消費券、振興券討論分析
第11組 組員：林桂華、莊子霆、王子菁、陳思涵
6/15/2020
動機與分析目的：
系統參數設定
Sys.setlocale(category = "LC_ALL", locale = "zh_TW.UTF-8") # 避免中文亂碼## [1] "zh_TW.UTF-8/zh_TW.UTF-8/zh_TW.UTF-8/C/zh_TW.UTF-8/zh_TW.UTF-8"安裝需要的packages
packages = c("dplyr", "tidytext", "jiebaR", "gutenbergr", "stringr", "wordcloud2","tidyr", "scales", "widyr", "readr", "reshape2", "NLP", "ggraph", "igraph", "tm", "data.table", "quanteda", "Matrix", "slam", "Rtsne", "randomcoloR", "wordcloud", "topicmodels", "LDAvis", "webshot", "htmlwidgets","servr")
existing = as.character(installed.packages()[,1])
for(pkg in packages[!(packages %in% existing)]) install.packages(pkg)require(dplyr)
require(tidytext)
require(jiebaR)
require(gutenbergr)
require(stringr)
require(wordcloud2)
require(ggplot2)
require(tidyr)
require(scales)
require(widyr)
require(readr)
require(reshape2)
require(NLP)
require(ggraph)
require(igraph)
require(tm)
require(data.table)
require(quanteda)
require(Matrix)
require(slam)
require(Rtsne)
require(randomcoloR)
require(wordcloud)
require(topicmodels)
require(LDAvis)
require(webshot)
require(htmlwidgets)
require(servr)
library(ggplot2)資料載入:本資料為2009/01/01 ~ 2020/06/10 PTT Gossiping 之資料，透過文字分析平台檢索「Netflix」、「網飛」兩個關鍵字，共搜尋到49855篇文章。
m <- read_csv('./data/振興券_artWordFreq.csv')## Parsed with column specification:
## cols(
## artTitle = col_character(),
## artDate = col_date(format = ""),
## artTime = col_time(format = ""),
## artUrl = col_character(),
## word = col_character(),
## count = col_double()
## )mr <- read_csv('./data/振興券_articleReviews.csv')## Parsed with column specification:
## cols(
## artTitle = col_character(),
## artDate = col_date(format = ""),
## artTime = col_time(format = ""),
## artUrl = col_character(),
## artPoster = col_character(),
## artCat = col_character(),
## cmtPoster = col_character(),
## cmtStatus = col_character(),
## cmtDate = col_datetime(format = ""),
## cmtContent = col_character()
## )mr$artDate = mr$artDate %>% as.Date("%Y/%m/%d")預覽資料
head(mr)## # A tibble: 6 x 10
## artTitle artDate artTime artUrl artPoster artCat cmtPoster cmtStatus
## <chr> <date> <time> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
## 1 [問卦]有沒有… 2017-01-17 17:37 https… kmjhome Gossi… wensandra 推
## 2 [問卦]有沒有… 2017-01-17 17:37 https… kmjhome Gossi… js52666 →
## 3 [問卦]有沒有… 2017-01-17 17:37 https… kmjhome Gossi… jffry6663 →
## 4 [問卦]有沒有… 2017-01-17 17:37 https… kmjhome Gossi… js52666 →
## 5 [問卦]有沒有… 2017-01-17 17:37 https… kmjhome Gossi… wensandra →
## 6 [問卦]有沒有… 2017-01-17 17:37 https… kmjhome Gossi… ah937609 →
## # … with 2 more variables: cmtDate <dttm>, cmtContent <chr>斷詞、停用詞使用
jieba_tokenizer <- worker(user="user_dict.txt", stop_word = "stop_words.txt")
tokenizer <- function(t) {
lapply(t, function(x) {
tokens <- segment(x, jieba_tokenizer)
tokens <- tokens[nchar(tokens)>1]
return(tokens)
})
}n_tokens <- mr %>% unnest_tokens(word, cmtContent, token=tokenizer)
str(n_tokens)## Classes 'spec_tbl_df', 'tbl_df', 'tbl' and 'data.frame': 47464 obs. of 10 variables:
## $ artTitle : chr "[問卦]有沒有當年消費券怎麼用的八卦" "[問卦]有沒有當年消費券怎麼用的八卦" "[問卦]有沒有當年消費券怎麼用的八卦" "[問卦]有沒有當年消費券怎麼用的八卦" ...
## $ artDate : Date, format: "2017-01-17" "2017-01-17" ...
## $ artTime : 'hms' num 17:37:27 17:37:27 17:37:27 17:37:27 ...
## ..- attr(*, "units")= chr "secs"
## $ artUrl : chr "https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484703813.A.B6F.html" "https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484703813.A.B6F.html" "https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484703813.A.B6F.html" "https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484703813.A.B6F.html" ...
## $ artPoster: chr "kmjhome" "kmjhome" "kmjhome" "kmjhome" ...
## $ artCat : chr "Gossiping" "Gossiping" "Gossiping" "Gossiping" ...
## $ cmtPoster: chr "wensandra" "wensandra" "wensandra" "js52666" ...
## $ cmtStatus: chr "推" "推" "推" "→" ...
## $ cmtDate : POSIXct, format: "2017-01-18 01:37:00" "2017-01-18 01:37:00" ...
## $ word : chr "之前" "一次" "剛剛" "一樓" ...
## - attr(*, "spec")=
## .. cols(
## .. artTitle = col_character(),
## .. artDate = col_date(format = ""),
## .. artTime = col_time(format = ""),
## .. artUrl = col_character(),
## .. artPoster = col_character(),
## .. artCat = col_character(),
## .. cmtPoster = col_character(),
## .. cmtStatus = col_character(),
## .. cmtDate = col_datetime(format = ""),
## .. cmtContent = col_character()
## .. )head(n_tokens, 20)## # A tibble: 20 x 10
## artTitle artDate artTime artUrl artPoster artCat cmtPoster cmtStatus
## <chr> <date> <time> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
## 1 [問卦]有沒有… 2017-01-17 17:37 https… kmjhome Gossi… wensandra 推
## 2 [問卦]有沒有… 2017-01-17 17:37 https… kmjhome Gossi… wensandra 推
## 3 [問卦]有沒有… 2017-01-17 17:37 https… kmjhome Gossi… wensandra 推
## 4 [問卦]有沒有… 2017-01-17 17:37 https… kmjhome Gossi… js52666 →
## 5 [問卦]有沒有… 2017-01-17 17:37 https… kmjhome Gossi… jffry6663 →
## 6 [問卦]有沒有… 2017-01-17 17:37 https… kmjhome Gossi… js52666 →
## 7 [問卦]有沒有… 2017-01-17 17:37 https… kmjhome Gossi… js52666 →
## 8 [問卦]有沒有… 2017-01-17 17:37 https… kmjhome Gossi… js52666 →
## 9 [問卦]有沒有… 2017-01-17 17:37 https… kmjhome Gossi… ah937609 →
## 10 [問卦]有沒有… 2017-01-17 17:37 https… kmjhome Gossi… Dooo →
## 11 [問卦]有沒有… 2017-01-17 17:37 https… kmjhome Gossi… Dooo →
## 12 [問卦]有沒有… 2017-01-17 17:37 https… kmjhome Gossi… Dooo →
## 13 [問卦]有沒有… 2017-01-17 17:37 https… kmjhome Gossi… nestea91… 推
## 14 [問卦]有沒有… 2017-01-17 17:37 https… kmjhome Gossi… nestea91… 推
## 15 [問卦]有沒有… 2017-01-17 17:37 https… kmjhome Gossi… nestea91… 推
## 16 [問卦]有沒有… 2017-01-17 17:37 https… kmjhome Gossi… GTA0328 推
## 17 [問卦]有沒有… 2017-01-17 17:37 https… kmjhome Gossi… GTA0328 推
## 18 [問卦]有沒有… 2017-01-17 17:37 https… kmjhome Gossi… GTA0328 推
## 19 [問卦]有沒有… 2017-01-17 17:37 https… kmjhome Gossi… eric999 推
## 20 [問卦]有沒有… 2017-01-17 17:37 https… kmjhome Gossi… eric999 推
## # … with 2 more variables: cmtDate <dttm>, word <chr>計算所有字在文集中的總詞頻
word_count <- n_tokens %>%
#select(word) %>%
group_by(word) %>%
summarise(count = n()) %>%
filter(count>3) %>% # 過濾出現太少次的字
