豆瓣9.2！17万条弹幕告诉你《沉默的真相》凭什么高口碑！

原标题：豆瓣9.2！17万条弹幕告诉你《沉默的真相》凭什么高口碑！

CDA数据分析师 出品

作者：Mika

数据：真达

【导读】今天教大家用Python分析《沉默的真相》的17万条弹幕。距离上一部国产良心剧《隐秘的角落》刷屏还不到2个月，“秃头梗”、“爬山梗”还让人记忆犹新。紧接着又一部爆款国产剧来了，那就是最近口碑炸裂的《沉默的真相》。

同样是来自爱奇艺针对悬疑短剧的“迷雾剧场”，《沉默的真相》根据紫金陈的小说《长夜难明》改编，讲述了检察官江阳历经多年，付出无数代价查清案件真相的故事。

开播当天《沉默的真相》在豆瓣开分8.8分，随着剧集的播出，该剧口碑势不可挡，一路走高，播出六集后，豆瓣评分冲到了9.2分，成功超越了它的前浪《隐秘的角落》。要知道，这种高开高走的趋势，在国产剧里是非常罕见的。

许多网友在最初刷剧时根本不信自己会哭，结果看到大结局才发现，这也太好哭了吧，看到主角江阳的舍命燃灯，真的让人哭出兰州拉面…

那么这部《沉默的真相》到底为什么口碑能高开暴走？凭什么成为年度压轴国剧？ 今天我们就用Python来带你解读。

01、豆瓣 9.2分！超越前浪《隐秘的角落》

上一部被称为年度爆款国剧的还是《隐秘的角落》，改编自紫金陈的推理小说--《坏小孩》，《隐秘的角落》一经播出就带着"小白船"，"爬山梗"，"秃头梗"热闹了一整个夏天。

在豆瓣已有78万余人进行评分，最终收官8.9分，是非常惊艳的成绩。

谁知仅过去2个月，又一部悬疑剧《沉默的角落》凭借着逆天的口碑火了！同样改编自作者紫金陈的小说《长夜难明》，一开播豆瓣就达到8.8分。随着播出分数越来越高，如今已有20万余人评分，高达9.2分，已经超过了前浪《隐秘的角落》。

豆瓣总体评分分析

近一步分析观众评分，我们发现：

92.8%的观众给出了五星满分，这口碑在国产剧中已经达到标杆的水准。

豆瓣短评词云

然后我们再看到豆瓣的短评词云。

我们可以看到，观众在短评中讨论最多的就是主角"江阳"，他的坚定和执着真可谓可歌可泣。"演员的演技"，"剧情"，对"原著"的还原度，都得到了广泛的认可与好评。

02、刷剧《沉默的真相》，17万条弹幕都在说些什么

那么刷剧时，大家都在说些什么呢？接下来我们用Python分析了《沉默的真相》前10集的视频弹幕，共计173226条。

前十集弹幕走势图

从图中可以看到，看剧时大家都特别爱发弹幕，前十集中：弹幕数量最多分别是第9集，第3集和第10集，最多一集弹幕数为18903条，弹幕最少的是第六集，弹幕数为15561条。

接着我们再看看剧中主要角色的弹幕词云：

江阳弹幕词云

由白宇饰演的江阳，原本年轻有为，但是为了探求真相坚持正义，付出了自己的生命。像"正义"、"厉害"、"演技"等都在词云中频频出现。

李静弹幕词云

关于谭卓饰演的李静，在刷剧时很多人都会联想到她在《延禧攻略》中高贵妃的角色。无论是从“高贵妃”到《我不是药神》中的刘思慧，还是这次的李静，谭卓的演技都让人有目共睹。

严良弹幕词云

从最初官宣影帝廖凡，就有不少观众表示冲着廖凡也得看《沉默的真相》，果不其然，剧集一播出，粉丝就夸他是“免检产品”，妥妥的~

张超弹幕词云

饰演张超的宁理老师是迷雾剧场的老朋友了，之前在《无罪之证》中他演的社会"丰田哥"人狠话不多，"反向抽烟"实在是太深入人心了。从《无证之罪》到《隐秘的角落》，再到《沉默的真相》，严良都换了三个人了，真是流水的严良，铁打的李丰田。

