批踢踢韓國魚聲量分析
第二組
2020-03-29 22:46:29
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artTitle artDate artTime
1 [討論]王小姐事件有讓韓國瑜掉票嗎？ 2020/01/01 03:34:10
2 [新聞]跨年升旗未見李佳芬韓國瑜稱時差還沒調回來 2020/01/01 05:50:02
3 [討論]韓國瑜不好嗎? 2020/01/01 06:33:45
4 [討論]關鍵時刻說韓國瑜被彭博社修理？ 2020/01/01 06:56:27
5 Fw:[新聞]韓國瑜:不信邪惡會戰勝光明韓粉激動下跪 2020/01/01 07:05:53
6 [討論]劉喬安是否要感謝韓國瑜罵蘋果 2020/01/01 07:20:33
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1 https://www.ptt.cc/bbs/HatePolitics/M.1577878812.A.9D3.html oppo5566
2 https://www.ptt.cc/bbs/HatePolitics/M.1577886964.A.809.html TeacherLin
3 https://www.ptt.cc/bbs/HatePolitics/M.1577889587.A.114.html pp5434
4 https://www.ptt.cc/bbs/HatePolitics/M.1577890949.A.7B7.html lunli924
5 https://www.ptt.cc/bbs/HatePolitics/M.1577891514.A.F15.html deathdecay
6 https://www.ptt.cc/bbs/HatePolitics/M.1577892400.A.2CB.html greedyba
artCat commentNum push boo
1 HatePolitics 80 39 4
2 HatePolitics 29 13 7
3 HatePolitics 74 17 18
4 HatePolitics 61 29 2
5 HatePolitics 34 12 12
6 HatePolitics 6 1 1
sentence
1 我跟韓粉不太熟 請問有人有觀察到身邊的韓粉 因為王小姐事件\n\n所以決定不投給韓國瑜的嗎？\n\n還是覺得這種事情無傷大雅 只是全天下男人都會犯的錯？\n
2 1.新聞網址︰\nhttps://www.setn.com/news.aspx?NewsID=664558\n2.新聞來源︰\n三立新聞\n3.新聞內容︰\n記者鍾宇皓／綜合報導\n\n李佳芬趕在跨年前回到台灣，但韓國瑜出席跨年活動和元旦升旗，理當應該連袂出席的李\n佳芬卻都不見人影，韓國瑜被問到時表示，李佳芬時差還沒調回來，準備好就會出現，但\n韓國瑜600萬元爭議持續延燒，李佳芬日前登上節目親自回應。\n\n國民黨總統後選人韓國瑜：「她（李佳芬）剛回國，她時間還沒有調整完畢，等她調整完\n畢，自然會出來祝福大家新年快樂，謝謝。」\n\n講完馬上轉身，韓國瑜聽到太座大名，答案超精簡。李佳芬31日晚間返國，沒有跟丈夫一\n起參加高雄倒數，也沒有出現在台南的元旦升旗典禮。\n\n國民黨總統後選人韓國瑜：「祝福大家新年快樂，大家新年快樂，謝謝。」\n\n壹週刊再爆新莊王小姐曾經跟韓國瑜一起出國5、6次，先前2人借貸600萬元的事件就已經\n讓李佳芬立場尷尬，先前她上節目被問到韓國瑜好友黃文財說她不知情，就已經語帶模糊\n。\n\n韓國瑜妻子李佳芬：「我也知情，但有時候我會跟他說這個案子我看不太。」\n\n節目主持人黃暐瀚：「妳不是看週刊才知道的？」\n\n韓國瑜妻子李佳芬：「不會啦。」\n\n節目主持人黃暐瀚：「週刊說妳根本都不知情，是這一爆出來、黃文財一講妳才知道。」\n\n韓國瑜妻子李佳芬：「不會啦。」\n\n「不會啦」3個字究竟是什麼意思？王小姐事件持續延燒，周刊報導李佳芬本來要造訪澳\n門拉票，擔心被記者攔截，索性遠赴澳洲，行程還超級保密，直到何庭歡開直播才知道。\n\n國民黨總統後選人韓國瑜（2019.12.26）：「女孩子都會有疙瘩，只要經過溝通就OK啦。\n」\n\n有些事情不清楚但該管還是要管，根據週刊爆料，韓國瑜在打麻將或和朋友飲酒聚會時，\n如果遇到李佳芬打電話「查勤」，都會立刻比出「噓」的手勢，就怕穿幫，但小事瞞著老\n婆，如果大事也打迷糊仗，要取信總統大選，選民恐怕沒這麼容易。\n4.附註、心得、想法︰\n時機成熟之時 佳芬姐的時差就會調整回來 各位覺得需要幾天呢?\n