arrange(desc(count))
head(word_count, 100)## # A tibble: 100 x 2
## word count
## <chr> <int>
## 1 消費券 945
## 2 消費 412
## 3 政府 402
## 4 真的 376
## 5 台灣 345
## 6 消費卷 323
## 7 政策 261
## 8 馬英九 256
## 9 經濟 245
## 10 垃圾 243
## # … with 90 more rows文字雲
word_count %>%
filter(word !="消費券") %>%
filter(word !="消費卷") %>%
filter(count>90) %>%
wordcloud2()可大致上看出ptt版上常和「消費」、「政府」、「振興」、「馬英九」等關鍵字一同出現
長條圖
plot_merge <- word_count %>%
filter(word !="消費券") %>%
filter(word !="消費卷") %>%
#group_by(type) %>%
top_n(30, count) %>%
ungroup() %>%
mutate(word = reorder(word, count)) %>%
ggplot(aes(x=word, y=count)) +
geom_col(show.legend = FALSE) +
labs(x = NULL, y="詞頻") +
theme(text=element_text(size=14, family = "Heiti TC Light"))+
#facet_wrap(~type, ncol = 1, scales="free") +
coord_flip()
plot_merge
計算詞頻
# 計算詞彙的出現次數，如果詞彙只有一個字則不列入計算
tokens_count_by_date <- n_tokens %>%
#filter(nchar(.$word)>1) %>%
group_by(word, artDate) %>%
#group_by(word) %>%
summarise(sum = n()) %>%
filter(sum>3) %>%
arrange(desc(sum))
head(tokens_count_by_date)## # A tibble: 6 x 3
## # Groups: word [4]
## word artDate sum
## <chr> <date> <int>
## 1 消費券 2020-05-28 130
## 2 真的 2020-05-28 116
## 3 馬英九 2020-05-28 96
## 4 一家親 2020-04-17 84
## 5 消費券 2020-04-08 77
## 6 消費券 2020-04-04 68# tokens_count_by_date <- n_tokens %>%
# group_by(artDate) %>%
# summarise(count = n())
# tokens_count_by_date情緒分析
準備LIWC字典
以LIWC字典判斷文集中的word屬於正面字還是負面字
# 正向字典txt檔
# 以,將字分隔
P <- read_file("dict/liwc/positive.txt")
# 負向字典txt檔
N <- read_file("dict/liwc/negative.txt")#字典txt檔讀進來是一個字串
typeof(N)## [1] "character"#將字串依,分割
#strsplit回傳list , 我們取出list中的第一個元素
P = strsplit(P, ",")[[1]]
N = strsplit(N, ",")[[1]]
# 建立dataframe 有兩個欄位word,sentiments，word欄位內容是字典向量
P = data.frame(word = P, sentiment = "positive")
N = data.frame(word = N, sentiment = "negative")LIWC = rbind(P, N)head(LIWC)## word sentiment
## 1 一流 positive
## 2 下定決心 positive
## 3 不拘小節 positive
## 4 不費力 positive
## 5 不錯 positive
## 6 主動 positive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_by_date %>% inner_join(LIWC)## Joining, by = "word"## Warning: Column `word` joining character vector and factor, coercing into
## character vector## # A tibble: 150 x 4
## # Groups: word [55]
## word artDate sum sentiment
## <chr> <date> <int> <fct>
## 1 幫助 2020-05-29 37 positive
## 2 可憐 2020-05-28 33 negative
## 3 垃圾 2020-05-28 25 negative
## 4 失敗 2020-05-28 25 negative
## 5 垃圾 2017-07-25 23 negative
## 6 垃圾 2020-05-29 18 negative
## 7 垃圾 2020-04-04 16 negative
## 8 問題 2020-05-29 16 negative
## 9 智障 2020-05-28 16 negative
## 10 簡單 2020-05-28 15 positive
## # … with 140 more rows# n_tokens %>%
# select(word) %>%
# inner_join(LIWC)
# n_tokens_liwc <- n_tokens %>%
# select(word) %>%
# inner_join(LIWC)
# #merge(x = n_tokens, y = LIWC, by = "word", all.y = TRUE)
# n_tokens_liwc <- n_tokens_liwc %>%
# left_join(n_tokens)
# n_tokens %>%
# select(word) %>%
# inner_join(LIWC)資料轉換為DTM
m_dtm <- m %>% cast_dtm(artUrl, word, count)
m_dtm## <<DocumentTermMatrix (documents: 240, terms: 6056)>>
## Non-/sparse entries: 15432/1438008
## Sparsity : 99%
## Maximal term length: 9
## Weighting : term frequency (tf)inspect(m_dtm[1:10,1:10])## <<DocumentTermMatrix (documents: 10, terms: 10)>>
## Non-/sparse entries: 34/66
## Sparsity : 66%
## Maximal term length: 3
## Weighting : term frequency (tf)
## Sample :
## Terms
## Docs 八卦 大家 當年
## https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484703813.A.B6F.html 1 1 1
## https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484704029.A.D83.html 0 0 1
## https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484796648.A.AC8.html 0 0 0
## https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484809083.A.979.html 0 0 0
## https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484824813.A.E19.html 0 1 0
## https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484825377.A.B6D.html 0 1 0
## https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484920512.A.E03.html 0 0 0
## https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1485424627.A.05E.html 0 1 0
## https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1489399885.A.E0F.html 0 0 0
## https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1490027352.A.ED0.html 1 1 1
## Terms
## Docs 發現 剛剛 今天
## https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484703813.A.B6F.html 1 1 1
## https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484704029.A.D83.html 0 0 0
## https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484796648.A.AC8.html 0 0 0
## https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484809083.A.979.html 0 0 2
## https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484824813.A.E19.html 0 0 0
## https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484825377.A.B6D.html 0 0 0
## https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484920512.A.E03.html 0 0 1
## https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1485424627.A.05E.html 0 0 0
## https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1489399885.A.E0F.html 0 0 0
## https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1490027352.A.ED0.html 0 0 0
## Terms
## Docs 年前 消費
## https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484703813.A.B6F.html 1 1
## https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484704029.A.D83.html 0 1
## https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484796648.A.AC8.html 0 7
## https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484809083.A.979.html 0 7
## https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484824813.A.E19.html 1 2
## https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484825377.A.B6D.html 0 3
## https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484920512.A.E03.html 0 6
## https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1485424627.A.05E.html 0 1
## https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1489399885.A.E0F.html 0 2
## https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1490027352.A.ED0.html 0 2
## Terms
## Docs 