03、手把手教你，如何用Python分析弹幕

我们使用Python获取并分析爱奇艺《沉默的真相》前十集的弹幕数据，整个数据分析的流程分为以下三个部分：

1. 数据获取

关于爱奇艺的弹幕数据获取程序之前文章中已经做过阐述。

2. 数据读入和预处理

首先导入所需包，其中pandas用于数据读入和数据处理，os用于文件操作，jieba用于中文分词，pyecharts和stylecolud用于数据可视化。

# 导入库

import os

import jieba

import pandas as pd

from pyecharts.charts import Bar, Pie, Line, WordCloud, Page

from pyecharts import options as opts

from pyecharts.globals import SymbolType, WarningType

WarningType.ShowWarning = False

import stylecloud

from IPython.display import Image

将爬取的数据存放在data文件夹下，使用os操作获取需要读取的csv文件列表并循环读入文件。

# 读入数据

data_list = os.listdir('../data/')

df_all = pd.DataFrame()

for i in data_list:

if i.endswith('csv'):

df_one = pd.read_csv(f'../data/{i}', engine='python', encoding='utf-8', index_col=0)

df_all = df_all.append(df_one, ignore_index=False)

print(df_all.shape)

(173226, 6)

弹幕数量一共有173226条，预览一下数据：

df_all['name'] = df_all.name.str.strip()

df_all.head()

3. 数据可视化

——分集的弹幕数

代码解说：

repl_list = {

'第一集 ': 1,

'第二集': 2,

'第三集': 3,

'第四集': 4,

'第五集': 5,

'第六集': 6,

'第七集': 7,

'第八集': 8,

'第九集': 9,

'第十集': 10

}

df_all['episodes_num'] = df_all['episodes'].map(repl_list)

df_all.head()

# 产生数据

danmu_num = df_all.episodes_num.value_counts()

danmu_num = danmu_num.sort_index()

x_data = ['第' + str(i) + '集' for i in danmu_num.index]

y_data = danmu_num.values.tolist()

# 条形图

bar1 = Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='1350px', height='750px'))

bar1.add_xaxis(xaxis_data=x_data)

bar1.add_yaxis('', y_axis=y_data)

bar1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='前十集的弹幕数走势图'),

visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=20000, is_show=False)

)

bar1.render()

x_data = ['第' + str(i) + '集' for i in danmu_num.index]

y_data = danmu_num.values.tolist()

# 条形图

bar1 = Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='1350px', height='750px'))

bar1.add_xaxis(xaxis_data=x_data)

bar1.add_yaxis('', y_axis=y_data)

bar1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='前十集的弹幕数走势图'),

visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=20000, is_show=False)

)

bar1.render('../html/爱奇艺弹幕数走势图.html')

弹幕角色-江阳 词云图

# 定义分词函数

def get_cut_words(content_series):

# 读入停用词表

stop_words = []

with open(r"stop_words.txt", 'r', encoding='utf-8') as f:

lines = f.readlines()

for line in lines:

stop_words.append(line.strip())

# 添加关键词

my_words = ['廖凡', '严良', '白宇', '江阳', '谭卓', '李静',

'宁理', '张超', '黄尧', '张晓倩', '奥利给'

]

for i in my_words:

jieba.add_word(i)

# 自定义停用词

my_stop_words = ['真的', '这部', '这是', '一种', '那种', '啊啊啊', '哈哈哈',

'哈哈哈哈', '我要']

stop_words.extend(my_stop_words)

# 分词

word_num = jieba.lcut(content_series.str.cat(sep='。'), cut_all=False)

# 条件筛选

word_num_selected = [i for i in word_num if i not in stop_words and len(i)>=2]

return word_num_selected

# 获取分词结果

text1 = get_cut_words(content_series=df_all[df_all.name=='江阳']['content'])

# 绘制词云图

stylecloud.gen_stylecloud(text=' '.join(text1), max_words=1000,

collocations=False,

font_path=r'‪C:\Windows\Fonts\msyh.ttc',

icon_name='fas fa-heart',

size=653,

output_name='弹幕角色-江阳词云图.png')