3 想當年他被王世堅電的時候，\n\n多少人很崇拜他。覺得他電王世堅電得好。\n\n現今行政首長能這樣的，不多耶。\n\n選高雄市市長的時候，ptt的風向是陳其邁穩了，還記得嗎?\n\n他確實給人民希望，一個高雄重獲新生的希望。\n\n現在高雄市長，在很短的時間內，\n\n水溝通了，路平了，登革熱不見了。\n\n這不再再證明韓國瑜的能力不錯嗎?\n\n對比蔡英文，勞工是我心裡最軟的一塊，\n\n香菸叫做超買，不是貪汙，\n\n說好的礦業法被幹掉，\n\n實價登錄2.0變0.5，\n\n極端愚蠢的非核家園...\n\n這，對比蔡英文，至少韓國瑜你還沒給他機會吧。\n\n蔡英文是已經給四年，卻做得不好了。\n\n對比蔡英文，韓國瑜算不錯了吧。\n
4 剛剛關鍵時刻秀出了一篇彭博社的文章\n\n寶傑說彭博社身為一個中立的媒體\n\n幾乎沒看過他們用這麼狠的字眼去形容一個人\n\n頂多就是川普那個時候比較狠一點\n\n吳子嘉表示這篇文章 剖析的非常深入\n\n而裡面形容韓國瑜的 全都是負面字眼\n\n像是bizarre 種族歧視 還有厭女症（Misogyny 又翻做女性貶抑）\n\n另外還把跪著走路這段拿出來講 認為總統候選人在耍寶\n\n彭博社這樣一發 不就全世界都知道了\n\n有必要這樣嗎？\n\n\n
5 作者: deathdecay (AZOTH) 看板: Gossiping\n標題: [新聞] 韓國瑜:不信邪惡會戰勝光明 韓粉激動下跪\n時間: Wed Jan 1 23:10:56 2020\n\n1.媒體來源:\n聯合報\n\n2.記者署名\n記者鄭維真、鄭惠仁／台南即時報導\n\n3.完整新聞標題:\n韓國瑜台南喊不相信邪惡會戰勝光明 韓粉激動下跪暈厥\n\n4.完整新聞內文:\nhttps://i.imgur.com/4oLkhjJ.jpg\n國民黨總統候選人韓國瑜今天上午一連參加高雄、台南升旗典禮，他在台南公園升旗完致\n詞表示，一個邪門歪道的政黨只要遇到不同的人就查你水表，民進黨到現在都搞不清楚還\n在抹黑，讓人民害怕，「我不相信邪惡會戰勝光明」，現場呼聲不斷、氣氛相當沸騰。活\n動結束前，一名韓粉突然下跪暈厥，維安人員趕緊衝上前攙扶。\n\n韓國瑜說，執政黨應思考，到底是希望人民愛你才投你一票，還是怕你才投你一票，一個\n優秀的政黨、一群優秀的政治人物認真打拚，苦民所苦讓人民感動，愛你把選票投給你才\n是「正確的政治康莊大道」；一個邪門歪道的政黨、政治人物，只要遇到不同的人就查你\n水表，警察就上門，只要不支持你就在恐懼之下，民進黨到現在都搞不清楚還在抹黑，讓\n人民害怕。\n\n韓國瑜表示，台南鄉親支持30年讓民進黨壯大，結果今天民進黨的權貴貪汙腐敗、吃香喝\n辣，離人民越來越遙遠，這不是我們要的，也不是聰明的台南人應該做的決定，民進黨已\n經不是過去清廉勤政愛鄉土的政黨，「我不相信邪惡會戰勝光明」，一定要選出優秀的領\n導人帶領國家。\n\n典禮結束之前，一名韓粉突然在舞台前下跪，嘴裡念念有詞，但疑似身體不適暈厥，維安\n人員趕緊衝上前將她攙扶離開現場，韓國瑜與謝龍介也立即走下舞台詢問婦人的身體狀況\n，婦人隨後被帶到一旁休息暫無大礙。\n\n5.完整新聞連結 (或短網址):\nhttps://udn.com/vote2020/story/12702/4261458\n6.備註:\n
6 https://tw.appledaily.com/new/realtime/20141210/521977/\n太陽花女王劉喬安赴澳門躲染黃風暴\nhttps://tw.nextmgz.com/realtimenews/news/37531793\n劉喬安名冊中B富商身價曝光\n\n不是有很多人批評媒體霸凌劉喬安\n韓國瑜剛幫劉喬安出了一口氣\n痛罵蘋果\n劉喬安是否要感謝韓國瑜罵蘋果\n轉換日期格式
設定斷詞函數
# 初始化斷詞引擎
jieba_tokenizer <- worker(user="user_dict.txt", stop_word = "stop_words.txt")
new_user_word(jieba_tokenizer,c("韓國瑜","韓國魚","不支持"))[1] TRUE斷詞
計算所有字在單一文集中的總詞頻
計算所有字在文集中的總詞頻
tokens_count <- word_count %>%
group_by(word) %>%
summarise(count = sum(count)) %>%
arrange(desc(count))
tokens %>%
count(word, sort = TRUE) %>%
filter(n > 500) %>%
mutate(word = reorder(word, n)) %>%
ggplot(aes(word, n)) +
geom_col() +
xlab(NULL) +
ylab("出現次數") +
coord_flip()
文字雲
選前文字雲
word_count %>%
filter(artDate == as.Date('2020/01/11')) %>%
select(word,count) %>%
group_by(word) %>%
summarise(count = sum(count)) %>%
filter(count>20) %>% # 過濾出現太少次的字
wordcloud2()Adding missing grouping variables: `id`, `artTitle`, `artDate`選後文字雲