有沒有 怎麼
## https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484703813.A.B6F.html 1 1
## https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484704029.A.D83.html 0 0
## https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484796648.A.AC8.html 0 0
## https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484809083.A.979.html 0 1
## https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484824813.A.E19.html 0 1
## https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484825377.A.B6D.html 0 0
## https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484920512.A.E03.html 0 0
## https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1485424627.A.05E.html 0 1
## https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1489399885.A.E0F.html 1 0
## https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1490027352.A.ED0.html 1 0建立LDA模型
lda <- LDA(m_dtm, k = 2, control = list(seed = 2020))ϕ Matrix
查看ϕ matrix (topic * term)
topics <- tidy(lda, matrix = "beta") # 注意，在tidy function裡面要使用"beta"來取出Phi矩陣。
topics## # A tibble: 12,112 x 3
## topic term beta
## <int> <chr> <dbl>
## 1 1 剛剛 8.43e- 4
## 2 2 剛剛 1.47e-16
## 3 1 發現 1.35e- 3
## 4 2 發現 1.66e- 3
## 5 1 年前 8.43e- 4
## 6 2 年前 2.86e-10
## 7 1 今天 1.75e- 3
## 8 2 今天 5.97e- 4
## 9 1 消費 4.59e- 2
## 10 2 消費 5.30e- 2
## # … with 12,102 more rowsTopic代表字
top_terms <- topics %>%
group_by(topic) %>%
top_n(10, beta) %>%
ungroup() %>%
arrange(topic, -beta)
top_terms %>%
mutate(term = reorder(term, beta)) %>%
ggplot(aes(term, beta, fill = factor(topic))) +
geom_col(show.legend = FALSE) +
theme(text = element_text(family = "Heiti TC Light"))+
facet_wrap(~ topic, scales = "free") +
coord_flip()
更多主題
ldas = c()
topics = c(2,3,10,25,36)
for(topic in topics){
start_time <- Sys.time()
lda <- LDA(m_dtm, k = topic, control = list(seed = 2020))
ldas =c(ldas,lda)
print(paste(topic ,paste("topic(s) and use time is ", Sys.time() -start_time)))
save(ldas,file = "ldas_result")
}## [1] "2 topic(s) and use time is 0.32489013671875"
## [1] "3 topic(s) and use time is 0.671812057495117"
## [1] "10 topic(s) and use time is 2.53629183769226"
## [1] "25 topic(s) and use time is 8.5590648651123"
## [1] "36 topic(s) and use time is 13.8971519470215"每個主題的結果
load("ldas_result")
ldas[[3]] ## A LDA_VEM topic model with 10 topics.透過perplexity找到最佳主題數
# topics = c(2,3,10,25,36)
# data_frame(k = topics,
# perplex = map_dbl(ldas, topicmodels::perplexity)) %>%
# ggplot(aes(k, perplex)) +
#geom_point() +
# geom_line() +
# labs(title = "Evaluating LDA topic models",
# subtitle = "Optimal number of topics (smaller is better)",
# x = "Number of topics",
# y = "Perplexity")建立LDA模型-3 topics
lda <- LDA(m_dtm, k = 3, control = list(seed = 2020))ϕ Matrix
查看ϕ matrix (topic * term)
topics <- tidy(lda, matrix = "beta") # 注意，在tidy function裡面要使用"beta"來取出Phi矩陣。
topics## # A tibble: 18,168 x 3
## topic term beta
## <int> <chr> <dbl>
## 1 1 剛剛 1.16e- 3
## 2 2 剛剛 1.20e- 27
## 3 3 剛剛 1.89e- 25
## 4 1 發現 1.20e- 3
## 5 2 發現 2.30e- 3
## 6 3 發現 9.60e- 4
## 7 1 年前 9.83e- 4
## 8 2 年前 1.92e- 4
## 9 3 年前 8.11e-141
## 10 1 今天 1.71e- 3
## # … with 18,158 more rowsTopic代表字
top_terms <- topics %>%
group_by(topic) %>%
top_n(10, beta) %>%
ungroup() %>%
arrange(topic, -beta)
top_terms %>%
mutate(term = reorder(term, beta)) %>%
ggplot(aes(term, beta, fill = factor(topic))) +
theme(text = element_text(family = "Heiti TC Light"))+
geom_col(show.legend = FALSE) +
facet_wrap(~ topic, scales = "free") +
coord_flip()
三個主題比較看得出差別。
產生create LDAvis所需的json function
- 此function是將前面使用 “LDA function”所建立的model，轉換為“LDAVis”套件的input格式。
topicmodels_json_ldavis <- function(fitted, doc_term){
require(LDAvis)
require(slam)
###以下function 用來解決，主題數多會出現NA的問題
## 參考 https://github.com/cpsievert/LDAvis/commit/c7234d71168b1e946a361bc00593bc5c4bf8e57e
ls_LDA = function (phi)
{
jensenShannon <- function(x, y) {
m <- 0.5 * (x + y)
lhs <- ifelse(x == 0, 0, x * (log(x) - log(m+1e-16)))
rhs <- ifelse(y == 0, 0, y * (log(y) - log(m+1e-16)))
0.5 * sum(lhs) + 0.5 * sum(rhs)
}
dist.mat <- proxy::dist(x = phi, method = jensenShannon)
pca.fit <- stats::cmdscale(dist.mat, k = 2)
data.frame(x = pca.fit[, 1], y = pca.fit[, 2])
}
# Find required quantities
phi <- as.matrix(posterior(fitted)$terms)
theta <- as.matrix(posterior(fitted)$topics)
vocab <- colnames(phi)
term_freq <- slam::col_sums(doc_term)
# Convert to json
json_lda <- LDAvis::createJSON(phi = phi, theta = theta,
vocab = vocab,
doc.length = as.vector(table(doc_term$i)),
term.frequency = term_freq, mds.method = ls_LDA)
return(json_lda)
}LDA後續分析
- 根據前面的探索之後，我們對於資料有更加了解，並且看完每個主題數的LDAvis之後，選定主題數3的結果來作後續的分析。
m_lda = ldas[[2]] ## 選定topic 為3 的結果
topics <- tidy(m_lda, matrix = "beta") # 注意，在tidy function裡面要使用"beta"來取出Phi矩陣。
topics## # A tibble: 18,168 x 3
## topic term beta
## <int> <chr> <dbl>
## 1 1 剛剛 1.16e- 3
## 2 2 剛剛 1.20e- 27
## 3 3 剛剛 1.89e- 25
## 4 1 發現 1.20e- 3
## 5 2 發現 2.30e- 3
## 6 3 發現 9.60e- 4
## 7 1 年前 9.83e- 4
## 8 2 年前 1.92e- 4
## 9 3 年前 8.11e-141
## 10 1 今天 1.71e- 3
## # … with 18,158 more rows尋找Topic的代表字
- 整理出每一個Topic中生成概率最高的10個詞彙。
top_terms <- topics %>%
group_by(topic) %>%
top_n(10, beta) %>%
ungroup() %>%
arrange(topic, -beta)
top_terms %>%
mutate(term = reorder(term, beta)) %>%
ggplot(aes(term, beta, fill = factor(topic))) +
theme(text = element_text(family = "Heiti TC Light"))+
geom_col(show.legend = FALSE) +
facet_wrap(~ topic, scales = "free") +
coord_flip()
- 移除常出現、跨主題共享的詞彙。
remove_word = c("消費","發放","政府","經濟")
top_terms <- topics %>%
filter(!term %in% remove_word)%>%
group_by(topic) %>%
top_n(10, beta) %>%
ungroup() %>%
arrange(topic, -beta)
top_terms %>%
mutate(term = reorder(term, beta)) %>%
ggplot(aes(term, beta, fill = factor(topic))) +
geom_col(show.legend = FALSE) +
theme(text = element_text(family = "Heiti TC Light"))+
facet_wrap(~ topic, scales = "free") +
coord_flip()
主題命名
topic_name = c("古今比較","疫情相關","旅遊相關")Document 主題分佈
# for every document we have a probability distribution of its contained topics
tmResult <- posterior(m_lda)
doc_pro <- tmResult$topics
