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文本分析贾跃亭2017年全部公开信,“责任”“致Cabify就已经采取了行动,歉脸书”出现频率颇高
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  • 发布时间:2018/2/14 16:44:24
  • 点击数:1739
     

大数据文摘作品

作者:魏子敏

技术支持:苏格兰折耳喵

数据搜集:亭八



当贾跃亭发声时,他在说些什么?他说的话网民听进去了吗?

2018年工作日第一天,贾跃亭凭借一封对《北京证监局责令贾跃亭回国履责通告》的回应函再次占据了各大科技、商业网站的头条。在回应函中,他提到美国FF公司融资已经取得了重大进展,并表示,“针对债务问题,我会尽责到底”。


近半年,在乐视危机下,贾跃亭频频发声,而“债务”“责任”这些词似乎不绝入耳。尽管感官如此,文摘菌还是想用文本分析统计一下,在2016-2017年,贾跃亭的多次发言中,到底他最爱说哪些词,以及公众对他的看法有到底如何。


文摘菌统计了2016-2017年贾跃亭公开发布的公开致辞,总共7次(次数太少我们就不用爬虫直接手动找了),包括新品发布、公司致辞和致用户信等,共15k字左右;同时,我们还搜集了全网“贾跃亭”相关舆情百万余条超过2个G的数据,以期了解公众对其看法。


简而言之,我们想知道,2017年发了这么多公开信的贾跃亭,他说的话网民们听进去了吗?


当然,整个分析过程本身也颇有趣,后台回复“贾跃亭”获取本次文本分析的所有Cabify就已经采取了行动,数据和代码包哟~


关键词云图:当贾跃亭发声时,他在说些什么?


首先,文摘菌想看看,在这两年中,贾跃亭在公开发言中最喜欢使用的词语是什么。


尽管贾跃亭的公开信字数脸书略少,从文本分析中,文摘菌还是得出了一些有趣的信息。


文本分析小贴士:对于关键词提取,词频统计是最常用的方法,而其文摘菌没有采取词频统计的方法,因为词频统计的逻辑是:一个词在文章中出现的次数越多,它就越重要。因而,笔者采用的是TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)的关键词提取方法:它用以评估一字/词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度,字/词的重要性会随着它在文件中出现的次数成正比增加

,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。


由此可见,在提取某段文本的关键信息时,关键词提取较词频统计更为可取,能提取出对某段文本具有重要意义的关键词。


文摘菌利用jieba从语料中抽取出关键词,并选取TOP500关键词来绘制关键词云图。


其中排名前十的词语分别是:乐视、生态、硬件、我们、互联网、上市公司、用户、战略、实现、价值。


词汇分散图:用户、变革少了,责任和债务来了


接下来,文摘菌想要了解贾跃亭ag3958.com在近两年发布的公开信中,有哪些词汇随时间变化,出现频率有所改变。


专(zhuang)业(bi)一点说,就是某些关键词汇基于时间的数量分布和他们的位置信息(the location of a word in the text),利用Lexical dispersion plot(词汇分散图)进行分析,可以揭示某个词汇在一段文本中的分布情况(Produce a plot showing the distribution of the words through the text)。


文本分析小贴士:文摘菌先将待分析的文本(贾跃亭的公开发言)按时间顺序进行排列,分词后再进行Lexical Dispersion Plot分析。因此,文本字数的累积增长方向与时间正向推移的方向一致。图中纵轴表示词汇,横轴是文本字数,是累加的;蓝色竖线表示该词汇在文本中被提及一次,对应横轴能看到它所处的位置信息,空白则表示无提及。蓝色竖线的密集程度及其位置代表了该词汇苹果修要订电池评论称,更换政策在某一阶段的提及频次和所在年月。


从上面的关键词和主题词中,文摘菌挑拣出“乐视”“资金”“变革”“生态”“布局”“硬件”“用户”“承诺”“责任”“质疑”“债务”“歉意”这10个关键词汇进行分析,结果如下:



从分析结果可以看出,【乐视】【生态】作为品牌词汇,在贾跃亭2016年到2018年的公开信中频频出场。在2017年底最近一次公开信中,【乐视】【生态】依然是关键词之一。


而【硬件】【用户】【变革】这些偏“营销“的词语,在2016年,不管是新品发布还是公司致辞,都曾长期成为贾跃亭公开信的”爱词“。而最近,尽管依然有所提及,但出现频率非常之低。


相反,在最近一两次发言中,首次出现了【歉意】【债务】【责任】这样的字眼。


从打“营销”牌到“情怀”牌,个中缘由,文摘菌在此不做过多评论,各位客官可自行体会。


贾跃亭的话,网民们听进去了吗?


