LDA 主題分析草稿
第15組：龔雪燕、鄭宇翔、鄭子婷、余任濤
2020/06
系統設置
## [1] ""安裝 Packages
packages = c("readr", "tm", "data.table", "dplyr", "stringr", "jiebaR", "tidytext", "ggplot2", "tidyr", "topicmodels", "LDAvis", "igraph","knitr", "webshot", "purrr", "ramify", "RColorBrewer", "htmlwidgets", "servr")
existing = as.character(installed.packages()[,1])
for(pkg in packages[!(packages %in% existing)]) install.packages(pkg)# 載入packages
library(readr)
library(tm)
library(dplyr)
library(jiebaR)
library(tidyr)
library(tidytext)
library(igraph)
library(topicmodels)
library(stringr)
library(ggplot2)
library(knitr)
library(RColorBrewer)
require(data.table)
require(wordcloud2)
mycolors <- colorRampPalette(brewer.pal(8, "Set3"))(20)讀取資料
載入資料
# 文章資料
HongKong <- fread("HongKong_articleMetaData.csv", encoding = "UTF-8")
HongKong$artDate = HongKong$artDate %>% as.Date("%Y/%m/%d") # 將日期欄位格式由chr轉為date
#回覆資料
HongKong_review <- fread("HongKong_articleReviews.csv", encoding = "UTF-8")
# 選取需要的欄位
HongKong_review <- HongKong_review %>%
select(artUrl, cmtPoster, cmtStatus, cmtContent)
HongKong_review2 <- fread("HongKong_articleReviews.csv", encoding = "UTF-8")資料預覽
發文者數量
length(unique(HongKong$artPoster))## [1] 3537回覆者數量
length(unique(HongKong_review$cmtPoster))## [1] 45674總參與人數量
allPoster <- c(HongKong$artPoster, HongKong_review$cmtPoster)
length(unique(allPoster))## [1] 46709整理參與人
# 整理所有出現過的使用者：
# 若曾發過文則標註爲：Poster；不曾發過文則標註爲：Replyer
userList <- data.frame(user = unique(allPoster)) %>%
mutate(type = ifelse(user%in%HongKong$artPoster, "poster", "replyer"))建立網路社群圖
Join文章與回覆
posts_Reviews <- merge(x = HongKong, y = HongKong_review, by = "artUrl")篩選欄位
# 取出 cmtPoster（回覆者）、artPoster（發文者）、artUrl（文章連結）三個欄位
link <- posts_Reviews %>%
select(cmtPoster, artPoster, artUrl)建立網路關係
reviewNetwork <- graph_from_data_frame(d=link, directed=T)資料篩選
由於人數眾多，我們設定一些條件來篩選資料
1. 篩選發文數 > 5：代表發文者是否高度關注該主題並熱於分享
2. 篩選回文數 > 100：代表發文者的文章是否能一定引起共鳴
HongKong_poster = table(HongKong$artPoster) %>% sort %>% as.data.frame
colnames(HongKong_poster) = c("artPoster","freq")
HongKong_poster = HongKong_poster %>% filter(freq >= 5) # 發文次數 > 5
link <- posts_Reviews %>%
filter(commentNum >= 100) %>% # 回覆數 > 100
filter(artPoster==HongKong_poster$artPoster) %>%
select(cmtPoster, artPoster, artUrl) %>%
unique()## Warning in `==.default`(artPoster, HongKong_poster$artPoster): 較長的物件長度並
## 非較短物件長度的倍數## Warning in is.na(e1) | is.na(e2): 較長的物件長度並非較短物件長度的倍數過濾圖中的Vertex
# 篩選 link 中有出現的使用者
filtered_user <- userList %>%
filter(user%in%link$cmtPoster | user%in%link$artPoster) %>%
arrange(desc(type))建立網路關係圖
set.seed(487)
# 先把關係的方向性拿掉，減少圖片中的不必要的資訊
reviewNetwork <- graph_from_data_frame(d=link, v=filtered_user, directed=F)
plot(reviewNetwork, vertex.size=3, edge.arrow.size=.2, vertex.label=NA)
加強圖像的顯示資訊
set.seed(487)
labels <- degree(reviewNetwork)
V(reviewNetwork)$label <- names(labels)
# 依使用者的身份來區分點的顏色：有發文的話是金色，只有回覆文章的則是淺藍色
V(reviewNetwork)$color <- ifelse(V(reviewNetwork)$type=="poster", "gold", "lightblue")
# 依據回覆發生的文章所對應的主題，對他們的關聯線進行上色
#E(reviewNetwork)$color <- ifelse(E(reviewNetwork)$cmtStatus == "推", "lightgreen", "palevioletred")
# 顯示超過 5 個關聯的使用者帳號
plot(reviewNetwork, vertex.size = 3, edge.arrow.size=.2,
vertex.label=ifelse(degree(reviewNetwork) > 5, V(reviewNetwork)$label, NA), vertex.label.font = 2)
LDA 主題分析
資料前處理
# 斷句
HongKong_meta <- HongKong %>%
mutate(sentence=gsub("[\n]{2,}", "。", sentence))
# 以全形或半形驚歎號、問號、分號以及全形句號進行斷句
HongKong_sentences <- strsplit(HongKong_meta$sentence,"[。！；？!?;]")
# 將每句句子與他所屬的文章連結配對起來，整理成一個dataframe
HongKong_sentences <- data.frame(
artUrl = rep(HongKong_meta$artUrl, sapply(HongKong_sentences, length)),
sentence = unlist(HongKong_sentences)
) %>%
filter(!str_detect(sentence, regex("^(\t|\n| )*$")))
HongKong_sentences$sentence <- as.character(HongKong_sentences$sentence)
# 斷詞
# 使用斷詞引擎，放入要用的詞典和停用字
jieba_tokenizer = worker(user="HongKong_lexicon.txt", stop_word = "stop_words.txt", write = "NOFILE")
HongKong_tokenizer <- function(t) {
lapply(t, function(x) {
if(nchar(x)>1){
tokens <- segment(x, jieba_tokenizer)
# 去掉字串長度爲1的詞彙
tokens <- tokens[nchar(tokens)>1]
return(tokens)
}
})
}
HongKong_tokens <- HongKong_sentences %>%
unnest_tokens(word, sentence, token = HongKong_tokenizer) %>%
filter(!str_detect(word, regex("[0-9a-zA-Z]"))) %>%
count(artUrl, word, sort = TRUE) %>%
rename(count=n)
# 清理斷詞結果：挑出總出現次數大於3的字
reserved_word <- HongKong_tokens %>%
group_by(word) %>%
count() %>%
filter(n > 3) %>%
unlist()
HongKong_removed <- HongKong_tokens %>%
filter(word %in% reserved_word)
# 將資料轉換為 Document Term Matrix (DTM)
HongKong_dtm <- HongKong_removed %>% cast_dtm(artUrl, word, count)
HongKong_dtm## <<DocumentTermMatrix (documents: 9168, terms: 19924)>>
## Non-/sparse entries: 619333/182043899
## Sparsity : 100%
## Maximal term length: 14
## Weighting : term frequency (tf)主題分析
# LDA分成 10 個主題
#HongKong_lda <- LDA(HongKong_dtm, k = 10, control = list(seed = 1234))
#save(HongKong_lda, file = "HongKong_lda_result")
load("HongKong_lda_result")
# 看各群的常用詞彙
tidy(HongKong_lda, matrix = "beta") %>%
filter(!term %in% c("台灣","中國")) %>%
group_by(topic) %>%
top_n(10, beta) %>%
ungroup() %>%
mutate(topic = as.factor(topic), term = reorder_within(term, beta, topic)) %>%
ggplot(aes(term, beta, fill = topic)) +
geom_col(show.legend = FALSE) +
facet_wrap(~ topic, scales = "free") +
coord_flip() +
scale_x_reordered()
主題命名
topic_name = c("武漢肺炎", "美國法案", "港警鎮壓", "民主自由", "none", "none2", "國安法", "移民", "遊行示威", "香港政府")cbind Document主題分佈