dim(doc_pro) # nDocs(DTM) distributions over K topics## [1] 240 3每篇文章都有topic的分佈，所以240筆的文章*3個主題
cbind Document 主題分佈
# get document topic proportions
document_topics <- doc_pro[m$artUrl,]
document_topics_df =data.frame(document_topics)
colnames(document_topics_df) = topic_name
rownames(document_topics_df) = NULL
m_topic = cbind(m,document_topics_df)
# m_topic %>% head(10)查看特定主題的文章
m_topic %>%
arrange(desc(`古今比較`)) %>%head(10) ## artTitle artDate artTime
## 1 [新聞]消費券買電腦奠基礎 高中少女擁30UP證照 2018-01-06 16:43:19
## 2 [新聞]消費券買電腦奠基礎 高中少女擁30UP證照 2018-01-06 16:43:19
## 3 [新聞]消費券買電腦奠基礎 高中少女擁30UP證照 2018-01-06 16:43:19
## 4 [新聞]消費券買電腦奠基礎 高中少女擁30UP證照 2018-01-06 16:43:19
## 5 [新聞]消費券買電腦奠基礎 高中少女擁30UP證照 2018-01-06 16:43:19
## 6 [新聞]消費券買電腦奠基礎 高中少女擁30UP證照 2018-01-06 16:43:19
## 7 [新聞]消費券買電腦奠基礎 高中少女擁30UP證照 2018-01-06 16:43:19
## 8 [新聞]消費券買電腦奠基礎 高中少女擁30UP證照 2018-01-06 16:43:19
## 9 [新聞]消費券買電腦奠基礎 高中少女擁30UP證照 2018-01-06 16:43:19
## 10 [新聞]消費券買電腦奠基礎 高中少女擁30UP證照 2018-01-06 16:43:19
## artUrl word count
## 1 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1515286161.A.057.html 電腦 11
## 2 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1515286161.A.057.html 競賽 6
## 3 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1515286161.A.057.html 蔡慧玲 5
## 4 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1515286161.A.057.html 全國 5
## 5 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1515286161.A.057.html 技能 5
## 6 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1515286161.A.057.html 證照 4
## 7 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1515286161.A.057.html 應用 4
## 8 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1515286161.A.057.html 希望 4
## 9 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1515286161.A.057.html 未來 4
## 10 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1515286161.A.057.html 完整 3
## 古今比較 疫情相關 旅遊相關
## 1 0.9997869 0.0001065682 0.0001065682
## 2 0.9997869 0.0001065682 0.0001065682
## 3 0.9997869 0.0001065682 0.0001065682
## 4 0.9997869 0.0001065682 0.0001065682
## 5 0.9997869 0.0001065682 0.0001065682
## 6 0.9997869 0.0001065682 0.0001065682
## 7 0.9997869 0.0001065682 0.0001065682
## 8 0.9997869 0.0001065682 0.0001065682
## 9 0.9997869 0.0001065682 0.0001065682
## 10 0.9997869 0.0001065682 0.0001065682了解主題在時間的變化
# m_topic[,c(7:16)] =sapply(m_topic[,c(7:16)] , as.numeric)
m_topic %>%
group_by(artDate = format(artDate,'%Y%m')) %>%
dplyr::select(-count)%>%
summarise_if(is.numeric, sum, na.rm = TRUE) %>%
melt(id.vars = "artDate")%>%
ggplot( aes(x=artDate, y=value, fill=variable)) +
theme(text = element_text(family = "Heiti TC Light"))+
geom_bar(stat = "identity") + ylab("value") +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1))
- 取資料量多的月份
m_topic %>%
filter( format(artDate,'%Y%m') %in% c(201802,202004,202005))%>%
dplyr::select(-count)%>%
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)) +
theme(text = element_text(family = "Heiti TC Light"))+
geom_bar(stat = "identity") + ylab("value") +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1))
- 以比例了解主題時間變化
m_topic %>%
filter( format(artDate,'%Y%m') %in% c(201802,202004,202005))%>%
dplyr::select(-count)%>%
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)) +
theme(text = element_text(family = "Heiti TC Light"))+
geom_bar(stat = "identity") + ylab("proportion") +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1))
以往的消費券可能能激起國人對旅遊的興趣，但今年因疫情影響，大家則較少提及此主題。
=================================== ## 計算所有字在文集中的總詞頻
word_count <- n_tokens %>%
#select(word) %>%
group_by(word) %>%
summarise(count = n()) %>%
filter(count>3) %>% # 過濾出現太少次的字
arrange(desc(count))
head(word_count, 100)## # A tibble: 100 x 2
## word count
## <chr> <int>
## 1 消費券 945
## 2 消費 412
## 3 政府 402
## 4 真的 376
## 5 台灣 345
## 6 消費卷 323
## 7 政策 261
## 8 馬英九 256
## 9 經濟 245
## 10 垃圾 243
## # … with 90 more rows文字雲
word_count %>%
filter(word !="消費卷") %>%
filter(word !="消費券") %>%
filter(word !="振興卷") %>%
filter(word !="振興券") %>%
filter(word !="武漢肺炎") %>%
filter(word !="武漢病毒") %>%
filter(word !="酷碰券") %>%
filter(word !="新冠肺炎") %>%
filter(count>30) %>%
wordcloud2()長條圖
plot_merge <- word_count %>%
filter(word !="消費卷") %>%
filter(word !="消費券") %>%
filter(word !="振興卷") %>%
filter(word !="振興券") %>%
filter(word !="武漢肺炎") %>%
filter(word !="武漢病毒") %>%
filter(word !="酷碰券") %>%
filter(word !="新冠肺炎") %>%
#group_by(type) %>%
top_n(30, count) %>%
ungroup() %>%
mutate(word = reorder(word, count)) %>%
ggplot(aes(x=word, y=count)) +
geom_col(show.legend = FALSE) +
labs(x = NULL, y="詞頻") +
theme(text=element_text(size=14, family = "Heiti TC Light"))+
#facet_wrap(~type, ncol = 1, scales="free") +
coord_flip()
plot_merge
m_post <- m
m_date <- m %>%
select(artDate, artUrl, word) %>%
distinct()
m_article_count_by_date <- m_date %>%
group_by(artDate) %>%
summarise(count = n())黑鏡:文章數-月份
m_post <- m %>% mutate(ym = format(m_post$artDate, format = "%Y/%m")) #抓出年/月份
m_months <- m_post %>%
select(artUrl, ym) %>%
distinct()
m_article_count_by_month <- m_months %>%
group_by(ym) %>%
summarise(count = n())每月貼文直方圖
m_months_plot <- m_months %>%
ggplot(aes(x = ym)) +
geom_bar(color = "pink", size = 0.5) +
ggtitle("黑鏡討論文章數(月份)") +
geom_text(aes(label=..count..), stat="count", color = "black", vjust = -0.5, size = 3) +
theme(text = element_text(family = "Heiti TC Light"))+
xlab("y/m") +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 60, hjust = 1))
m_months_plot
查看篇數最多的三個月，最常出現的詞彙
m_tokens_by_month <- m_post %>%
count(ym, word, sort = T)
#2018年2月(最多文章月份)的詞頻
m_1812 <- m_tokens_by_month %>%
filter(ym == "2018/02") %>%
group_by(ym) %>%
top_n(10, n) %>%
ungroup() %>%
mutate(word = reorder(word, n)) %>%
ggplot(aes(x = word, y = n)) +
geom_col(show.legend = FALSE) +
theme(text = element_text(family = "Heiti TC Light"))+
facet_wrap(~ym, scales="free", ncol = 2) +
coord_flip()
m_1812
#2019年(三個文章數一樣多的月份)的詞頻
m_19 <- m_tokens_by_month %>%
filter(ym == "2020/04" | ym == "2020/05") %>%
group_by(ym) %>%
top_n(4, n) %>%
ungroup() %>%
mutate(word = reorder(word, n)) %>%
ggplot(aes(x = word, y = n)) +
geom_col(show.legend = FALSE) +
