曾子濟 鮑磊 閆瑾

摘要：B站作為當下最受年輕用戶歡迎的智媒平臺，吸引了大量的年輕人。B站評論是用戶對視頻不同態(tài)度的集合，如何廣泛收集意見，觀察用戶情況，并針對實際情況優(yōu)化對青少年的教育方法，早已成為青少年研究領域的熱點。本文進行了基于B站用戶評論的相關研究。通過對評論進行數(shù)據(jù)預處理，并構建神經網絡對評論的情感傾向做出預測，獲取了基于B站指定視頻集合的用戶情感傾向，并探究了B站用戶評論分析在輿情監(jiān)控、教育領域的應用前景。

關鍵詞：智慧媒體;青少年;教育;情感分析

0.引言

智慧媒體[1]是以互聯(lián)網為基礎，智能提供符合用戶需求內容和服務的一種新型傳播媒體。智慧媒體對青少年的影響主要有積極方面和消極方面：

已有研究表明，智慧媒體的使用可以幫助個體形成積極的自我概念、促進人際交流、獲得社會支持。

但是，智慧媒體使用也會帶來一系列負面影響，可能會導致睡眠障礙、外貌焦慮和身材焦慮等后果。

《2020年度全國未成年人互聯(lián)網使用情況的調研報告》[2]顯示，2020年，我國未成年互聯(lián)網普及率為94.9%，比2019年提升1.8個百分點。說明隨著數(shù)字時代發(fā)展，孩子們首次觸網的年齡越來越小，互聯(lián)網對青少年群體的影響也受到社會各方的廣泛關注。

1.研究方法

1.1數(shù)據(jù)源的選取

克勞銳在《2020上半年短視頻內容發(fā)展盤點報告》提到，過去三年，B 站新增用戶平均年齡為21歲，18-35歲用戶占比達到78%。為了更好地研究智媒對當代青少年產生的影響，本文選取B站作為數(shù)據(jù)來源。

1.2數(shù)據(jù)特點

經過研究發(fā)現(xiàn)，B站用戶評論具有以下特征：

（1）文字稀疏性。通常B站評論文本由詞語和短句構成，文字稀疏。

（2）實時性。B站信息的傳播具有很強的實時性，用戶評論更是如此。

（3）交互性。用戶的轉發(fā)、評論等行為表明了B站具有很強的互動性。

1.3數(shù)據(jù)獲取方法

本文通過計算機爬蟲對評論進行獲取。該方法優(yōu)勢在于能自動化運行。

1.4模型構建

1.4.1語料預處理

在收集到B站評論文本之后，去除掉其中的噪聲和無用數(shù)據(jù)，然后對B站文本進行文本預處理，將評論文本切分成單獨的詞語。

文本預處理之后，計算機無法識別預處理得到的詞語。需要利用數(shù)學模型將這些無規(guī)則的文本轉換成結構化的表示，以便計算機讀取和識別。

1.4.2模型訓練

LSTM[3]，是一種特殊的 RNN，能夠學習長期依賴性，在許多問題上表現(xiàn)非常出色。

本文選取LSTM來對評論數(shù)據(jù)進行預測，首先需要對標注好的數(shù)據(jù)訓練詞向量，通過引入模型，指定訓練數(shù)據(jù)、詞向量維度、最小詞頻和迭代輪次進行訓練，得到訓練好的詞向量。然后定義神經網絡，設置網絡超參數(shù)來對網絡進行訓練。

2.結果與討論

2.1數(shù)據(jù)說明

本文對針對2022年4月16日的B站熱門視頻（共十部）進行評論爬取，爬取視頻的相關信息如表2-1所示。

2.2結果

針對爬取到的評論數(shù)據(jù)，本文首先對評論進行分詞和向量化，實驗數(shù)據(jù)預處理后進行實驗，實驗結果如表2-2所示。

模型的各項評價指標如表2-3所示。

從結果來看，本文構造的情感詞典和情感值計算方法是理想的。

2.3討論

隨著數(shù)據(jù)時代非結構化數(shù)據(jù)的暴增，從中獲取有價值的信息將成為日后研究的主流，同時也具有極大的應用價值，如：

1）網絡輿情監(jiān)控。通過對用戶評論的情感分析，可以生成網民對同一事件不同的態(tài)度和觀點，獲得對一個事件的整體性觀點和看法。

2）為教育決策提供依據(jù)。大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)已成為決策的支撐力量，教育部門可以針對分析結果制定相應的政策，提高教育水平。

在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)將會成為創(chuàng)造力和效益的代表，合理利用數(shù)據(jù)，未來將會創(chuàng)造無限可能。

3.結論與展望

本文結合機器學習和計算機爬蟲技術對智慧媒體用戶評論進行分析，驗證了模型的有效性。在大數(shù)據(jù)時代，結合大數(shù)據(jù)收集和機器學習算法對海量數(shù)據(jù)進行處理并從中提取價值必將是未來趨勢，這一方向也值得我們投入大量精力進行研究。

參考文獻：

[1]王越，徐天晟.不同智媒平臺的青少年模式差異研究綜述[J].科技視界，2020，（16）：260-261.

[2]2020年度全國未成年人互聯(lián)網使用情況的調研報告（解讀稿）[J].中國共青團，2021（15）：13-14.

[3]Graves， Alex.（2012）. Long Short-Term Memory.10.1007/978-3-642-24797-2_4.

本文章為國家社會科學基金項目《數(shù)據(jù)賦能的智慧媒體對青少年行為模式變化影響的研究》（項目編號：19BXW120）支持的研究所取得的階段性成果。