# 主題分布
tmResult <- posterior(HongKong_lda)
doc_pro <- tmResult$topics
dim(doc_pro)## [1] 9168 10# get document topic proportions
document_topics <- doc_pro[HongKong$artUrl,]
document_topics_df =data.frame(document_topics)
colnames(document_topics_df) = topic_name
rownames(document_topics_df) = NULL
news_topic = cbind(HongKong,document_topics_df)主題隨時間的變化
news_topic %>%
dplyr::select(-commentNum,-push,-boo) %>%
group_by(artDate = format(artDate,'%Y%m')) %>%
summarise_if(is.numeric, sum, na.rm = TRUE) %>%
melt(id.vars = "artDate") %>%
ggplot( aes(x=artDate, y=value, fill=variable)) +
geom_bar(stat = "identity") + ylab("value") +
scale_fill_manual(values=mycolors) +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1))
去除 none 主題和資料較少的月份
news_topic %>%
filter( !format(artDate,'%Y%m') %in% c(201912,202001,202002,202003,202004)) %>%
dplyr::select(-none, -none2, -commentNum, -push, -boo) %>%
group_by(artDate = format(artDate,'%Y%m')) %>%
summarise_if(is.numeric, sum, na.rm = TRUE) %>%
melt(id.vars = "artDate")%>%
ggplot( aes(x=artDate, y=value, fill=variable)) +
geom_bar(stat = "identity") + ylab("value") +
scale_fill_manual(values=mycolors) +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1))
將上圖以比例方式比較
news_topic %>%
filter( !format(artDate,'%Y%m') %in% c(201912,202001,202002,202003,202004)) %>%
dplyr::select(-none, -none2, -commentNum, -push, -boo) %>%
group_by(artDate = format(artDate,'%Y%m')) %>%
summarise_if(is.numeric, sum, na.rm = TRUE) %>%
melt(id.vars = "artDate")%>%
group_by(artDate) %>%
mutate(total_value =sum(value))%>%
ggplot( aes(x=artDate, y=value/total_value, fill=variable)) +
geom_bar(stat = "identity") + ylab("proportion") +
scale_fill_manual(values=mycolors) +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1))
根據上圖可以初步得知：
－ 去年7月，警民衝突加劇並發生「元朗事件」，讓「港警鎮壓」、「移民」、「遊行示威」成為主要討論。
－ 去年10月，《禁蒙面法》正式生效且港府允許陳同佳出獄，對於「香港政府」與林鄭月娥的作為成為主要討論。
－ 去年11月，美國參議會通過《香港人權民主法案》，「美國法案」這個主題在此時獲得反送中期間中最多的討論聲量。
－ 去年11月，香港中文大學、理工大學遭港警攻入，「港警鎮壓」這個主題在此時獲得反送中期間中最多的討論聲量。
－ 今年5月，香港《國安法》正式生效，引發香港人恐慌與移民潮，「移民」2字成為香港地區的熱門搜索詞。
LDA 視覺化
# 使用LDA預測每篇文章的主題
HongKong_topics <- tidy(HongKong_lda, matrix = "gamma") %>% # 在tidy function中使用參數"gamma"來取得 theta矩陣。
group_by(document) %>%
top_n(1, wt=gamma)
# 把文章資訊和主題join起來
posts_Reviews_LDA <- merge(x = posts_Reviews, y = HongKong_topics, by.x = "artUrl", by.y = "document")
posts_Reviews_LDA## artUrl
## 1: https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1562883620.A.B88.html
## 2: https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1562883620.A.B88.html
## 3: https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1562883620.A.B88.html
## 4: https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1562883620.A.B88.html
## 5: https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1562883620.A.B88.html
## ---
## 661522: https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1590648394.A.2B5.html
## 661523: https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1590648394.A.2B5.html
## 661524: https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1590648394.A.2B5.html
## 661525: https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1590648394.A.2B5.html
## 661526: https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1590648394.A.2B5.html
## artTitle artDate artTime
## 1: [新聞]寶礦力挺反送中？陸偶像女團GNZ48終止合 2019-07-11 14:14:16
## 2: [新聞]寶礦力挺反送中？陸偶像女團GNZ48終止合 2019-07-11 14:14:16
## 3: [新聞]寶礦力挺反送中？陸偶像女團GNZ48終止合 2019-07-11 14:14:16
## 4: [新聞]寶礦力挺反送中？陸偶像女團GNZ48終止合 2019-07-11 14:14:16
## 5: [新聞]寶礦力挺反送中？陸偶像女團GNZ48終止合 2019-07-11 14:14:16
## ---
## 661522: Re:[新聞]香港女吐心聲「不想移民台灣」！196字淚 2020-05-28 06:46:32
## 661523: Re:[新聞]香港女吐心聲「不想移民台灣」！196字淚 2020-05-28 06:46:32
## 661524: Re:[新聞]香港女吐心聲「不想移民台灣」！196字淚 2020-05-28 06:46:32
## 661525: Re:[新聞]香港女吐心聲「不想移民台灣」！196字淚 2020-05-28 06:46:32
## 661526: Re:[新聞]香港女吐心聲「不想移民台灣」！196字淚 2020-05-28 06:46:32
## artPoster artCat commentNum push boo
## 1: ebsd Gossiping 37 22 2
## 2: ebsd Gossiping 37 22 2
## 3: ebsd Gossiping 37 22 2
## 4: ebsd Gossiping 37 22 2
## 5: ebsd Gossiping 37 22 2
## ---
## 661522: i2taiwan Gossiping 8 0 3
## 661523: i2taiwan Gossiping 8 0 3
## 661524: i2taiwan Gossiping 8 0 3
## 661525: i2taiwan Gossiping 8 0 3
## 661526: i2taiwan Gossiping 8 0 3
## sentence
## 1: 媒體來源:\n聯合\n\n記者署名\n林庭瑤\n\n完整新聞標題:\n寶礦力挺反送中？陸偶像女團GNZ48終止合作\n\n\n\n\n完整新聞內文:\n\n香港反送中在7月1日發生占領香港立法會大樓事件。香港無線電視台TVB因「報導偏向警\n方」而引起社會爭議。傳日本飲料商寶礦力水特從TVB撤除了所有廣告。對此，梁振英發\n聲批評寶礦力水特公司，中國大陸流行樂偶像女子團體GNZ48也宣布終止與寶礦力水特公\n司的全部合作。\n\n據觀察者網和星島日報綜合報導，大陸全國政協副主席、前特首梁振英評論稱，「寶礦力\n黑白不分，我呼籲全國消費者，全面抵制寶礦力。」\n\n中國大陸女團GNZ48隨即在昨天（10日）下午宣布終止與寶礦力的合作。\n\n寶礦力水特昨晚在臉書發表聲明，稱對7月9日的回應引來的不便真誠道歉，但無明確提及\n是否撤回廣告。網上流傳截圖顯示，寶礦力水特的專頁回覆客戶查詢稱，鑑於當前形勢，\n上周已決定撤回廣告。\n\n環球網就該截圖聯繫到了大塚製藥日本本部，負責公關事務的一位女士表示，撤回廣告的\n決定，完全由香港大塚製藥基於商業原因自行做出，不摻雜政治因素，日本總部未給予任\n何指示。至於撤銷廣告為暫時性撤銷還是永久性，她稱目前尚未做出決定。\n\n\n完整新聞連結 (或短網址):\nhttps://udn.com/news/story/7331/3922328\n備註:\n
## 2: 媒體來源:\n聯合\n\n記者署名\n林庭瑤\n\n完整新聞標題:\n寶礦力挺反送中？陸偶像女團GNZ48終止合作\n\n\n\n\n完整新聞內文:\n\n香港反送中在7月1日發生占領香港立法會大樓事件。香港無線電視台TVB因「報導偏向警\n方」而引起社會爭議。傳日本飲料商寶礦力水特從TVB撤除了所有廣告。對此，梁振英發\n聲批評寶礦力水特公司，中國大陸流行樂偶像女子團體GNZ48也宣布終止與寶礦力水特公\n司的全部合作。\n\n據觀察者網和星島日報綜合報導，大陸全國政協副主席、前特首梁振英評論稱，「寶礦力\n黑白不分，我呼籲全國消費者，全面抵制寶礦力。」\n\n中國大陸女團GNZ48隨即在昨天（10日）下午宣布終止與寶礦力的合作。\n\n寶礦力水特昨晚在臉書發表聲明，稱對7月9日的回應引來的不便真誠道歉，但無明確提及\n是否撤回廣告。網上流傳截圖顯示，寶礦力水特的專頁回覆客戶查詢稱，鑑於當前形勢，\n上周已決定撤回廣告。\n\n環球網就該截圖聯繫到了大塚製藥日本本部，負責公關事務的一位女士表示，撤回廣告的\n決定，完全由香港大塚製藥基於商業原因自行做出，不摻雜政治因素，日本總部未給予任\n何指示。至於撤銷廣告為暫時性撤銷還是永久性，她稱目前尚未做出決定。