theme(text = element_text(family = "Heiti TC Light"))+
facet_wrap(~ym, scales="free", ncol = 2) +
coord_flip()
m_19
m_comment <- n_tokens
m_comment <- m_comment %>%
mutate(ym = format(artDate, format = "%Y/%m"))
m_ctokens_by_month <- m_comment %>%
count(ym, word, sort = T)每月留言直方圖
m_cmonths <- m_comment %>%
select(ym, artUrl)
m_cmonths_plot <- m_cmonths %>%
ggplot(aes(x = ym)) +
geom_bar(color = "pink", size = 0.5) +
ggtitle("黑鏡留言數(月份)") +
geom_text(aes(label=..count..), stat="count", color = "black", vjust = -0.5, size = 3) +
theme(text = element_text(family = "Heiti TC Light"))+
xlab("y/m") +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 60, hjust = 1))
m_cmonths_plot
#最多文章月份的詞頻
m_ctokens_by_month <- m_comment %>%
count(word, ym, sort = T)
m_c1907 <- m_ctokens_by_month %>%
filter(ym == "2020/04" | ym == "2020/05") %>%
group_by(ym) %>%
top_n(10, n) %>%
ungroup() %>%
mutate(word = reorder(word, n)) %>%
ggplot(aes(x = word, y = n)) +
geom_col(show.legend = FALSE) +
theme(text = element_text(family = "Heiti TC Light"))+
facet_wrap(~ym, scales="free", ncol = 2) +
coord_flip()
m_c1907
留言文字雲
#bm_cloud <- bm_comment %>%
# select(word, ym) %>%
# group_by(word) %>%
# filter(ym == "2018/12" | ym == "2019/01" | ym == "2019/06" | ym == "2019/07") %>%
# summarize(count = n()) %>%
# filter(count > 10) %>%
# wordcloud2()
#bm_cloud留言情緒分析
m_comment <- m_comment %>% inner_join(LIWC)## Joining, by = "word"## Warning: Column `word` joining character vector and factor, coercing into
## character vectorm_c_count <- m_comment %>% select(sentiment, word, artDate) %>%
group_by(word) %>%
summarise(count = n()) #加word的詞頻
m_comment <- m_comment %>% left_join(m_c_count) #與s_comment合併## Joining, by = "word"m_comment <- m_comment %>% mutate(year = format(artDate, format = "%Y"))
m_comment %>%
filter(year == "2016" | year == "2017" | year == "2018" | year == "2019" | year == "2020" ) %>%
ggplot() +
geom_line(aes(x = artDate, y = count, colour = sentiment)) +
scale_x_date(labels =date_format("%m/%d")) +
facet_wrap(~year, scales="free", ncol = 2)
統計每天的文章正面字的次數與負面字的次數
sentiment_count = tokens_count_by_date %>%
select(artDate,word,sum) %>%
inner_join(LIWC) %>%
group_by(artDate,sentiment) %>%
summarise(count=sum(sum))## Joining, by = "word"## Warning: Column `word` joining character vector and factor, coercing into
## character vectorsentiment_count %>%
ggplot()+
geom_line(aes(x=artDate,y=count,colour=sentiment))+
scale_x_date(labels = date_format("%y/%m/%d")) 
sentiment_count %>%
filter(sentiment == "positive") %>%
ggplot()+
geom_line(aes(x=artDate,y=count,colour=sentiment))+
scale_x_date(labels = date_format("%y/%m/%d")) 
sentiment_count %>%
filter(sentiment == "negative") %>%
ggplot()+
geom_line(aes(x=artDate,y=count,colour=sentiment))+
scale_x_date(labels = date_format("%y/%m/%d")) 
sentiment_count %>%
arrange() %>%
top_n(10, count)## # A tibble: 50 x 3
## # Groups: artDate [38]
## artDate sentiment count
## <date> <fct> <int>
## 1 2017-01-18 negative 24
## 2 2017-01-19 negative 4
## 3 2017-07-25 positive 4
## 4 2017-07-25 negative 33
## 5 2017-07-26 negative 12
## 6 2017-09-17 negative 4
## 7 2018-01-06 positive 8
## 8 2018-01-08 positive 4
## 9 2018-01-08 negative 4
## 10 2018-02-16 positive 6
## # … with 40 more rows找出負面情緒最高的三天分別是’2020-05-28’ ‘2020-05-29’ ‘2020-04-04’ 正面情緒在2020-05-29與2020-05-28也出現高峰，我們也來分析一下
sentiment_count %>%
ggplot()+
geom_line(aes(x=artDate,y=count,colour=sentiment))+
scale_x_date(labels = date_format("%y/%m/%d"))+
geom_vline(aes(xintercept = as.numeric(artDate[which(sentiment_count$artDate == as.Date('2020-05-28'))
[1]])),colour = "red", size = 0.5) +
geom_vline(aes(xintercept = as.numeric(artDate[which(sentiment_count$artDate == as.Date('2020-05-29'))
[1]])),colour = "red", size = 0.5) +
geom_vline(aes(xintercept = as.numeric(artDate[which(sentiment_count$artDate == as.Date('2020-04-04'))
[1]])),colour = "blue", size = 0.5) 
透過觀察情緒變化來回顧事件內容:負面詞彙高峰出現在’2020-05-28’
m %>% filter(artDate == as.Date('2020-05-28')) %>% distinct(artUrl, .keep_all = TRUE)## # A tibble: 7 x 6
## artTitle artDate artTime artUrl word count
## <chr> <date> <time> <chr> <chr> <dbl>
## 1 [新聞]振興券錢少又繁複馬:別因消費券… 2020-05-28 08:35 https://www.ptt.cc/b… 馬英九… 13
## 2 Re:[新聞]振興券錢少又繁複馬:別因… 2020-05-28 08:44 https://www.ptt.cc/b… 明明 1
## 3 Re:[新聞]振興券錢少又繁複馬:別因… 2020-05-28 08:57 https://www.ptt.cc/b… 消費 8
## 4 Re:[新聞]振興券錢少又繁複馬:別因… 2020-05-28 09:09 https://www.ptt.cc/b… 消費 2
## 5 Re:[新聞]振興券錢少又繁複馬:別因… 2020-05-28 09:12 https://www.ptt.cc/b… 消費 3
## 6 Re:[新聞]振興券錢少又繁複馬:別因… 2020-05-28 11:57 https://www.ptt.cc/b… 優惠券… 4
## 7 Re:[新聞]振興券錢少又繁複馬:別因… 2020-05-28 13:02 https://www.ptt.cc/b… 消費 7 tokens_count_by_date %>%
filter(artDate == as.Date('2020-05-28')) %>%
select(word,sum) %>%
group_by(word) %>%
summarise(count = sum(sum)) %>%
filter(count>20) %>% # 過濾出現太少次的字
wordcloud2()哪篇文章的負面情緒最多？負面情緒的字是？
n_tokens %>%
filter(artDate == as.Date('2020-05-28')) %>%
inner_join(LIWC) %>%
filter(sentiment == "negtive") %>%
group_by(artUrl,sentiment) %>%
summarise(
artTitle = artTitle[1],
count = n()
) %>%
arrange(desc(count))## Joining, by = "word"## Warning: Column `word` joining character vector and factor, coercing into
## character vector## Warning: Factor `sentiment` contains implicit NA, consider using
## `forcats::fct_explicit_na`## # A tibble: 1 x 4
## # Groups: artUrl [1]
## artUrl sentiment artTitle count
## <chr> <fct> <chr> <int>
## 1 <NA> <NA> <NA> 0n_tokens %>%
filter(artDate == as.Date('2020-05-28')) %>%
inner_join(LIWC) %>%
group_by(word,sentiment) %>%
summarise(
count = n()
) %>% data.frame() %>%
top_n(30,wt = count) %>%
ungroup() %>%
mutate(word = reorder(word, count)) %>%
ggplot(aes(word, count, fill = sentiment)) +
geom_col(show.legend = FALSE) +
facet_wrap(~sentiment, scales = "free_y") +
labs(y = "2020-05-28t",
x = NULL) +
theme(text=element_text(size=14, family = "Heiti TC Light"))+
coord_flip()## Joining, by = "word"## Warning: Column `word` joining character vector and factor, coercing into
## character vector
看回原本的情緒字數量圖，我們也來研究一下在2020年政府放出消費券消息前，為何仍有人再討論消費券?
