是从电影的插曲“bloody hell”中被统计出来的。相似的，“miss”也可能来自于Ragoon中的女性人物“Miss Julia”，这样把它作为贬义词处理可能就不合适了。

考虑到这些异象，我们要对分析结果做进一步处理。之前统计的褒贬词的比例是1.8，现在3238个贬义词中的144个“hell”先不考虑，这样这个比例会上升到1.87。

这是得到观众对Rangoon平价的第一步，看起来好评居多，我们需要用更细致的方法省查这一结论。

5. 用 “syuzhet” 包进行分析

“syuzhet”包会使用3个情感词典来进行情感分析。与上述方法不同，它能分析更广范围的情感。当然，第一步还是要对数据进行预处理，包括对html链接进行清洗。

# 方法2 - 使用syuzhet包 text = as.character(rangoon$text) ## 去掉回复 some_txt<-gsub("(RT|via)((?:\\b\\w*@\\w+)+)","",text) ## 清洗html链接 some_txt<-gsub("http[^[:blank:]]+","",some_txt) ## 去掉人名 some_txt<-gsub("@\\w+","",some_txt) ## 去掉标点 some_txt<-gsub("[[:punct:]]"," ",some_txt) ## 去掉数字 some_txt<-gsub("[^[:alnum:]]"," ",some_txt)1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.

在预处理之后，可以用“get_nrc_sentiment”函数来提取情感。这个函数会调用NRC情感词典来计量不同的情感的程度和相关比例。

这个函数会输出一个数据框，每一行代表原始文件的一个句子，每一列代表一种情感类型和正负情感配比。一共有十列，代表“anger”, “anticipation”, “disgust”, “fear”, “joy”, “sadness”, “surprise”, “trust”, “negative”, “positive”。

让我们把这个结果也可视化

# 可视化 library(ggplot2) library(syuzhet) mysentiment<-get_nrc_sentiment((some_txt))1.2.3.4.

# 得到每种情感的得分 mysentiment.positive =sum(mysentiment$positive) mysentiment.anger =sum(mysentiment$anger) mysentiment.anticipation =sum(mysentiment$anticipation) mysentiment.disgust =sum(mysentiment$disgust) mysentiment.fear =sum(mysentiment$fear) mysentiment.joy =sum(mysentiment$joy) mysentiment.sadness =sum(mysentiment$sadness) mysentiment.surprise =sum(mysentiment$surprise) mysentiment.trust =sum(mysentiment$trust) mysentiment.negative =sum(mysentiment$negative)1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.

# 绘制柱状图 yAxis <- c(mysentiment.positive, + mysentiment.anger, + mysentiment.anticipation, + mysentiment.disgust, + mysentiment.fear, + mysentiment.joy, + mysentiment.sadness, + mysentiment.surprise, + mysentiment.trust, + mysentiment.negative)1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.

xAxis <- c("Positive","Anger","Anticipation","Disgust","Fear","Joy","Sadness","Surprise","Trust","Negative") colors <- c("green","red","blue","orange","red","green","orange","blue","green","red") yRange <- range(0,yAxis) + 1000 barplot(yAxis, names.arg = xAxis, xlab = "Emotional valence", ylab = "Score", main = "Twitter sentiment for Movie Rangoon 2017", sub = "Feb 2017", col = colors, border = "black", ylim = yRange, xpd = F, axisnames = T, cex.axis = 0.8, cex.sub = 0.8, col.sub = "blue") colSums(mysentiment)1.2.3.4.5.6.7.

看看这个柱状图和每种情感的总和，积极情感（“positive”，“joy”，“trust”）比消极情感（“negative”，“disgust”，“anger”）得分高很多。这或许暗示了观众对电影评价比较正面。

6. 结论

两个方法都表名电影“Rangoon”得到了观众的肯定。

7. 对电影表现构建一个预测模型

本文专注于对电影“Rangoon”相关推特进行情感分析，然而对于预测票房而言这可能不是很有作用。众所周知，很多电影叫好不叫座，一些脑残片却能赚得盆满钵满。

这可咋整？

解决方案就是分析同类型电影的PT/NT比（好评差评比例）转换为票房的历史数据，并构建一个拟合与预测兼优的模型。这个模型可以用来预测电影是否会获得商业上的成功，在Rangoon这个例子里，1.87会被作为输入的值。

由于这个问题超过了本文的范畴，我们不会展开讨论。但需要注意的是文本分析也能用来预测电影票房。

结语

本文使用电影相关推特来进行情感分析，需要注意的是采集的推特的发表时间可能很重要。在电影上映前后的推特可能在情感上有很大分歧，不同的预处理方式也会影响到结果。

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