\n\n\n完整新聞連結 (或短網址):\nhttps://udn.com/news/story/7331/3922328\n備註:\n
## 3: 媒體來源:\n聯合\n\n記者署名\n林庭瑤\n\n完整新聞標題:\n寶礦力挺反送中？陸偶像女團GNZ48終止合作\n\n\n\n\n完整新聞內文:\n\n香港反送中在7月1日發生占領香港立法會大樓事件。香港無線電視台TVB因「報導偏向警\n方」而引起社會爭議。傳日本飲料商寶礦力水特從TVB撤除了所有廣告。對此，梁振英發\n聲批評寶礦力水特公司，中國大陸流行樂偶像女子團體GNZ48也宣布終止與寶礦力水特公\n司的全部合作。\n\n據觀察者網和星島日報綜合報導，大陸全國政協副主席、前特首梁振英評論稱，「寶礦力\n黑白不分，我呼籲全國消費者，全面抵制寶礦力。」\n\n中國大陸女團GNZ48隨即在昨天（10日）下午宣布終止與寶礦力的合作。\n\n寶礦力水特昨晚在臉書發表聲明，稱對7月9日的回應引來的不便真誠道歉，但無明確提及\n是否撤回廣告。網上流傳截圖顯示，寶礦力水特的專頁回覆客戶查詢稱，鑑於當前形勢，\n上周已決定撤回廣告。\n\n環球網就該截圖聯繫到了大塚製藥日本本部，負責公關事務的一位女士表示，撤回廣告的\n決定，完全由香港大塚製藥基於商業原因自行做出，不摻雜政治因素，日本總部未給予任\n何指示。至於撤銷廣告為暫時性撤銷還是永久性，她稱目前尚未做出決定。\n\n\n完整新聞連結 (或短網址):\nhttps://udn.com/news/story/7331/3922328\n備註:\n
## 4: 媒體來源:\n聯合\n\n記者署名\n林庭瑤\n\n完整新聞標題:\n寶礦力挺反送中？陸偶像女團GNZ48終止合作\n\n\n\n\n完整新聞內文:\n\n香港反送中在7月1日發生占領香港立法會大樓事件。香港無線電視台TVB因「報導偏向警\n方」而引起社會爭議。傳日本飲料商寶礦力水特從TVB撤除了所有廣告。對此，梁振英發\n聲批評寶礦力水特公司，中國大陸流行樂偶像女子團體GNZ48也宣布終止與寶礦力水特公\n司的全部合作。\n\n據觀察者網和星島日報綜合報導，大陸全國政協副主席、前特首梁振英評論稱，「寶礦力\n黑白不分，我呼籲全國消費者，全面抵制寶礦力。」\n\n中國大陸女團GNZ48隨即在昨天（10日）下午宣布終止與寶礦力的合作。\n\n寶礦力水特昨晚在臉書發表聲明，稱對7月9日的回應引來的不便真誠道歉，但無明確提及\n是否撤回廣告。網上流傳截圖顯示，寶礦力水特的專頁回覆客戶查詢稱，鑑於當前形勢，\n上周已決定撤回廣告。\n\n環球網就該截圖聯繫到了大塚製藥日本本部，負責公關事務的一位女士表示，撤回廣告的\n決定，完全由香港大塚製藥基於商業原因自行做出，不摻雜政治因素，日本總部未給予任\n何指示。至於撤銷廣告為暫時性撤銷還是永久性，她稱目前尚未做出決定。\n\n\n完整新聞連結 (或短網址):\nhttps://udn.com/news/story/7331/3922328\n備註:\n
## 5: 媒體來源:\n聯合\n\n記者署名\n林庭瑤\n\n完整新聞標題:\n寶礦力挺反送中？陸偶像女團GNZ48終止合作\n\n\n\n\n完整新聞內文:\n\n香港反送中在7月1日發生占領香港立法會大樓事件。香港無線電視台TVB因「報導偏向警\n方」而引起社會爭議。傳日本飲料商寶礦力水特從TVB撤除了所有廣告。對此，梁振英發\n聲批評寶礦力水特公司，中國大陸流行樂偶像女子團體GNZ48也宣布終止與寶礦力水特公\n司的全部合作。\n\n據觀察者網和星島日報綜合報導，大陸全國政協副主席、前特首梁振英評論稱，「寶礦力\n黑白不分，我呼籲全國消費者，全面抵制寶礦力。」\n\n中國大陸女團GNZ48隨即在昨天（10日）下午宣布終止與寶礦力的合作。\n\n寶礦力水特昨晚在臉書發表聲明，稱對7月9日的回應引來的不便真誠道歉，但無明確提及\n是否撤回廣告。網上流傳截圖顯示，寶礦力水特的專頁回覆客戶查詢稱，鑑於當前形勢，\n上周已決定撤回廣告。\n\n環球網就該截圖聯繫到了大塚製藥日本本部，負責公關事務的一位女士表示，撤回廣告的\n決定，完全由香港大塚製藥基於商業原因自行做出，不摻雜政治因素，日本總部未給予任\n何指示。至於撤銷廣告為暫時性撤銷還是永久性，她稱目前尚未做出決定。\n\n\n完整新聞連結 (或短網址):\nhttps://udn.com/news/story/7331/3922328\n備註:\n
## ---
## 661522: 哈哈哈哈哈哈哈哈哈\n港女不愧是港女\n不要把台灣跟香港混為一談\n香港已經回歸中國\n你們就是中國香港人\n我們這邊是台灣\n台灣歡迎友善的港人移民台灣\n慢走不送啊
## 661523: 哈哈哈哈哈哈哈哈哈\n港女不愧是港女\n不要把台灣跟香港混為一談\n香港已經回歸中國\n你們就是中國香港人\n我們這邊是台灣\n台灣歡迎友善的港人移民台灣\n慢走不送啊
## 661524: 哈哈哈哈哈哈哈哈哈\n港女不愧是港女\n不要把台灣跟香港混為一談\n香港已經回歸中國\n你們就是中國香港人\n我們這邊是台灣\n台灣歡迎友善的港人移民台灣\n慢走不送啊
## 661525: 哈哈哈哈哈哈哈哈哈\n港女不愧是港女\n不要把台灣跟香港混為一談\n香港已經回歸中國\n你們就是中國香港人\n我們這邊是台灣\n台灣歡迎友善的港人移民台灣\n慢走不送啊
## 661526: 哈哈哈哈哈哈哈哈哈\n港女不愧是港女\n不要把台灣跟香港混為一談\n香港已經回歸中國\n你們就是中國香港人\n我們這邊是台灣\n台灣歡迎友善的港人移民台灣\n慢走不送啊
## cmtPoster cmtStatus cmtContent topic
## 1: BOOS0103 推 :賀，終止的好！差點就玷汙歷年寶礦力女 4
## 2: BOOS0103 → :神。 4
## 3: BOOS0103 → :拜託寶礦力廣告不要用支那女 4
## 4: RLAPH 推 :攘夷志士最愛的飲料 4
## 5: AUwalker 推 :幸好你們出來終止不然真的沒聽過廣州48 4
## ---
## 661522: Anvec → :如果不能真的拿到實質的利益只是嘴巴上挺 8
## 661523: Anvec → :那今日的香港就是明日的台灣 8
## 661524: Void956 噓 :偽裝真差一看就知道是支那人 8
## 661525: Anvec → :是可以被交易的 8
## 661526: leophior 噓 :你說不會推文哦？ 8
## gamma
## 1: 0.3567502
## 2: 0.3567502
## 3: 0.3567502
## 4: 0.3567502
## 5: 0.3567502
## ---
## 661522: 0.6820008
## 661523: 0.6820008
## 661524: 0.6820008
## 661525: 0.6820008
## 661526: 0.6820008元朗事件
# 篩選條件：
# 1. 2019/07/01至2019/10/01的文章
# 2. 有在10篇以上文章回覆者，
# 3. 文章主題歸類為3與9者，
# 4. 欄位只取：cmtPoster(評論者), artPoster(發文者), artUrl(文章連結), topic(主題)
link <- posts_Reviews_LDA %>%
filter(artDate > as.Date('2019-07-01')) %>%
filter(artDate < as.Date('2019-10-01')) %>%
group_by(cmtPoster, artUrl) %>%
filter(n()>10) %>%
ungroup() %>%
filter(topic == 3 | topic == 9) %>%
select(cmtPoster, artPoster, artUrl, topic) %>%
unique()
link## # A tibble: 130 x 4
## cmtPoster artPoster artUrl topic
## <chr> <chr> <chr> <int>
## 1 daemonshadow Barcarolle https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1563102674.~ 9
## 2 Strokes LWong https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1563144183.~ 3
## 3 hTCU11 LWong https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1563144183.~ 3
## 4 mudee sakaba https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1563279461.~ 9
## 5 armorblocks Retangle https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1563721157.~ 3
## 6 ymuit Retangle https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1563721157.~ 3
## 7 lost0816 Rossini https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1563733562.~ 3
## 8 mudee Rossini https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1563733562.~ 3
## 9 winnie759281 okah https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1563775744.~ 3
## 10 myyalga Moogle https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1563780974.~ 3
## # ... with 120 more rows# 篩選link中有出現的使用者
filtered_user <- userList %>%
filter(user%in%link$cmtPoster | user%in%link$artPoster) %>%
arrange(desc(type)) # 建立網路關係
reviewNetwork <- graph_from_data_frame(d=link, v=filtered_user, directed=F)
# 依據使用者身份對點上色
labels <- degree(reviewNetwork)
V(reviewNetwork)$label <- names(labels)
V(reviewNetwork)$color <- ifelse(V(reviewNetwork)$type=="poster", "gold", "lightblue")
# 依據回覆發生的文章所對應的主題，對他們的關聯線上色
E(reviewNetwork)$color <- ifelse(E(reviewNetwork)$topic == "3", "coral3", "cyan3")
# 畫出社群網路圖
set.seed(5000)
plot(reviewNetwork, vertex.size=6, edge.arrow.size=.2, edge.width=2,
vertex.label=ifelse(degree(reviewNetwork) > 5, V(reviewNetwork)$label, NA),vertex.label.font=2)
# 加入標示
legend("bottomright", c("發文者","回文者"), pch=21, col="#777777", pt.bg=c("gold","lightblue"), pt.cex=1, cex=1)
legend("topleft", c("港警鎮壓", "遊行示威"), col=c("coral3","cyan3"), lty=1, cex=1)
可以看出來這個主題的主要幾個發文者：vickyshan,ae034,ReDmango,gaucher
vickyshan