sentiment_count %>%
ggplot()+
geom_line(aes(x=artDate,y=count,colour=sentiment))+
scale_x_date(labels = date_format("%y/%m/%d"))
sentiment_count %>%
filter(artDate < "2020-01-01") %>%
ggplot()+
geom_line(aes(x=artDate,y=count,colour=sentiment))+
scale_x_date(labels = date_format("%y/%m/%d")) 
## 2020年前的留言詞頻
pc <- m %>%
select(artDate, word, count)
plot_merge <- pc %>%
filter(artDate < "2020-01-01") %>%
filter(word !="消費卷") %>%
filter(word !="消費券") %>%
filter(word !="振興卷") %>%
filter(word !="振興券") %>%
filter(word !="武漢肺炎") %>%
filter(word !="武漢病毒") %>%
filter(word !="酷碰券") %>%
filter(word !="新冠肺炎") %>%
#group_by(type) %>%
top_n(30, count) %>%
ungroup() %>%
mutate(word = reorder(word, count)) %>%
ggplot(aes(x=word, y=count)) +
geom_col(show.legend = FALSE) +
labs(x = NULL, y="詞頻") +
theme(text=element_text(size=14, family = "Heiti TC Light"))+
#facet_wrap(~type, ncol = 1, scales="free") +
coord_flip()
plot_merge
#找出每篇貼文的total
m_c_total <- m_comment %>%
group_by(artUrl) %>%
summarize(total = n())
#bm_comment與total合併
m_c_tfidf <- m_comment %>%
select(word, artUrl, count) %>%
left_join(m_c_total)## Joining, by = "artUrl"#製作tf-idf
m_c_tfidf <- m_c_tfidf %>%
bind_tf_idf(word, count, total) %>%
distinct()## Warning in bind_tf_idf.data.frame(., word, count, total): A value for tf_idf is negative:
## Input should have exactly one row per document-term combination.#找出前十tf-idf的詞
t <- m_c_tfidf %>% group_by(artUrl) %>%
top_n(10) %>%
arrange(desc(artUrl)) %>%
ungroup() %>%
count(word, sort=TRUE) ## Selecting by tf_idf共現關係圖
m_c_cor <- m_comment %>%
group_by(word) %>%
filter(n() > 3) %>%
pairwise_cor(word, artUrl, sort = T)# 顯示相關性大於0.55的組合
set.seed(2020)
m_c_cor %>%
filter(correlation > 0.55) %>%
graph_from_data_frame() %>%
ggraph(layout = "fr") +
geom_edge_link(aes(edge_alpha = correlation), show.legend = FALSE) +
theme(text = element_text(family = "Heiti TC Light"))+
geom_node_point(color = "lightblue", size = 3) +
geom_node_text(aes(label = name), repel = TRUE, family = "Heiti TC Light") +
theme_void()
愚蠢、壞事、幻想等等是在評論消費券這個政策的好壞
m_c_cor %>%
filter(item1 %in% c("支持", "絕望", "驚訝")) %>%
group_by(item1) %>%
top_n(10) %>%
ungroup() %>%
mutate(item2 = reorder(item2, correlation)) %>%
ggplot(aes(item2, correlation)) +
geom_bar(stat = "identity") +
theme(text = element_text(family = "Heiti TC Light"))+
facet_wrap(~ item1, scales = "free") +
coord_flip()## Selecting by correlation
=================================== ### 載入PTT資料
# 文章資料
m <- read_csv("./data/m_articleMetaData.csv")
head(m)## # A tibble: 6 x 10
## artTitle artDate artTime artUrl artPoster artCat commentNum push
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## 1 [問卦]有沒有… 2017-01-17 17:37 https… kmjhome Gossi… 38 22
## 2 Re:[問卦]… 2017-01-17 17:41 https… VVizZ Gossi… 3 0
## 3 [新聞]稅收超… 2017-01-18 19:24 https… nokia6660 Gossi… 145 23
## 4 [新聞]溢收賦… 2017-01-18 22:51 https… cc9i Gossi… 61 32
## 5 [問卦]平心而… 2017-01-19 03:14 https… ipadmini6 Gossi… 71 30
## 6 Re:[問卦]… 2017-01-19 03:23 https… tagso Gossi… 63 10
## # … with 2 more variables: boo <dbl>, sentence <chr># 回覆資料
mr <- read_csv("./data/m_articleReviews.csv")
head(mr)## # A tibble: 6 x 10
## artTitle artDate artTime artUrl artPoster artCat cmtPoster cmtStatus
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## 1 [問卦]有沒有… 2017-01-17 17:37 https… kmjhome Gossi… wensandra 推
## 2 [問卦]有沒有… 2017-01-17 17:37 https… kmjhome Gossi… js52666 →
## 3 [問卦]有沒有… 2017-01-17 17:37 https… kmjhome Gossi… jffry6663 →
## 4 [問卦]有沒有… 2017-01-17 17:37 https… kmjhome Gossi… js52666 →
## 5 [問卦]有沒有… 2017-01-17 17:37 https… kmjhome Gossi… wensandra →
## 6 [問卦]有沒有… 2017-01-17 17:37 https… kmjhome Gossi… ah937609 →
## # … with 2 more variables: cmtDate <dttm>, cmtContent <chr># 選取需要的欄位
mr <- mr %>%
select(artUrl, cmtPoster, cmtStatus, cmtContent)
head(mr)## # A tibble: 6 x 4
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## 1 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.14… wensandra 推 :之前嫖一次剛剛好…
## 2 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.14… js52666 → :一樓拿去買假屌…
## 3 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.14… jffry6663 → :買鞋子幹
## 4 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.14… js52666 → :改五樓還拿來自肛…
## 5 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.14… wensandra → :?
## 6 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.14… ah937609 → :買天幣資料預覽
m %>%
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summarise(count = n())%>%
ggplot(aes(artDate,count))+
geom_line(color="blue", size=1)+
theme_classic()
發文者數量
length(unique(m$artPoster))## [1] 219回覆者數量
length(unique(mr$cmtPoster))## [1] 6209總共有參與的人數
allPoster <- c(m$artPoster, mr$cmtPoster)
length(unique(allPoster))## [1] 6353整理所有參與人
# 整理所有出現過得使用者
# 如果它曾發過文的話就標註他爲poster
# 如果沒有發過文的話則標註他爲replyer
userList <- data.frame(user=unique(allPoster)) %>%
mutate(type=ifelse(user%in%m$artPoster, "poster", "replyer"))
head(userList)## user type
## 1 kmjhome poster
## 2 VVizZ poster
## 3 nokia6660 poster
## 4 cc9i poster
## 5 ipadmini6 poster
## 6 tagso poster建立社群網路圖
將原文與回覆Join起來
# 把原文與回覆依據artUrl innerJoin起來
posts_Reviews <- merge(x = m, y = mr, by = "artUrl")
head(posts_Reviews)## artUrl
## 1 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484703813.A.B6F.html
## 2 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484703813.A.B6F.html
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## artTitle artDate artTime artPoster
## 1 [問卦]有沒有當年消費券怎麼用的八卦 2017-01-17 17:37:27 kmjhome
## 2 [問卦]有沒有當年消費券怎麼用的八卦 2017-01-17 17:37:27 kmjhome
## 3 [問卦]有沒有當年消費券怎麼用的八卦 2017-01-17 17:37:27 kmjhome
## 4 [問卦]有沒有當年消費券怎麼用的八卦 2017-01-17 17:37:27 kmjhome
## 5 [問卦]有沒有當年消費券怎麼用的八卦 2017-01-17 17:37:27 kmjhome
## 6 [問卦]有沒有當年消費券怎麼用的八卦 2017-01-17 17:37:27 kmjhome
## artCat commentNum push boo
## 1 Gossiping 38 22 2
## 2 Gossiping 38 22 2
## 3 Gossiping 38 22 2
## 4 Gossiping 38 22 2
## 5 Gossiping 38 22 2
## 6 Gossiping 38 22 2
## sentence
## 1 剛剛才發現\n八年前的今天是發消費券\n有沒有大家當年都怎麼用的八卦\n想當年那3600還是進了父母的口袋QQ\n\n
## 2 剛剛才發現\n八年前的今天是發消費券\n有沒有大家當年都怎麼用的八卦\n想當年那3600還是進了父母的口袋QQ\n\n
## 3 剛剛才發現\n八年前的今天是發消費券\n有沒有大家當年都怎麼用的八卦\n想當年那3600還是進了父母的口袋QQ\n\n
## 4 剛剛才發現\n八年前的今天是發消費券\n有沒有大家當年都怎麼用的八卦\n想當年那3600還是進了父母的口袋QQ\n\n
## 5 剛剛才發現\n八年前的今天是發消費券\n有沒有大家當年都怎麼用的八卦\n想當年那3600還是進了父母的口袋QQ\n\n
## 6 剛剛才發現\n八年前的今天是發消費券\n有沒有大家當年都怎麼用的八卦\n想當年那3600還是進了父母的口袋QQ\n\n
## cmtPoster cmtStatus cmtContent
## 1 wensandra 推 :之前嫖一次剛剛好
## 2 js52666 → :一樓拿去買假屌
## 3 jffry6663 → :買鞋子幹
## 4 js52666 → :改五樓還拿來自肛
## 5 wensandra → :?
## 6 ah937609 → :買天幣篩選欄位
# 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)
head(link)## cmtPoster artPoster
## 1 wensandra kmjhome
## 2 js52666 kmjhome
## 3 jffry6663 kmjhome
## 4 js52666 kmjhome
## 5 wensandra kmjhome
## 6 ah937609 kmjhome
## artUrl
## 1 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484703813.A.B6F.html
## 2 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484703813.A.B6F.html
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## 6 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484703813.A.B6F.html建立網路關係
reviewNetwork <- graph_from_data_frame(d=link, directed=T)
head(reviewNetwork)## 6 x 6352 sparse Matrix of class "dgCMatrix"## [[ suppressing 6352 column names 'wensandra', 'js52666', 'jffry6663' ... ]]##
## wensandra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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## wensandra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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## Dooo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## nestea911399 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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## wensandra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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## ah937609 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## Dooo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## nestea911399 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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## Dooo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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## nestea911399 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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## js52666 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## jffry6663 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## ah937609 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## Dooo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## nestea911399 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
##
## wensandra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## js52666 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## jffry6663 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## ah937609 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## Dooo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## nestea911399 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
##
## wensandra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## js52666 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## jffry6663 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## ah937609 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## Dooo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## nestea911399 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
##
## wensandra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## js52666 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## jffry6663 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## ah937609 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## Dooo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## nestea911399 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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## wensandra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## js52666 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## jffry6663 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## ah937609 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## Dooo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## nestea911399 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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## wensandra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## js52666 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## jffry6663 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## ah937609 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## Dooo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## nestea911399 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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## wensandra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## js52666 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## jffry6663 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## ah937609 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## Dooo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## nestea911399 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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## wensandra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## js52666 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## jffry6663 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## ah937609 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## Dooo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## nestea911399 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
##
## wensandra . . . . . . . . . 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## js52666 . . . . . . . . . 2 . . . . . . . . . . 1 . . . . . . . . . .
