分析10万条弹幕,告诉你古董局中局2这部鉴宝题材剧咋样?

Showmedata用数据说话,今天我聊一聊《古董局中局2

有一部鉴宝题材的剧吵吵嚷嚷上线了那就是夏雨、魏晨等主演的古董局中局系列第二部古董局中局2鉴墨寻宝》下文简称为《古2

影视题材nvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9wNy5pdGMuY24vaW1hZ2VzMDEvMjA yMDA 1MjA vnd小说题材NkNTc4OTBkMGM5NDgyOWE1ZmMzODEzYWU5M2M2NjcuanBlZw?x-oss-process=image/format,png”>

这部剧制作团队是怒晴湘西》龙岭迷窟》等网剧的经典中的经典中的经典中的经典设置—管虎监制+费振翔导演。按理说有了龙岭迷窟》高兴成,费振翔导演以是愈发为所欲为,但是古2就完全没有《龙岭迷窟》给人带来的冷傲感了有些地方尚有点不尽人意。

01

经典中的经典中的经典中的经典鉴宝题材IP

从小说到桌游

先要给不知道《古董局中局》小伙伴们科普下,古董局中局》一共4部,马伯庸执笔的小说连载后就引起了风潮,备受追捧。

因为题材和剧情设置,被著名桌游公司改编成了桌游,更在事前流行一时之间之间,各大桌游店都在玩古董局中局,最后腾讯出手,买下版权,改编成了电视剧。

相关《古董局中局》桌游的游戏游戏玩法,庞大引荐下就是分为红黑两个阵营,红方以许下心愿为代表,家族成员成员遭到黑方部分设计设计陷害,想为家族成员成员平冤平冤,以击溃黑方为己任。黑方以老朝奉为代表,想统治骨董珍藏市场,权利通天,双方谁都不知道对方的真实的的身份,诸多骨董珍藏案件里面斗智斗勇。

02

豆瓣视频题材7.1分

古2拍的什么样样

实在这并短片题材不是古董局中局》第一次影视化,2018年时就由夏雨、乔振宇、蔡文静主演了第一部,剧情较原著改编幅度较大,而且后期剧情较为冗杂不拖沓,相关要紧、有关要紧的场面和对话太多,遭致剧情崩坏,最初豆瓣评分只有6.7分。

本次第二部照常夏雨剧中主角许下愿望,而其他配角都大换血,药否者和黄烟烟分别换成了阿丽亚。

故事主要根据原著第二部和第四部的其他其他内容,讲的夏雨饰演的许下愿望是北京潘家园小古董店”四悔斋”老板,古董鉴宝界最具权威的”五脉梅花”家族成员成员之一许家,唯一的传人。为了楸出隐藏在五脉之中的”老朝奉”造假权利,许下心愿孤身一人入局破局,与庞大的古董造假集团睁开眼睛层层竞赛,却被设局指引牵涉到出两幅《清明时时上河图》真赝难辨的惊天秘密。

夏雨的痞劲真是高度恢复原著书中许愿,一看就是胡同串子,但是第二部女主换人,看看网上的直接把直接评价,吐槽不少。

剧情方面虽然也存在诸多槽点,但是这部剧后面还是高度恢复小说的现在豆瓣评分也稳定在7.1分,效果还是不错的

分析再次重新整理了古2豆瓣的评分数据:

总体而言而言评分情况

OGQ0MzU5YTNhNWQ2NDk2Y2VkMTNlNS5qcGVn?x-oss-process=image/format,png”>

先看到总体而言而言评分情况,其中包括包罗给四星的最多,共占31.8%其次20.8%人给出了3星,19.6%人给出了2星。

短评词云

豆瓣人各对这部剧的直接把直接评价什么样呢?