HongKong_leader1 = HongKong %>% filter(artPoster=="vickyshan")
summary(HongKong_leader1)## artTitle artDate artTime artUrl
## Length:1 Min. :2019-09-16 Length:1 Length:1
## Class :character 1st Qu.:2019-09-16 Class :character Class :character
## Mode :character Median :2019-09-16 Mode :character Mode :character
## Mean :2019-09-16
## 3rd Qu.:2019-09-16
## Max. :2019-09-16
## artPoster artCat commentNum push boo
## Length:1 Length:1 Min. :313 Min. :131 Min. :11
## Class :character Class :character 1st Qu.:313 1st Qu.:131 1st Qu.:11
## Mode :character Mode :character Median :313 Median :131 Median :11
## Mean :313 Mean :131 Mean :11
## 3rd Qu.:313 3rd Qu.:131 3rd Qu.:11
## Max. :313 Max. :131 Max. :11
## sentence
## Length:1
## Class :character
## Mode :character
##
##
## 這個人總共只發了一篇相關文章，但是這唯一一篇文章就獲得了313個評論。
ae034
HongKong_leader2 = HongKong %>% filter(artPoster=="ae034")
summary(HongKong_leader2)## artTitle artDate artTime artUrl
## Length:10 Min. :2019-07-27 Length:10 Length:10
## Class :character 1st Qu.:2019-10-05 Class :character Class :character
## Mode :character Median :2020-05-09 Mode :character Mode :character
## Mean :2020-02-17
## 3rd Qu.:2020-05-21
## Max. :2020-05-24
## artPoster artCat commentNum push
## Length:10 Length:10 Min. : 4.00 Min. : 0.00
## Class :character Class :character 1st Qu.: 12.75 1st Qu.: 5.00
## Mode :character Mode :character Median : 45.50 Median : 20.00
## Mean : 96.20 Mean : 56.20
## 3rd Qu.:106.25 3rd Qu.: 69.25
## Max. :475.00 Max. :281.00
## boo sentence
## Min. : 0.00 Length:10
## 1st Qu.: 0.25 Class :character
## Median : 4.00 Mode :character
## Mean : 5.10
## 3rd Qu.: 5.75
## Max. :19.00這個人在全時段總共發了十篇相關文章。獲得的評論數有少有多。
ReDmango
HongKong_leader3 = HongKong %>% filter(artPoster=="ReDmango")
summary(HongKong_leader3)## artTitle artDate artTime artUrl
## Length:2 Min. :2019-08-10 Length:2 Length:2
## Class :character 1st Qu.:2019-08-11 Class :character Class :character
## Mode :character Median :2019-08-13 Mode :character Mode :character
## Mean :2019-08-13
## 3rd Qu.:2019-08-15
## Max. :2019-08-17
## artPoster artCat commentNum push
## Length:2 Length:2 Min. : 53.0 Min. : 36.00
## Class :character Class :character 1st Qu.:151.8 1st Qu.: 53.25
## Mode :character Mode :character Median :250.5 Median : 70.50
## Mean :250.5 Mean : 70.50
## 3rd Qu.:349.2 3rd Qu.: 87.75
## Max. :448.0 Max. :105.00
## boo sentence
## Min. : 2 Length:2
## 1st Qu.: 29 Class :character
## Median : 56 Mode :character
## Mean : 56
## 3rd Qu.: 83
## Max. :110這個人在全時段一共就發了兩篇相關文章，分別獲得53及448條評論。
gaucher
HongKong_leader4 = HongKong %>% filter(artPoster=="gaucher")
summary(HongKong_leader4)## artTitle artDate artTime artUrl
## Length:45 Min. :2019-07-25 Length:45 Length:45
## Class :character 1st Qu.:2019-09-15 Class :character Class :character
## Mode :character Median :2019-10-07 Mode :character Mode :character
## Mean :2019-10-18
## 3rd Qu.:2019-11-13
## Max. :2020-04-06
## artPoster artCat commentNum push
## Length:45 Length:45 Min. : 0.0 Min. : 0.0
## Class :character Class :character 1st Qu.: 17.0 1st Qu.: 7.0
## Mode :character Mode :character Median : 92.0 Median : 59.0
## Mean :160.9 Mean :108.1
## 3rd Qu.:271.0 3rd Qu.:180.0
## Max. :712.0 Max. :532.0
## boo sentence
## Min. : 0.0 Length:45
## 1st Qu.: 1.0 Class :character
## Median : 4.0 Mode :character
## Mean : 5.6
## 3rd Qu.: 9.0
## Max. :27.0這個人在全時段發了高達45篇文章。
# 綜合比較
HongKong_leader1$artDate = as.Date(HongKong_leader1$artDate)
HongKong_leader1= HongKong_leader1 %>% mutate(months = as.Date(cut(artDate, "months")))
HongKong_leader1time = HongKong_leader1 %>% group_by(months) %>%
summarise(num=n()) %>% as.data.frame %>%
mutate(poster ="vickyshan")
HongKong_leader2$artDate = as.Date(HongKong_leader2$artDate)
HongKong_leader2= HongKong_leader2 %>% mutate(months = as.Date(cut(artDate, "months")))
HongKong_leader2time = HongKong_leader2 %>% group_by(months) %>%
summarise(num=n()) %>% as.data.frame %>%
mutate(poster ="ae034")
HongKong_leader3$artDate = as.Date(HongKong_leader3$artDate)
HongKong_leader3= HongKong_leader3 %>% mutate(months = as.Date(cut(artDate, "months")))
HongKong_leader3time = HongKong_leader3 %>% group_by(months) %>%
summarise(num=n()) %>% as.data.frame %>%
mutate(poster ="ReDmango")
HongKong_leader4$artDate = as.Date(HongKong_leader4$artDate)
HongKong_leader4= HongKong_leader4 %>% mutate(months = as.Date(cut(artDate, "months")))
HongKong_leader4time = HongKong_leader4 %>% group_by(months) %>%
summarise(num=n()) %>% as.data.frame %>%
mutate(poster ="gaucher")
# 整合發文趨勢圖
HongKong_leader = rbind(HongKong_leader1time, HongKong_leader2time, HongKong_leader3time, HongKong_leader4time)
HongKong_leader %>% ggplot(aes(x= months,y=num,fill=poster)) +geom_bar(stat = "identity")+
facet_wrap(~poster, ncol = 2, scales = "fixed") 
選取gaucher，展現出他的文章,大部分是關於示威遊行和港警鎮壓的。
HongKong %>%
filter(artPoster=="gaucher") %>%
select(artTitle, artDate)## artTitle artDate
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## 5 Re:[爆卦]香港抗議青年收隊受整間商場歡呼 2019-08-25
## 6 Re:[新聞]林鄭月娥：不設獨立調查委員會不接受反 2019-08-27
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## 9 [爆卦]香港立法會議員再多一人被捕 2019-08-30
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## 11 Re:[爆卦]香港旺角站關閉太子站持續關閉 2019-09-07
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## 37 Re:[問卦]香港兩高院法官是否腦殘竟敢釋憲? 2019-11-18
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## 42 Re:[新聞]巧固球國際賽!香港隊抗議台灣使用國旗 2019-12-20