## jffry6663 . . . . . . . . . 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## ah937609 . . . . . . . . . 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 .
## Dooo . . . . . . . . . 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## nestea911399 . . . . . . . . . 1 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
##
## wensandra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## js52666 . . . . . . . . . 1 . . . . . . . 1 . . . . . . . . . . . . .
## jffry6663 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## ah937609 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## Dooo . . . . . . . . . . . . . . . . 1 . . . . . . . . . . . . . .
## nestea911399 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
##
## wensandra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## js52666 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## jffry6663 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## ah937609 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## Dooo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## nestea911399 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
##
## wensandra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## js52666 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 . . .
## jffry6663 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## ah937609 . . . . . . . . . . . . . 1 1 . . . . . . . . . . . . . . . .
## Dooo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## nestea911399 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
##
## wensandra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## js52666 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## jffry6663 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## ah937609 . . . . 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## Dooo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
## nestea911399 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .網路圖
# 畫出網路圖
plot(reviewNetwork)
可以發現密密麻麻的東西，完全看不出個所以然。我們試着放少一點的東西來試試。
調整參數
# 把點點的大小和線的粗細調小，並不顯示使用者賬號。
plot(reviewNetwork, vertex.size=2, edge.arrow.size=.2,vertex.label=NA)
還是沒什麼好解釋的，我們試着縮小文章的數量看看。
資料篩選
挑出2020-05-29當天的文章和它的回覆
link <- posts_Reviews %>%
filter(artDate == as.Date('2020-05-29')) %>%
select(cmtPoster, artPoster, artUrl) %>%
unique()
head(link)## cmtPoster artPoster
## 1 IDfor2010 runa2
## 2 felixden runa2
## 3 royroy666 runa2
## 4 albert runa2
## 5 forhorde5566 runa2
## 8 NTULioner runa2
## artUrl
## 1 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1590716618.A.8EC.html
## 2 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1590716618.A.8EC.html
## 3 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1590716618.A.8EC.html
## 4 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1590716618.A.8EC.html
## 5 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1590716618.A.8EC.html
## 8 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1590716618.A.8EC.html過濾圖中的點(v)
# 這邊要篩選link中有出現的使用者
# 因爲如果userList（igraph中graph_from_data_frame的v參數吃的那個東西）中出現了沒有在link中出現的使用者
# 也會被igraph畫上去，圖片就會變得沒有意義
# 想要看會變怎麼樣的人可以跑一下下面的code
filtered_user <- userList %>%
filter(user%in%link$cmtPoster | user%in%link$artPoster) %>%
arrange(desc(type))
head(filtered_user)## user type
## 1 eric999 replyer
## 2 fcz973 replyer
## 3 ChungLi5566 replyer
## 4 carlos5978 replyer
## 5 amury replyer
## 6 hosen replyer未過濾使用者
## 警告！有密集恐懼症的人請小心使用
#reviewNetwork <- graph_from_data_frame(d=link, v=userList, directed=T)
#plot(reviewNetwork, vertex.size=3, edge.arrow.size=0.3,vertex.label=NA)過濾使用者後
set.seed(487)
# 建立網路關係圖，因爲剛剛看的時候感覺箭頭有點礙眼，
# 所以這裏我們先把關係的方向性拿掉，減少圖片中的不必要的資訊
reviewNetwork <- graph_from_data_frame(d=link, v=filtered_user, directed=F)
plot(reviewNetwork, vertex.size=3, edge.arrow.size=0.3,vertex.label=NA)
可以稍微看出圖中的點(人)之間有一定的關聯，不過目前只有單純圖形我們無法分析其中的內容。
因此以下我們將資料集中的資訊加到我們的圖片中。
加強圖像的顯示資訊(1)
set.seed(487)
# 用使用者的身份來區分點的顏色，如果有發文的話是金色的，只有回覆文章的則用淺藍色表示
V(reviewNetwork)$color <- ifelse(V(reviewNetwork)$type=="poster", "gold", "lightblue")
plot(reviewNetwork, vertex.size=3, edge.arrow.size=0.3,vertex.label=NA)
加強圖像的顯示資訊(2)
set.seed(487)
# 篩選要顯示出的使用者，以免圖形被密密麻麻的文字覆蓋
# 顯示有超過5個關聯的使用者賬號
labels <- degree(reviewNetwork)
V(reviewNetwork)$label <- names(labels)
V(reviewNetwork)$color <- ifelse(V(reviewNetwork)$type=="poster", "gold", "lightblue")
plot(reviewNetwork, vertex.size=3, edge.arrow.size=0.2,
vertex.label=ifelse(degree(reviewNetwork) > 5, V(reviewNetwork)$label, NA), vertex.label.font=2)
我們可以看到基本的使用者關係，但是我們希望能夠將更進階的資訊視覺化。
例如：使用者經常參與的文章種類，或是使用者在該社群網路中是否受到歡迎。
主題分類
詳細內容請參考第十週的課程
前處理
# 文章斷句
m_meta <- m %>%
mutate(sentence=gsub("[\n]{2,}", "。", sentence))
# 以全形或半形 驚歎號、問號、分號 以及 全形句號 爲依據進行斷句
m_sentences <- strsplit(m_meta$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
m_sentences <- data.frame(
artUrl = rep(m_meta$artUrl, sapply(m_sentences, length)),
sentence = unlist(m_sentences)
) %>%
filter(!str_detect(sentence, regex("^(\t|\n| )*$")))
m_sentences$sentence <- as.character(m_sentences$sentence)
head(m_sentences)## artUrl
## 1 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484703813.A.B6F.html
## 2 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484704029.A.D83.html
## 3 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484704029.A.D83.html
## 4 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484704029.A.D83.html
## 5 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484796648.A.AC8.html
## 6 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484796648.A.AC8.html
## sentence
## 1 剛剛才發現\n八年前的今天是發消費券\n有沒有大家當年都怎麼用的八卦\n想當年那3600還是進了父母的口袋QQ
## 2 這我知道\n當年小折瘋\nKHS有出一台P-3600\n就是因為消費券的關係\n還挺不綽的\n一台也很乾脆訂價7200
## 3 然後我就多花了3600\n最後退燒了只賣5500
## 4 幹
## 5 1.媒體來源:\nUdn
## 6 2.完整新聞標題:\n稅收超收4000億 藍營議員籲發消費券## 文章斷詞
# load mask_lexicon
m_lexicon <- scan(file = "ticket_lexicon.txt", what=character(),sep='\n',
encoding='utf-8',fileEncoding='utf-8')
# load stop words
stop_words <- scan(file = "stop_words.txt", what=character(),sep='\n',
encoding='utf-8',fileEncoding='utf-8')
# 使用默認參數初始化一個斷詞引擎
jieba_tokenizer = worker()
# 使用口罩字典重新斷詞
new_user_word(jieba_tokenizer, c(m_lexicon))## [1] TRUE# tokenize function
chi_tokenizer <- function(t) {
lapply(t, function(x) {
if(nchar(x)>1){
tokens <- segment(x, jieba_tokenizer)
tokens <- tokens[!tokens %in% stop_words]
# 去掉字串長度爲1的詞彙
tokens <- tokens[nchar(tokens)>1]
return(tokens)
}
})
}
tokens <- m_sentences %>%
unnest_tokens(word, sentence, token=chi_tokenizer) %>%
filter(!str_detect(word, regex("[0-9a-zA-Z]"))) %>%