经由分析豆瓣的短学生题材评也可以看到讨论最多的就是夏雨的演技,夏雨的演技还是有保障的同时女主黄烟烟也是讨论的聚焦点之一,许多书迷看来,黄烟烟本是个冰山美人,现在什么样酿出一这么活泼的北京妞儿?实在有点不符合人设。

除此之外,词云针对“剧情”原著”方面的讨论很多,除了吐槽,议论中表示“不喜欢”不错”等肯定的响声也不少。

03

看《古2时

弹幕中大家都在讨论些什么

接着我来分析下这部剧在腾讯视频的弹幕数据,这一次我还是用的Python一共收集再次重新整理了107570条弹幕。

弹幕字数分布

下面看到分析结果,先在弹幕发送的数据上很有意思,发送弹幕字数最多的不是5字以下,而是5-10字,这部分弹幕共有38107条,其次10-15字的弹幕也不少,为27948条。

单人弹幕发送量

看剧时人各发弹幕的恶习又如何呢?经由分析也也可以不测意外发瀑布题材现,高达58.73%人都只发了一条弹幕。1四季题材7.95%人发了两条弹幕。

弹幕关注更多更多人物散布

发弹幕时,人各讨论的主要人物都有哪些四季题材呢?再经数据分析再次重新整理也也可以不测意外发现,讨论最多的虽然是男主夏雨。其次区分是魏晨、老朝奉、阿丽亚等演员。

人物弹幕画

夏雨饰演–许下愿望

先看到夏雨饰演的许下心愿这一角色弹幕画像,弹幕中观众们都对夏雨的演技体现了肯定,凶猛”雅观”不喜欢”等都是高频词。夏雨不必多说,影帝就是影帝,演技一如既往得稳。总之,夏雨把许下心愿这个有点好吃懒做但是内心又满溢着正义的感和使命感的北京小青年归结得淋漓尽致。

魏晨饰演–药不然

相关魏晨饰演的药不然,观众们我以为,虽然比起第一部少了点贵公子的以为,但魏晨版药否者也还不错,药不然的放荡不羁、混不惜牺牲都变现的很有分寸。议论中慨叹魏晨演技还不错,演出了痞帅”以为,还挺让人面前一亮。同时也有跟第一部乔振宇版进行对比的

阿丽亚饰演–黄烟烟

最后看到阿丽亚饰演的黄烟烟角色词云,这个饰演的争议就很大了比起第一部冷若冰霜的冰山天生尤物,这一部版的黄烟烟转眼变成了活泼生动的北京大妞。这方面还是让观众们挺难接受的词云中感叹“一言难尽”出戏”无助”词频出。

04

教你用Python分析

古2腾讯视频弹幕

相关数分析部分,可获取了腾讯弹幕的数据并进行了以下的分析,以下为部分分析代码。

作文题材>

  • 弹幕发送字数分布
  • 单人弹幕发送总量分布
  • 弹幕心情评分分布
  • 弹幕主要关注更多更多人物散布
  • 弹幕人物画像(代码暂略)
  • 先导入数据处置方式和相关的作图库小说题材

    #导入库

    importnumpiasnp

    importpandaaspd

    importmatplotlib.pyplotasplt

    importjieba

    importjieba.analyse

    fromsnownlpimportSnowNLP

    frompyecharts.chartimportBar,Pie,Line,WordCloud,Page

    frompyechartimportopt影视题材ionasopts

    01弹视频题材幕基本概况

    爬取到弹幕是这样的的子的一共包罗了以下有关相关信息:集数、议论id视频题材用户名、vip品阶、议论其他其他内容、议论时间点和评论点赞。

    #读入数据

    df_1=pd.read_c瀑布题材sv\’./data/古董局中局2腾讯弹幕.csv\’,encoding=\’utf-8瀑布题材\’,engine=\’python\’

    df_1.head

    一共有107570条弹幕数据。

    df_1.info

    <class\’pandas.core.fram短片题材e.DataFrame\’>

    RangeIndex:107570entries,0to107569

    Datacolumntotal7column:

    episod107570non-nulint64

    comment_id107570non-nulint64

    oper_nam25539non-nulobject

    vip_degre107570non-nulint64

    cont107570non-nulobject

    time_point107570non-nulint64

    up_count107570non-nulint64

    dtypes:int645,object2

    memoriusage:5.7+MB

    02弹幕字数分布

    #寻思字数

    word_num=df_1[\’content\’].applilambdax:lenx

    #分箱

    bin=[0,5,10,15,20,25,30,35,40,45,50,549]

    word_num_cut=pd.cutword_num,bin.value_count.sort_index

    #柱形图

    bar1=Barinit_opts=opts.InitOptwidth=\’1350px\’,height=\’750px\’

    bar1.add_xaxiword_num_cut.index.astyp\’str\’.tolist

    bar1.add_yaxi””,word_num_cut.values.tolist,category_gap=\’4%\’

    bar1.set_global_opttitle_opts=opts.TitleOpttitle=”弹幕发送字数分布”,

    visualmap_opts=opts.VisualMapOptmax_=38107

    bar1.rend

    03弹幕情感分析

    defnlp_scorex:

    “””

    效用短片题材:可可获取心情评分

    “””

    sn=SnowNLPx

    returnsn.sentiments

    #寻思心情得分

    df_1[\’nlp_score\’]=df_1[\’content\’].maplambdax:nlp_scorex

    #分箱

    score_bin=[0,0.1,0.2,小说题材0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1]

    score_cut=pd.cutdf_1[\’nlp_score\’],bins=score_bin

    score_cut=score_cut.value_count.sort_index

    #绘制折线图

    line1=Lineinit_opts=opts.InitOptwidth=\’1350px\’,height=\’750px\’

    line1.add_xaxiscore_cut.index.astyp\’str\’.tolist

    line1.add_yaxi\’\’,score_cut.values.tolist,

    areastyle_opts=opts.A reaStyleOptopacity=0.5,

    label_opts=opts.LabelOptis_show=Fals

    line1.set_global_opttitle_opts=opts.TitleOpttitle=\’弹幕心情评分分布[0~1]\’,

    #toolbox_opts=opts.ToolboxOpt,

    visualmap_opts=opts.VisualMapOptmax_=22288

    line1.set_series_optlinestyle_opts=opts.LineStyleOptwidth=4

    line1.rend

    04弹幕关注更多更多人数数量占比

    defcalculate_numwords_list:

    “””

    效用:给定关键词列表,寻思弹幕出现次数

    “””

    pattern=\’|\’.joinwords_list

    num=intdf_1[\’content\’].str.containpattern.sum

    returnnum

    #关键词

    xiayu=[\’许下愿望\’,\’夏雨\’,\’下雨\’]

    weichen=[\’药不然\’,\’魏晨\’,\’药二爷\’,\’晨晨\’,\’老魏\’,\’晨哥\’,\’晨\’]

    laochaofeng=[\’老朝奉\’,\’老朝凤\’,\’老朝\’,\’老嘲讽\’,\’老巢\’]

    A liya=[\’黄烟烟\’,\’阿丽亚\’,\’烟烟\’]

    liangj=[\’梁静\’,\’素姐\’]

    liuyim=[\’一鸣\’,\’毕彦君\’]

    all_list=[xiayu,weichen,laochaofeng,A liya,liangjing,liuyiming]

    danmu_nam=[\’夏雨\’,\’魏晨\’,\’老朝奉\’,\’阿丽亚\’,\’梁静\’,\’刘一鸣\’]

    danmu_num=[calculate_numiforiinall_list]

    #柱形图

    bar2=Barinit_opts=opts.InitOptwidth=\’1350px\’,height=\’750px\’

    bar2.add_xaxidanmu_nam

    bar2.add_yaxi\’数量\’,danmu_num

    bar2.set_global_opttitle_opts=opts.TitleOpt\’弹幕主要关注更多更多人物散布\’,

    visualmap_opts=opts.VisualMapOptmax_=20000

    bar2.rend

    结语

    现在这部《古2还在更新中,人各也也可以等都更新完了看,终究免费看剧岂不不香吗?同时C君在这里还是很举荐人各去玩下这个《古董局中局》桌游,确比较烧脑的

    本文出品:CDA 数据分析师(ID:cdacdacda

    原文链接:https://blog.csdn.net/yoggieCDA /article/details/106228954?ops_request_misc=%257B%作文题材2522request%255Fid%2522%253A %2522166856496116782425691787%2522%252C%2522scm%2522%253A %252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=166856496116782425691787&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-15-106228954-null-null.nonecase&utm_term=%E9%A 2%9影视题材8%E6%9D%90

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