## 43 Re:[問卦]香港人真的是被自殺嗎？ 2020-01-01
## 44 [爆卦]香港HMV推「警察陣亡」電影系列兼送香檳 2020-03-02
## 45 [爆卦]香港區議員用揚聲器令警耳痛今襲警罪成 2020-04-06我們來看一下他的文章熱度
plot_date <-
# data
HongKong_leader4 %>%
# aesthetics
ggplot(aes(x = artDate, y = commentNum)) +
# geometrics
geom_line(color = "#00AFBB", size = 1) +
# coordinates
scale_x_date(labels) +
ggtitle("gaucher討論文章數") +
xlab("日期") +
ylab("發文數")
plot_date
可以看出他的文章高熱度時段和反送中高熱度時段完美吻合，結合他的文章標題，可以看出這個人非常關心香港議題。
HongKong_sentences_leader4 <- strsplit(HongKong_leader4$sentence,"[。！；？!?;]")
# 將每個句子與所屬的文章連結配對起來，整理成 dataframe
HongKong_sentences_leader4 <- data.frame(
artUrl = rep(HongKong_leader4$artUrl, sapply(HongKong_sentences_leader4, length)),
sentence = unlist(HongKong_sentences_leader4)) %>%
filter(!str_detect(sentence, regex("^(\t|\n| )*$")))
HongKong_sentences_leader4$sentence <- as.character(HongKong_sentences_leader4$sentence)
# 使用斷詞引擎，放入要用的詞典和停用字
jieba_tokenizer = worker(user="detention_lexicon.txt", stop_word = "stop_words.txt", write = "NOFILE")
chi_tokenizer <- function(t) {
lapply(t, function(x) {
if(nchar(x)>1){
tokens <- segment(x, jieba_tokenizer)
tokens <- tokens[nchar(tokens)>1]
return(tokens)
}
})
}
# 進行斷詞，並計算各詞彙在各文章中出現的次數
HongKong_words_leader4 <- HongKong_sentences_leader4 %>%
unnest_tokens(word, sentence, token=chi_tokenizer) %>%
filter(!str_detect(word, regex("[0-9a-zA-Z]"))) %>%
count(artUrl, word, sort = TRUE)
# 畫出文字雲
HongKong_words_leader4 %>%
group_by(word) %>%
summarise(sum = n()) %>%
filter(sum > 2) %>%
arrange(desc(sum)) %>%
wordcloud2()可以看出這個人主要在討論遊行示威和警方鎮壓的話題 選取vickyshan,研究一下這個人的文章回復情況
HongKong_review1 = HongKong_review2 %>% filter(cmtPoster=="vickyshan")
HongKong_review1 ## artTitle artDate artTime
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## 2 [問卦]只顧政治不顧經濟台恐<U+6CA6>香港第二? 2019/07/27 03:15:47
## 3 Re:[問卦]香港人為什麼不埋怨英國把香港還給中共? 2019/07/27 20:57:42
## 4 Re:[問卦]香港人為什麼不埋怨英國把香港還給中共? 2019/07/27 20:57:42
## 5 Re:[問卦]香港人為什麼不埋怨英國把香港還給中共? 2019/07/27 20:57:42
## 6 Re:[問卦]香港人為什麼不埋怨英國把香港還給中共? 2019/07/27 20:57:42
## 7 Re:[問卦]香港人為什麼不埋怨英國把香港還給中共? 2019/07/27 20:57:42
## 8 Re:[問卦]香港人為什麼不埋怨英國把香港還給中共? 2019/07/27 20:57:42
## 9 Re:[問卦]香港人為什麼不埋怨英國把香港還給中共? 2019/07/27 20:57:42
## 10 Re:[問卦]香港人為什麼不埋怨英國把香港還給中共? 2019/07/27 20:57:42
## 11 [問卦]整天po香港文是想遮蓋什麼? 2019/07/29 03:29:33
## 12 [問卦]整天po香港文是想遮蓋什麼? 2019/07/29 03:29:33
## 13 [問卦]有沒有颱風才讓香港文變少的八卦 2019/08/02 02:21:51
## 14 [問卦]有沒有爆料香港8/4要戒嚴的八卦？ 2019/08/04 05:46:09
## 15 Fw:[轉錄]香港民權抗爭與台灣基進黨再無合作關係 2019/09/15 06:43:57
## 16 [爆卦]香港民權抗爭回應台灣基進 2019/09/15 08:37:48
## 17 [爆卦]香港民權抗爭回應台灣基進 2019/09/15 08:37:48
## 18 [爆卦]香港民權抗爭回應台灣基進 2019/09/15 08:37:48
## 19 [爆卦]香港民權抗爭回應台灣基進 2019/09/15 08:37:48
## 20 [新聞]香港遊行反蒙面是戒嚴？民進黨打臉徐國勇 2019/10/04 03:07:57
## 21 Re:[新聞]上千港人震撼宣讀《香港臨時政府宣言》 2019/10/04 08:49:13
## 22 Re:[新聞]上千港人震撼宣讀《香港臨時政府宣言》 2019/10/04 08:49:13
## 23 Re:[新聞]上千港人震撼宣讀《香港臨時政府宣言》 2019/10/04 08:49:13
## 24 Re:[新聞]上千港人震撼宣讀《香港臨時政府宣言》 2019/10/04 08:49:13
## 25 [爆卦]香港中文大學的守城部隊成軍了 2019/11/13 05:53:45
## 26 [新聞]港星高呼守護香港...中國網軍高潮了 2019/11/25 19:40:03
## 27 [爆卦]香港請求協助口罩供應！今日香港明日＿＿ 2020/01/25 23:55:49
## 28 [爆卦]香港請求協助口罩供應！今日香港明日＿＿ 2020/01/25 23:55:49
## artUrl artPoster
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## 2 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1564226509.A.DC9.html ptt5566fan
## 3 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1564290225.A.AB4.html chenglap
## 4 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1564290225.A.AB4.html chenglap
## 5 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1564290225.A.AB4.html chenglap
## 6 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1564290225.A.AB4.html chenglap
## 7 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1564290225.A.AB4.html chenglap
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## 14 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1564926731.A.84C.html krej
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## 16 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1568565831.A.790.html rote
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## 18 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1568565831.A.790.html rote
## 19 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1568565831.A.790.html rote
## 20 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1570187641.A.245.html ipapa
## 21 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1570208115.A.939.html v963610
## 22 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1570208115.A.939.html v963610
## 23 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1570208115.A.939.html v963610
## 24 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1570208115.A.939.html v963610
## 25 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1573653587.A.580.html benwei791207
## 26 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1574739967.A.900.html egain
## 27 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1580025711.A.021.html allgamba
## 28 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1580025711.A.021.html allgamba
## artCat cmtPoster cmtStatus cmtDate
## 1 Gossiping vickyshan → 2019-07-27 00:58:00+00:00
## 2 Gossiping vickyshan → 2019-07-27 11:16:00+00:00
## 3 Gossiping vickyshan 推 2019-07-28 07:38:00+00:00
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## 5 Gossiping vickyshan → 2019-07-28 07:45:00+00:00
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## 8 Gossiping vickyshan → 2019-07-28 07:49:00+00:00