count(artUrl, word) %>%
rename(count=n)
head(tokens)## # A tibble: 6 x 3
## artUrl word count
## <fct> <chr> <int>
## 1 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484703813.A.B6F.html 八卦 1
## 2 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484703813.A.B6F.html 八年 1
## 3 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484703813.A.B6F.html 當年 1
## 4 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484703813.A.B6F.html 發現 1
## 5 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484703813.A.B6F.html 父母 1
## 6 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484703813.A.B6F.html 剛剛 1## 清理斷詞結果
# 挑出總出現次數大於3的字
reserved_word <- tokens %>%
group_by(word) %>%
count() %>%
filter(n > 3) %>%
unlist()
m_removed <- tokens %>%
filter(word %in% reserved_word)
m_dtm <- m_removed %>% cast_dtm(artUrl, word, count)
m_dtm## <<DocumentTermMatrix (documents: 240, terms: 815)>>
## Non-/sparse entries: 7970/187630
## Sparsity : 96%
## Maximal term length: 6
## Weighting : term frequency (tf)LDA 主題分析
# LDA分成4個主題
m_lda <- LDA(m_dtm, k = 4, control = list(seed = 1234))
# 看各群的常用詞彙
tidy(m_lda, matrix = "beta") %>%
filter(! term %in% c("振興券")) %>%
filter(! term %in% c("消費券")) %>%
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") +
theme(text = element_text(family = "Heiti TC Light")) +
coord_flip() +
scale_x_reordered()
可以歸納出
topic 1 = “消費券政策”
topic 2 “政府政策”
topic 3 = “觀光補助相關”
topic 4 = 還要再細分
以下我們挑出第一個主題與第三個主題來做比較。
# 使用LDA分類每篇文章的主題
m_topics <- tidy(m_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)
head(m_topics)## # A tibble: 6 x 3
## # Groups: document [6]
## document topic gamma
## <chr> <int> <dbl>
## 1 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1586234085.A.86F.html 1 0.985
## 2 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1586240778.A.B43.html 1 0.548
## 3 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1586311835.A.55F.html 1 0.669
## 4 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1586315265.A.8A0.html 1 0.513
## 5 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1586925646.A.E6B.html 1 0.984
## 6 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1587101544.A.F1A.html 1 0.999LDA主題進行視覺化
# 把文章資訊和主題join起來
posts_Reviews <- merge(x = posts_Reviews, y = m_topics, by.x = "artUrl", by.y="document")
head(posts_Reviews)## artUrl
## 1 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484703813.A.B6F.html
## 2 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484703813.A.B6F.html
## 3 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484703813.A.B6F.html
## 4 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484703813.A.B6F.html
## 5 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484703813.A.B6F.html
## 6 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1484703813.A.B6F.html
## artTitle artDate artTime artPoster
## 1 [問卦]有沒有當年消費券怎麼用的八卦 2017-01-17 17:37:27 kmjhome
## 2 [問卦]有沒有當年消費券怎麼用的八卦 2017-01-17 17:37:27 kmjhome
## 3 [問卦]有沒有當年消費券怎麼用的八卦 2017-01-17 17:37:27 kmjhome
## 4 [問卦]有沒有當年消費券怎麼用的八卦 2017-01-17 17:37:27 kmjhome
## 5 [問卦]有沒有當年消費券怎麼用的八卦 2017-01-17 17:37:27 kmjhome
## 6 [問卦]有沒有當年消費券怎麼用的八卦 2017-01-17 17:37:27 kmjhome
## artCat commentNum push boo
## 1 Gossiping 38 22 2
## 2 Gossiping 38 22 2
## 3 Gossiping 38 22 2
## 4 Gossiping 38 22 2
## 5 Gossiping 38 22 2
## 6 Gossiping 38 22 2
## sentence
## 1 剛剛才發現\n八年前的今天是發消費券\n有沒有大家當年都怎麼用的八卦\n想當年那3600還是進了父母的口袋QQ\n\n
## 2 剛剛才發現\n八年前的今天是發消費券\n有沒有大家當年都怎麼用的八卦\n想當年那3600還是進了父母的口袋QQ\n\n
## 3 剛剛才發現\n八年前的今天是發消費券\n有沒有大家當年都怎麼用的八卦\n想當年那3600還是進了父母的口袋QQ\n\n
## 4 剛剛才發現\n八年前的今天是發消費券\n有沒有大家當年都怎麼用的八卦\n想當年那3600還是進了父母的口袋QQ\n\n
## 5 剛剛才發現\n八年前的今天是發消費券\n有沒有大家當年都怎麼用的八卦\n想當年那3600還是進了父母的口袋QQ\n\n
## 6 剛剛才發現\n八年前的今天是發消費券\n有沒有大家當年都怎麼用的八卦\n想當年那3600還是進了父母的口袋QQ\n\n
## cmtPoster cmtStatus cmtContent topic gamma
## 1 wensandra 推 :之前嫖一次剛剛好 4 0.9771259
## 2 js52666 → :一樓拿去買假屌 4 0.9771259
## 3 jffry6663 → :買鞋子幹 4 0.9771259
## 4 js52666 → :改五樓還拿來自肛 4 0.9771259
## 5 wensandra → :? 4 0.9771259
## 6 ah937609 → :買天幣 4 0.9771259# 挑選出2020/05/01後的文章，
# 篩選有在10篇以上文章回覆者，
# 文章主題歸類為1(消費券政策)與3(觀光補助相關)者，
# 欄位只取：cmtPoster(評論者), artPoster(發文者), artUrl(文章連結), topic(主題)
link <- posts_Reviews %>%
filter(artDate > as.Date('2020-05-01')) %>%
group_by(cmtPoster, artUrl) %>%
filter(n()>5) %>%
ungroup() %>%
filter(topic == 1 | topic == 2) %>%
select(cmtPoster, artPoster, artUrl, topic) %>%
unique()
head(link)## # A tibble: 6 x 4
## cmtPoster artPoster artUrl topic
## <chr> <chr> <chr> <int>
## 1 drcula ptt987654321 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.15905711… 2
## 2 aponla ptt987654321 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.15905711… 2
## 3 BaRanKa wyin https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.15906549… 1
## 4 k47100014 wyin https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.15906549… 1
## 5 cca1109 wyin https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.15906549… 1
## 6 megumirei wyin https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.15906549… 1# 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))
head(filtered_user)## user type
## 1 NTULioner replyer
## 2 megumirei replyer
## 3 linceass replyer
## 4 duo0518 replyer
## 5 catvsdog replyer
## 6 chinhan1216 replyer使用者經常參與的文章種類
# 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)$topic == "1", "lightgreen", "palevioletred")
# 畫出社群網路圖
set.seed(5432)
plot(reviewNetwork, vertex.size=3, edge.width=3, vertex.label.dist=1,
vertex.label=ifelse(degree(reviewNetwork) > 5, V(reviewNetwork)$label, NA),vertex.label.font=2)
# 加入標示
par(family = "Heiti TC Light")
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("消費券政策","觀光補助相關"),
col=c("lightgreen","palevioletred"), lty=1, cex=1, )
可以看出帳號“wyin”發的文大多在討論消費券政策相關的主題，我們查找後發現該作者發的都是新聞，引起熱烈回應。
使用者是否受到歡迎
# PTT的回覆有三種，推文、噓文、箭頭
# 我們只要看推噓就好，因此把箭頭清掉
link <- posts_Reviews %>%
filter(cmtStatus!="→") %>%
group_by(cmtPoster, artUrl) %>%
filter(n()>5) %>%
ungroup() %>%
select(cmtPoster, artPoster, artUrl, cmtStatus) %>%
unique()
# 接下來把網路圖畫出來，跟前面做的事都一樣，因此不再細述
# 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)$cmtStatus == "推", "lightgreen", "palevioletred")
# 畫出社群網路圖
set.seed(5432)
plot(reviewNetwork, vertex.size=2, edge.width=3, vertex.label.dist=1,
vertex.label=ifelse(degree(reviewNetwork) > 3, V(reviewNetwork)$label, NA),vertex.label.font=2)
# 加入標示
par(family = "Heiti TC Light")
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)
推噓數差不多，但是從情緒分析我們發現評論大多對於消費卷持負面看法，因此我們認為推噓沒辦法看出回應者對於消費卷的正負面看法。