贾跃亭说了什么不重要,关键是大家有没有听进去。


要回答这个问题,文摘菌统计了客户端、微博、论坛、网页和微信公众号上与“贾跃亭”相关的所有信息,并进行了分析,生成了关键词云如下:


数据统计工具:新浪微舆情 数据统计时间:2017年1月1日-2017年12月31日


分析中可以看出,在与贾跃亭相关的全部信息中, 被提及频次最高的词语分别为“破产”、“公告”和“危机”。而“指责”“痛苦”“牛逼”“野蛮”“违约”等词也充斥着全网。


此外,与贾跃亭相关度上来看,“乐视”“乐视网”“汽车”关系最为密切,其次,“宋洪斌”“资产”等词也与其关系很近。


数据统计工具:新浪微舆情 数据统计时间:2017年1月1日-2017年12月31日


当贾跃亭说“致歉”“责任”时,我们想到了什么?


为了搞清楚网民对贾跃亭近段时间表现的看法,文摘菌特意利用新浪微舆情下载ag2.la了全网舆情数据(包括微博、微信、论坛、客户端、政务、报刊博客、外媒等信息发布渠道),鉴于数据量太大,我们这里只分析2017.12.01-2018.01.03期间的全网数据,希望从这些数据中,看看贾跃亭自己在最近一次2018魔执意往2008年以前公开信中的描述,和网络上对他的舆论到底有何差异。


下载后的数据经过分词和转码(由ANSI转为UTF-8格式,便于后续的词向量模型训练),文本大小总计1.2GB。


然后利用gensim下的word2vec进行词向量训练,结果如下:



经过词向量训练处理后,可利用cosine余弦对词汇之间的关系进行测算,文摘菌选取了“贾跃亭+责任+歉意”作为检索条件,即“当讨论‘贾跃亭+责任+歉意’时,我们想到了什么”,结果展示如下:



从上面的TOP50关键词中,“跑路”、“鬼话”、“套现”、“假药(谐音“贾跃”)”、“有责任”等负面词汇映入眼帘,贾跃亭的互联网形象确实跌落谷底。


此外,“娱乐圈”、“金融诈骗”、“活该”等词的出现,则主要归因于20位明星投资乐视,包括张艺谋、郭敬明、孙红雷、黄晓明等红极一时的影视娱乐界大腕,如今也都深陷这场资本游戏,也让这一话题声量更加高涨。


接下来,文摘菌还将“贾跃亭”这个词向量变成dense vector,进行了文本相似度计算。挑选出之前报道中出现频率较高的词汇,进行相似度计算。


根据计算结果,与”贾跃亭“相似度最高的词语是“骗子”这个词,其次依次为“反思”、”史玉柱“、”情怀“、“意气风发”、乔布斯“。



从去年年初的舆论危机到现今的资产大幅缩水、形象坍塌,一年多的时间,乐视和贾跃亭都没有做出一个令人满意的公关和答复。


想当年,憧憬“赶腾讯超阿里赛百度”的贾布斯是何等的雄姿英发,豪言壮语,竭心尽力的想要创建一个宏大的互联网软硬件生态圈~然而,盘面铺的太开,步子迈得太大,成长的太迅猛,跌落神坛的进程有了加速度也就不足为奇了,正应了《桃花扇》里的那段话:“俺曾见,金陵玉树莺声晓,秦淮水榭花开早,谁知道容易冰消!眼看他起朱楼,眼看他宴宾客,眼看他楼塌了...”

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