## 9 Gossiping vickyshan → 2019-07-28 07:49:00+00:00
## 10 Gossiping vickyshan → 2019-07-28 07:50:00+00:00
## 11 Gossiping vickyshan 推 2019-07-29 11:30:00+00:00
## 12 Gossiping vickyshan → 2019-07-29 11:30:00+00:00
## 13 Gossiping vickyshan 推 2019-08-02 10:22:00+00:00
## 14 Gossiping vickyshan → 2019-08-04 13:46:00+00:00
## 15 Gossiping vickyshan 推 2019-09-15 15:19:00+00:00
## 16 Gossiping vickyshan 推 2019-09-15 16:55:00+00:00
## 17 Gossiping vickyshan → 2019-09-15 16:56:00+00:00
## 18 Gossiping vickyshan 推 2019-09-15 17:12:00+00:00
## 19 Gossiping vickyshan 推 2019-09-15 17:50:00+00:00
## 20 Gossiping vickyshan 推 2019-10-04 11:09:00+00:00
## 21 Gossiping vickyshan 推 2019-10-04 16:50:00+00:00
## 22 Gossiping vickyshan → 2019-10-04 16:51:00+00:00
## 23 Gossiping vickyshan 推 2019-10-04 16:53:00+00:00
## 24 Gossiping vickyshan → 2019-10-04 16:53:00+00:00
## 25 Gossiping vickyshan 推 2019-11-13 14:39:00+00:00
## 26 Gossiping vickyshan 推 2019-11-26 14:14:00+00:00
## 27 Gossiping vickyshan 推 2020-01-26 08:47:00+00:00
## 28 Gossiping vickyshan → 2020-01-26 08:47:00+00:00
## cmtContent
## 1 :提醒注意安全算反嗎@@'
## 2 :可以跳板台灣喔？
## 3 :古天樂在中國蓋了一百多所希望小學……
## 4 :印象中，中小學時，中國一有什麼災，就
## 5 :很流行港星、台星聯合捐款給中國，每場
## 6 :都是幾十億在送的，煽情的氛圍還騙了
## 7 :學生歷年存下的零用錢，老師還會依捐款
## 8 :數字給予嘉獎、模範生等表揚，現在想起
## 9 :來真是傻不拉機的，應該會有不少人後悔
## 10 :二、三十年前的幾十億很多喔
## 11 :還有看到篇說全世界都在關注香港，只有
## 12 :台灣在關注香菸之類的，呵呵
## 13 :先幫你補個血
## 14 :農曆八月四號不行喔？
## 15 :利用別人的不幸騙錢，嘔嘔嘔嘔嘔
## 16 :推，對方果然沒收到錢，似乎也沒明細
## 17 :我明明猜對了還被打成共匪和舔共=.=
## 18 :幫補：有疑問就不孝順（共匪、舔共）ww
## 19 :看推文的圖，結論是被詐騙走了？？
## 20 :雙標
## 21 :我也這麼覺得，幫補血
## 22 :台灣至少還有陸海空軍，香港好像沒軍隊
## 23 :要怪英國爸爸，當初要歸還的好像只有
## 24 :新界還是哪裡，結果英國佬整個都大放送
## 25 :現在都有防彈衣了，還在射箭=.=???
## 26 :周海媚本來就是中國人，鑲白旗滿州貴族
## 27 :相信祖國，香港不可能缺口罩
## 28 :嘻嘻article_count_by_date <- HongKong_review1 %>%
group_by(artDate) %>%
summarise(count = n())
article_count_by_date %>%
arrange(desc(count))%>%
top_n(10)## Selecting by count## # A tibble: 10 x 2
## artDate count
## <chr> <int>
## 1 2019/07/27 9
## 2 2019/09/15 5
## 3 2019/10/04 5
## 4 2019/07/29 2
## 5 2020/01/25 2
## 6 2019/07/26 1
## 7 2019/08/02 1
## 8 2019/08/04 1
## 9 2019/11/13 1
## 10 2019/11/25 1可以看出他在2020年前都有在討論反送中議題，但是參與討論的次數並不多。鑒於他唯一發送的一篇文章就造成了爆炸性回復，我們可以看出這個人十分善於觀察捕捉熱度
禁蒙面法
# 篩選條件：
# 1. 2019/10/01至2020/01/01的文章
# 2. 有在10篇以上文章回覆者，
# 3. 文章主題歸類為8與10者，
# 4. 欄位只取：cmtPoster(評論者), artPoster(發文者), artUrl(文章連結), topic(主題)
link <- posts_Reviews_LDA %>%
filter(artDate > as.Date('2019-10-01')) %>%
filter(artDate < as.Date('2020-01-01')) %>%
group_by(cmtPoster, artUrl) %>%
filter(n()>10) %>%
ungroup() %>%
filter(topic == 8 | topic == 10) %>%
select(cmtPoster, artPoster, artUrl, topic) %>%
unique()
link## # A tibble: 404 x 4
## cmtPoster artPoster artUrl topic
## <chr> <chr> <chr> <int>
## 1 EeePC901 Diaw19 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1570072730.A~ 8
## 2 kbten Diaw19 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1570072730.A~ 8
## 3 phoinixa Diaw19 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1570072730.A~ 8
## 4 lasekoutkast Diaw19 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1570072730.A~ 8
## 5 slimfat0202 Diaw19 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1570072730.A~ 8
## 6 happybad Diaw19 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1570072730.A~ 8
## 7 offstage Diaw19 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1570072730.A~ 8
## 8 mukuro Diaw19 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1570072730.A~ 8
## 9 ahaha777 Diaw19 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1570072730.A~ 8
## 10 neverfly ununnihao https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1570076993.A~ 8
## # ... with 394 more rows# 篩選link中有出現的使用者
filtered_user <- userList %>%
filter(user%in%link$cmtPoster | user%in%link$artPoster) %>%
arrange(desc(type)) # 建立網路關係
reviewNetwork <- graph_from_data_frame(d=link, v=filtered_user, directed=F)
# 依據使用者身份對點上色
labels <- degree(reviewNetwork)
V(reviewNetwork)$label <- names(labels)
V(reviewNetwork)$color <- ifelse(V(reviewNetwork)$type=="poster", "gold", "lightblue")
# 依據回覆發生的文章所對應的主題，對他們的關聯線上色
E(reviewNetwork)$color <- ifelse(E(reviewNetwork)$topic == "8", "coral3", "cyan3")
# 畫出社群網路圖
set.seed(5000)
plot(reviewNetwork, vertex.size=6, edge.arrow.size=.2, edge.width=2,
vertex.label=ifelse(degree(reviewNetwork) > 15, V(reviewNetwork)$label, NA),vertex.label.font=2)
# 加入標示
legend("bottomright", c("發文者","回文者"), pch=21, col="#777777", pt.bg=c("gold","lightblue"), pt.cex=1, cex=1)
legend("topleft", c("移民", "香港政府"), col=c("coral3","cyan3"), lty=1, cex=1)
國安法
# 篩選條件：
# 1. 2020/05/01後的文章
# 2. 有在10篇以上文章回覆者，
# 3. 文章主題歸類為7與8者，
# 4. 欄位只取：cmtPoster(評論者), artPoster(發文者), artUrl(文章連結), topic(主題)
link <- posts_Reviews_LDA %>%
filter(artDate > as.Date('2020-05-01')) %>%
group_by(cmtPoster, artUrl) %>%
filter(n()>10) %>%
ungroup() %>%
filter(topic == 7 | topic == 8) %>%
select(cmtPoster, artPoster, artUrl, topic) %>%
unique()
link## # A tibble: 139 x 4
## cmtPoster artPoster artUrl topic
## <chr> <chr> <chr> <int>
## 1 slimfat0202 blue999 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1589985536~ 8
## 2 gordan123 blue999 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1589985536~ 8
## 3 gaddafi blue999 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1589985536~ 8
## 4 edc3 blue999 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1589985536~ 8
## 5 KillerMoDo alicevvn https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1590007049~ 8
## 6 fleetindark alicevvn https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1590007049~ 8
## 7 watashiD DengXiaoPing https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1590072754~ 8
## 8 KillerMoDo DengXiaoPing https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1590072754~ 8
## 9 kinmengon DengXiaoPing https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1590072754~ 8
## 10 aaronfv DengXiaoPing https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1590072754~ 8
## # ... with 129 more rows# 篩選link中有出現的使用者
filtered_user <- userList %>%