word_count %>%
filter(artDate == as.Date('2020/01/13')) %>%
select(word,count) %>%
group_by(word) %>%
summarise(count = sum(count)) %>%
filter(count>20) %>% # 過濾出現太少次的字
wordcloud2()Adding missing grouping variables: `id`, `artTitle`, `artDate`罷免聲量
word_count %>%
filter(word == "罷免"|word =="下台") %>%
ggplot(aes(x=artDate,y=count))+
geom_bar(stat = "identity")+
scale_x_date(labels = date_format("%m/%d")) 
# A tibble: 10 x 2
artDate count
<date> <int>
1 2020-01-11 52
2 2020-01-13 48
3 2020-01-14 33
4 2020-02-14 30
5 2020-01-12 29
6 2020-01-16 26
7 2020-01-30 26
8 2020-02-19 24
9 2020-01-27 23
10 2020-01-23 22草包聲量
word_count %>%
filter(word == "草包") %>%
ggplot(aes(x=artDate,y=count))+
geom_bar(stat = "identity")+
scale_x_date(labels = date_format("%m/%d")) 
# A tibble: 10 x 2
artDate count
<date> <int>
1 2020-01-16 11
2 2020-01-11 10
3 2020-01-14 8
4 2020-01-01 7
5 2020-01-04 7
6 2020-01-10 7
7 2020-01-12 7
8 2020-02-10 5
9 2020-01-02 3
10 2020-01-05 3準備LIWC字典
全名Linguistic Inquiry and Word Counts，由心理學家Pennebaker於2001出版
以LIWC字典判斷文集中的word屬於正面字還是負面字
[1] "character"與LIWC情緒字典做join
文集中的字出現在LIWC字典中是屬於positive還是negative
tokens_count %>%
inner_join(LIWC) %>%
arrange(desc(count)) %>%
mutate(word = factor(word, levels = rev(unique(word)))) %>%
group_by(sentiment) %>%
top_n(n=10,wt=count) %>%
ungroup() %>%
ggplot(aes(word, count, fill = sentiment)) +
geom_col(show.legend = TRUE) +
labs(x = NULL, y = "詞頻") +
facet_wrap(~sentiment, ncol = 2, scales = "free") +
coord_flip()#轉置Joining, by = "word"
以LIWC情緒字典分析
統計每天的文章正面字的次數與負面字的次數
sentiment_count <- word_count %>%
select(artDate,word,count) %>%
inner_join(LIWC) %>%
group_by(artDate,sentiment) %>%
summarise(count=sum(count))Adding missing grouping variables: `id`, `artTitle`Joining, by = "word"sentiment_count %>%
ggplot()+
geom_line(aes(x=artDate,y=count,colour=sentiment))+
scale_x_date(labels = date_format("%m/%d")) 
sentiment_count %>%
ggplot()+
geom_line(aes(x=artDate,y=count,colour=sentiment))+
scale_x_date(labels = date_format("%m/%d"))+
geom_vline(aes(xintercept = as.numeric(artDate[which(sentiment_count$artDate == as.Date('2020/01/11'))
[1]])),colour = "black") 