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总体评论云图展示:

1
2
3
4
words<-table(seg_Words)%>%data.table()
setnames(words,"N","pinshu")
words[pinshu>1000#去除较低频数的词汇(小于1000的)
wordcloud2(words[pinshu>1000], size = 2, fontFamily = "微软雅黑",color = "random-light", backgroundColor = "grey")

 

由于数据太多,导致我的破电脑卡顿,所以在制作云图的时候去掉了频数低于 1000 的词汇。

云图结果如下:

整体来看,大家对这不影片的评论还是不错呀!剧情,动作,爱国等话题是大家谈论的焦点。

评价关键词:吴京、个人英雄主义、主旋律、中国、主角光环、达康书记、很燃。

可见,“燃”并不是看完之后的最多反馈,观众更多是对吴京本人的赞叹,以及对爱国主义和个人主义的评价。

不同评论等级的云图展示

但是如果把不同评价的人的评论分别展示会是什么样子呢?也就是对五个等级(力荐,推荐,还行,较差,很差)的评论内容制作云图,代码如下(只要改变代码中力荐为其他即可):

 

1. 力荐的评论人的评论云图

2. 推荐的评论人的评论云图

3. 还行的评论人的评论云图

4. 较差的评论人的评论云图

5. 很差的评论人的评论云图

结论

从不同的评论的分词结果来看,他们都有一个共同的话题:爱国。

在力荐的评论中可能爱国话题的基数比很差的评论中的多,在力荐的评论中人们更愿意讨论的是爱国话题之外的事情。在很差的评论中人们讨论的大多是爱国话题。而且他们占的比例很有意思,从力荐的人到评论很差的人,爱国话题的比例逐渐增加。

我们不能主观的认为谁对谁错,只能说他们站在的角度不一样,所以看到的结果也不太一样。当我们和别人意见不同时,往往是所处的角度不同。评论很差的人考虑的更多的是爱国的话题吧(这里只是爱国话题的讨论,并不是谁爱不爱国)!!

分析完了,这部《战狼2》之所以能获得这么多人的支持,根本原因还是在于从制作上实现了《战狼1》所没有的美国大片级大场面,同时在爱国主义上引起了共鸣,激起了民心。

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