filter(user%in%link$cmtPoster | user%in%link$artPoster) %>%
arrange(desc(type)) # 建立網路關係
reviewNetwork <- graph_from_data_frame(d=link, v=filtered_user, directed=F)
# 依據使用者身份對點上色
labels <- degree(reviewNetwork)
V(reviewNetwork)$label <- names(labels)
V(reviewNetwork)$color <- ifelse(V(reviewNetwork)$type=="poster", "gold", "lightblue")
# 依據回覆發生的文章所對應的主題，對他們的關聯線上色
E(reviewNetwork)$color <- ifelse(E(reviewNetwork)$topic == "7", "coral3", "cyan3")
# 畫出社群網路圖
set.seed(5000)
plot(reviewNetwork, vertex.size=6, edge.arrow.size=.2, edge.width=2,
vertex.label=ifelse(degree(reviewNetwork) > 5, V(reviewNetwork)$label, NA),vertex.label.font=2)
# 加入標示
legend("bottomright", c("發文者","回文者"), pch=21, col="#777777", pt.bg=c("gold","lightblue"), pt.cex=1, cex=1)
legend("topleft", c("國安法", "移民"), col=c("coral3","cyan3"), lty=1, cex=1)
主要發文者：lovea,sam930114 lovea
HongKong_leader7 = HongKong %>% filter(artPoster=="lovea")
summary(HongKong_leader7)## artTitle artDate artTime artUrl
## Length:3 Min. :2019-09-21 Length:3 Length:3
## Class :character 1st Qu.:2020-01-21 Class :character Class :character
## Mode :character Median :2020-05-22 Mode :character Mode :character
## Mean :2020-03-02
## 3rd Qu.:2020-05-22
## Max. :2020-05-23
## artPoster artCat commentNum push
## Length:3 Length:3 Min. : 16.0 Min. : 4.0
## Class :character Class :character 1st Qu.: 18.5 1st Qu.: 7.5
## Mode :character Mode :character Median : 21.0 Median : 11.0
## Mean :284.7 Mean :130.3
## 3rd Qu.:419.0 3rd Qu.:193.5
## Max. :817.0 Max. :376.0
## boo sentence
## Min. : 0.00 Length:3
## 1st Qu.: 3.00 Class :character
## Median : 6.00 Mode :character
## Mean :26.33
## 3rd Qu.:39.50
## Max. :73.00article_count_by_date <- HongKong_leader7 %>%
group_by(artDate) %>%
summarise(count = n())
article_count_by_date %>%
arrange(desc(count))%>%
top_n(10)## Selecting by count## # A tibble: 3 x 2
## artDate count
## <date> <int>
## 1 2019-09-21 1
## 2 2020-05-22 1
## 3 2020-05-23 1他在全時段發送反送中文章的數量一共就三篇,時間跨度極大
HongKong_leader7 %>%
select(artDate,commentNum)## artDate commentNum
## 1 2019-09-21 21
## 2 2020-05-22 817
## 3 2020-05-23 16可以看出，這個人是依據5月22日的一篇文章瞬間爆紅的 找出他的文章
HongKong_leader7 ## artTitle artDate artTime
## 1 [問卦]香港街頭很容易碰到明星嗎?? 2019-09-21 03:40:11
## 2 [新聞]快訊／總統府：「港版國安法」對香港民主 2020-05-22 04:44:47
## 3 [問卦]香港很像會錯正妹意的肥宅？ 2020-05-23 06:28:37
## artUrl artPoster artCat
## 1 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1569066373.A.9E8.html lovea Gossiping
## 2 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1590122690.A.66E.html lovea Gossiping
## 3 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1590215320.A.9D6.html lovea Gossiping
## commentNum push boo
## 1 21 11 0
## 2 817 376 73
## 3 16 4 6
## sentence
## 1 香港面積小 人口密度高\n\n扣掉偏僻區域及山\n\n主要活動範圍就那些\n\n這樣484很容易在街上碰到明星啊???\n\n卦???\n
## 2 1.媒體來源:\nETTODAY\n\n2.記者署名:\n記者蔣婕妤／台北報導\n\n3.完整新聞標題:\n快訊／總統府：「港版國安法」對香港民主自由造成威脅\n\n4.完整新聞內文:\n\n中國大陸13屆全國人大第3次會議預計審議「港版國安法」，引發外界關注。總統府發言人\n黃重諺22日表示，此舉對香港的民主自由造成威脅，唯有儘速並誠意開啟社會對話，落實對\n港人自由民主的嚴肅承諾，才是解決問題的根本方案。\n\n此次「港版國安法」的推出備受國際關注，美國國務院21日發聲明，敦促北京對香港自治及\n自由作出承諾，警告切勿在港實施國安法，美國總統川普在同一天也表示，中方一旦在港實\n施《國安法》，美國會作出強烈反應，但他未有加以說明。\n\n由於「港版國安法」是一部全國性法律，其中可以寫入建立中央層級的維護國家安全機制的\n規定；未來如香港特區根據基本法第23條的規定履行憲制責任完成維護國家安全立法工作，\n這將有望在香港形成維護國家安全的的新模式，換言之，亦即國家和香港特區共同就維護國\n家安全問題制定法律，並在香港確立國家安全立法的「雙層執行機制」。\n\n對於中國全國人大會議將審議港版國安法（全名：建立健全香港特別行政區維護國家安全的\n法律制度和執行機制的決定草案），黃重諺表示，總統府表達高度關切。香港問題的解決之\n鑰，在於北京與香港政府必須真誠回應人民訴求，具體落實對香港自由民主的承諾，而非限\n縮香港人的自由與民主。\n\n黃重諺強調，唯有儘速並誠意開啟社會對話，落實對港人自由民主的嚴肅承諾，才是解決問\n題的根本方案，同時，\n這也證明「一國兩制」與民主自由的必然扞格\n，\n5.完整新聞連結 (或短網址):\nhttps://www.ettoday.net/news/20200522/1720161.htm?from=dable_Secret_ettoday\n6.備註:\n\n2024一月再來啦 ZZZzzz....\n
## 3 正妹：「有什麼困難一定要跟我說喔，不要悶在心裡，我真的很在乎你的感受。」\n\n正妹：「沒有你就沒有我。」\n\n（各種撩和肢體不經意碰觸，還不時摸宅的臉）\n\n肥宅：「謝謝你（羞）。」\n\n（天哪，她是不是喜歡我？）\n\n（整個暈船上鉤）\n\n肥宅：「正妹，我喜歡你，想跟你永遠在一起。」\n\n正妹：「你說什麼？我們不是好朋友嗎？我對你沒有那種意思，抱歉。」\n\n正妹：「那時候只是看你有困難，關心你而已，並不打算介入，怎<U+9EBD>當真了呢？」\n\n香港是不是很像會錯正妹意思的肥宅?\n\n卦?\n他在5月22日轉載了一篇新聞。
推噓文
# 把回覆類型為箭頭的回覆移除
link <- posts_Reviews %>%
filter(cmtStatus!="→") %>%
group_by(cmtPoster, artUrl) %>%
filter(n()>12) %>%
ungroup() %>%
select(cmtPoster, artPoster, artUrl, cmtStatus) %>%
unique()
# 篩選link中有出現的使用者
filtered_user <- userList %>%
filter(user%in%link$cmtPoster | user%in%link$artPoster) %>%
arrange(desc(type))
# 建立網路關係
reviewNetwork <- graph_from_data_frame(d=link, v=filtered_user, directed=F)
# 依據使用者身份對點進行上色
labels <- degree(reviewNetwork)
V(reviewNetwork)$label <- names(labels)
V(reviewNetwork)$color <- ifelse(V(reviewNetwork)$type=="poster", "gold", "lightblue")
# 依據回覆發生的文章所對應的主題，對他們的關聯線進行上色
E(reviewNetwork)$color <- ifelse(E(reviewNetwork)$cmtStatus == "推", "lightgreen", "palevioletred")
# 畫出社群網路圖
set.seed(487)
plot(reviewNetwork, vertex.size=5, edge.arrow.size=.2, edge.width=3,
vertex.label=ifelse(degree(reviewNetwork) > 3, V(reviewNetwork)$label, NA),vertex.label.font=2)
# 加入標示
legend("bottomright", c("發文者","回文者"), pch=21, col="#777777", pt.bg=c("gold","lightblue"), pt.cex=1, cex=1)
legend("topleft", c("推","噓"), col=c("lightgreen","palevioletred"), lty=1, cex=1)
主要發文者：ckbdfrst,taikonkimo ckbdfrst
HongKong_leader5 = HongKong %>% filter(artPoster=="ckbdfrst")
summary(HongKong_leader5)## artTitle artDate artTime artUrl
## Length:47 Min. :2019-07-26 Length:47 Length:47
## Class :character 1st Qu.:2019-08-21 Class :character Class :character
## Mode :character Median :2019-09-23 Mode :character Mode :character
## Mean :2019-09-26
## 3rd Qu.:2019-11-12
## Max. :2019-11-30
## artPoster artCat commentNum push
## Length:47 Length:47 Min. : 1.00 Min. : 1.00
## Class :character Class :character 1st Qu.: 11.50 1st Qu.: 4.50
## Mode :character Mode :character Median : 22.00 Median : 10.00
## Mean : 59.49 Mean : 36.49
## 3rd Qu.: 59.50 3rd Qu.: 23.00
## Max. :695.00 Max. :446.00
## boo sentence
## Min. : 0.000 Length:47
## 1st Qu.: 0.000 Class :character
## Median : 1.000 Mode :character
## Mean : 3.064
## 3rd Qu.: 4.000
## Max. :26.000HongKong %>%
filter(artPoster=="ckbdfrst") %>%
select(artTitle, artDate)## artTitle artDate
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## 40 [新聞]港人齊聚劍橋示威要求撤銷林鄭月娥榮譽院 2019-11-17
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## 44 [問卦]嗆等著看香港選舉的中國人現在到哪去了？! 2019-11-25
## 45 [新聞]川普簽香港法案前發硬漢圖片網民：看懂了 2019-11-28
## 46 [新聞]中國創新捲共諜疑雲悄關子公司未通報香港 2019-11-29
## 47 [新聞]廣東火葬場惹議停建示威輿論猛cue香港反 2019-11-30plot_date <-
# data
HongKong_leader5 %>%
# aesthetics
ggplot(aes(x = artDate, y = commentNum)) +
# geometrics
geom_line(color = "#00AFBB", size = 1) +
# coordinates
scale_x_date(labels) +
ggtitle("ckbdfrst討論文章數") +
xlab("日期") +
ylab("發文數")
plot_date
文字雲
HongKong_sentences_leader5 <- strsplit(HongKong_leader5$sentence,"[。！；？!?;]")
# 將每個句子與所屬的文章連結配對起來，整理成 dataframe
HongKong_sentences_leader5 <- data.frame(
artUrl = rep(HongKong_leader5$artUrl, sapply(HongKong_sentences_leader5, length)),
sentence = unlist(HongKong_sentences_leader5)) %>%
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# 使用斷詞引擎，放入要用的詞典和停用字
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# 畫出文字雲
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wordcloud2()可以看出來這個人的文章以抨擊中國政府為主，藉助反送中來表達對中國政府的不滿。 taikonkimo
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## 1 Re:[新聞]若台灣可輕易被幹掉柯文哲：中國對香港 2019-08-04 09:06:04
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## sentence
## 1 柯這句 講得是美中站邊\n\n「台灣當美國小弟要拿扁鑽往前走」柯文哲：扁鑽還要自費\n啥時是指軍購\n美國 柯講川普 你直接套美國了\n這是柯粉超譯 還是你\n軍購 柯講過 台灣改募兵 人事費上升 結果軍購費用反而減少\n所以 你在講啥不得了\n\n談募兵徵兵稱美國意見柯文哲駁軍方看法\n這的確形容蔡親美\n\n但啥時有講強盜是誰 警察是誰 這又是柯粉超譯 還是你\n柯第一時間是講 香港的一國兩制人會跑光光阿\n這的確口誤 沒話說 之後講同樣的 就講把國防和美合作 經濟和中共合作了\n\n2019年4月3日 - 台北市長柯文哲在今天中午播出的「94要客訴」中重申，親美友中是台\n灣最適當國家戰略，必須保持彈性，如國防與美國合作、經濟與中國合作\n今天你PO的這篇原新聞\n柯嘴了中共香港一堆\n連64都講出來了\n你不開心嗎\n這句我也不喜歡 但柯從沒吞過92 甚至一國兩制\n他自己也嘴過一國兩制不少次 不是沒講\n這個人也是在全時段只發了一篇反送中相關文章。這唯一一篇文章爆紅。 研究一下他的文章回復情況。
HongKong_review3 = HongKong_review2 %>% filter(cmtPoster=="taikonkimo")
HongKong_review3 ## artTitle artDate
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## cmtContent
## 1 :叫中共更民主也沒價值阿
## 2 :柯又不是今天喊中共要更民主化
## 3 :之前專訪不就講過了
## 4 :關於香港柯還去聲援過台灣抗議的
## 5 :轉來轉去啥
## 6 :咱蔡英文成天聲援感問你想法如何
## 7 :所以對香港有啥實質幫助嗎
## 8 :蔡英文不也跨海聲援還成天聲援呢
## 9 :這也不意外吧
## 10 :這篇還可以講柯跪中共？真是厲害
## 11 :轉啥柯一直講中共處理香港要明智阿
## 12 :很多人在看的
## 13 :英粉看到內文沒弱啊
## 14 :要中共更明智別重演64這樣下地獄喔
## 15 :就說英粉只適合媒體標題餵養
## 16 :這篇沒批喔
## 17 :跳針？是在講內文欸
## 18 :你看自家英粉幾個看內文的
## 19 :這篇連64都拿出來了也叫舔喔
## 20 :請噓文的好好學會看內文吧
## 21 :內文就是在要中共更民主更明智
## 22 :所以要錢的根據在哪只會抹啊
## 23 :那段還嘴了中共政治跟不上經濟
## 24 :你可以無視中共經濟成長但你不爽中
## 25 :共政治跟不上嗎
## 26 :一國兩制柯也從來沒吞阿
## 27 :柯第二點是講川普所以造謠爽嗎
## 28 :英粉這樣斷章取義亂冠就不叫超譯阿
## 29 :所以柯的OFCOURSE是講川普還是美國
## 30 :英粉說好的對中共不失言呢顆顆
## 31 :看到英粉又造謠囉柯啥時講一國兩制
## 32 :是汙名了哈哈
## 33 :出嘴就好不是一向台灣的習慣嗎顆顆
## 34 :意思就是精神支持你看看
## 35 :好棒棒香港人往前衝都更有力氣了
## 36 :這也能噓啊顆顆
## 37 :台灣本來就和香港有很多不同啊
## 38 :這篇到底說錯啥
## 39 :通篇也是要北京反省舔在哪
## 40 :超譯？有比英粉厲害嗎
## 41 :觀察看看
## 42 :很奇怪為了柯一句話在那超譯不爽的
## 43 :看到川普這樣講連屁都不敢放
## 44 :川普也在選舉呢但這群就不敢出征嗎
## 45 :事實啊有何錯誤
## 46 :柯就沒要選阿
## 47 :光一個香港就搞成這樣台灣喔還有美
## 48 :在那邊中共想要?省省吧
## 49 :這篇竟然被低調？就說英粉拿香港騙票
## 50 :看到英粉低調這篇真是噁心你們就是
## 51 :文中所言拿香港鮮血換利益的人
## 52 :你們這麼看不起港仔還成天講明日台
## 53 :灣三小
## 54 :美國好歹還制裁法案通過台灣有啥
## 55 :要這麼講現實就別成天拿香港賣芒果
## 56 :甚至講投dpp來挺香港太噁心
## 57 :這位還代表香港大學來台灣求援咱執
## 58 :政黨官員避而不見啊現在說人家小咖
## 59 :你們之前高潮啥港大
## 60 :方仲賢就是你們最愛的第一線和港警衝
## 61 :突還被補的現在說人家幫中共說話…
## 62 :靠英粉太厲害啦
## 63 :來啦英粉來一篇方仲賢是中共的推爆
## 64 :給看如何
## 65 :蔡不消費香港我們酸他幹嘛
## 66 :你這樣不是很打英粉的臉嗎
## 67 :讚既然如此你在意波浪大小幹嘛呢
## 68 :也沒說小波浪就等同不關心啊小小的
## 69 :關心不行嗎
## 70 :真的很噁心
## 71 :中肯呢
## 72 :只有dpp的支持者可以允許dpp跟kmt一
## 73 :樣爛然後用高標準審查別人
## 74 :如果只定位用鍵盤和嘴聲援香港那在
## 75 :意波浪大小幹嘛你的嘴巴聲援也弱到
## 76 :連波浪都算不上啊
## 77 :柯p這幾天也很明確表態對港態度也自
## 78 :己不會看柯p還成立協助香港人來台小
## 79 :組啊還在柯啥？人家比英粉鍵盤的波
## 80 :浪大多了吧
## 81 :柯p這幾天也明確喊不接受一國兩制阿
## 82 :然後呢？柯啥時吞過
## 83 :英粉在意波浪大小你的鍵盤聲援是有
## 84 :三小波浪
## 85 :黎智英講得就是聖旨這位直接衝鋒港
## 86 :警還被逮捕的跑來台灣是來玩嗎
## 87 :柯p啥時見中聯辦你們就這點水準？
## 88 :黎智英這大老闆就比衝鋒第一線的學
## 89 :生有價值啊英粉這樣表示嗎
## 90 :又在跳小凱小凱喊幾年了卡神倒是三
## 91 :千帳號抓不完真有臉講
## 92 :陳菊也見國台辦啊so？
## 93 :不用三千抓個三十小凱如何
## 94 :網軍？小凱一人網軍你講給人笑嗎
## 95 :所以在哪？
## 96 :立法你等民眾黨真進立院啊北市府倒
## 97 :是先做了協助呢
## 98 :鍵盤聲援可以有啥波浪夠的話這些學
## 99 :生來台灣玩嗎
## 100 :每個人都希望香港好啊但我們也知道
## 101 :那是他國事務但是誰成天消費香港把
## 102 :台灣連結香港現在又喊不關台灣的事
## 103 :情？
## 104 :大家都希望香港民主跟我希望中東非
## 105 :洲很多國家民主一樣但我不會操弄投
## 106 :誰來挺這些國家操弄了又切割不就英
## 107 :粉嘴臉
## 108 :十月找啥你說成立群組之類的就是網
## 109 :軍？你看到的卡神是這樣嗎三千志願
## 110 :軍？那還叫蟑螂嗎邏輯死啦
## 111 :卡神給人一篇一萬啊怎看都更好賺
## 112 :是啊去年輸慘今年靠香港血回血真
## 113 :是光榮
## 114 :跟年初的韓粉動不動就拿民調嘴臉很像
## 115 :用人的鮮血選舉造勢罷了＋1
## 116 :除了把排泄物放嘴中拿出啥論述沒
## 117 :英粉鍵盤的波浪是有多大你們也把自
## 118 :己侷限鍵盤啊article_count_by_date <- HongKong_review3 %>%
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summarise(count = n())
article_count_by_date %>%
arrange(desc(count))%>%
top_n(10)## Selecting by count## # A tibble: 11 x 2
## artDate count
## <chr> <int>
## 1 2019/12/09 47
## 2 2019/12/08 23
## 3 2019/08/04 20
## 4 2019/07/29 8
## 5 2019/08/23 3
## 6 2019/10/01 3
## 7 2019/10/14 3
## 8 2019/09/07 2
## 9 2019/09/28 2
## 10 2019/12/03 2
## 11 2019/12/06 2可以看出這個人也是高強度PTT使用者。從他的文章回復日期可以看出來，他在PTT上回復文章的時段主要集中於幾個特定日期。