微博平台下用户评论特点研究——以电影《长津湖》为例

管仲怡

（兰州大学新闻与传播学院 甘肃 730000）

在移动传播的时代背景下，微博已经成为国民社交生活中的重要组成部分。根据新浪微博发布的2020年用户发展报告，如今微博用户规模巨大，月活跃用户达5.11亿。目前，微博存在图片、文字、表情、视频等多种表现形式，信息内容中夹杂着大量广告、链接、网络用语和粗俗词汇等[1]。在微博平台上，用户可以随时获知自己所需要的资讯，并第一时间查看别人对自己发表内容的评价。在进行评论的过程中，不只是博主可以回复他人的评论，其他使用者之间也可以在该博主的评论区进行互动。

同时，越来越多的网民选择微博作为自己平时与他人交流、了解信息和娱乐消遣的工具，网络平台上的社交与现实社会高度重合，甚至成为年轻人社交生活中的重要组成部分。许多行业及政务主体也开通了官方微博，用户可以进行多个领域的话题讨论，更可以选择自己感兴趣的内容加入交流。

电影《长津湖》讲述了抗美援朝战争中长津湖战役的历史。在冬日极端苦寒的恶劣环境下,东线作战部队依靠刚毅的胆魄与意志坚守阵地、浴血奋战，成功改变战场形势,为长津湖战役的胜利作出了重大贡献。该电影一经上映，便引起了广泛热议。作为最热门的社交平台之一，微博上自然会出现大量与电影内容相关的讨论。本文将专注于微博平台，以电影上映后一周内的微博评论为主要研究对象，展开相关内容的进一步分析。

一、研究综述

作为使用人数最多的社交平台之一，目前有越来越多的学者展开关于微博的研究。然而，目前的研究大多集中于社会性事件，对于电影等同样具有较大争议性内容的讨论较少。恰逢电影《长津湖》上映，并在微博平台上引起了一定范围内的讨论，因此本文以电影上映一周内的微博评论为研究样本，对该平台上用户的评论现状进行阐述，对于微博平台研究的进一步发展具有现实意义。

微博（Weibo），即微型博客（MicroBlog）的简称。该平台基于用户之间的关系完成信息的获取与传播，具有显著的时效性和随意性。作为一种凭借关注机制分享简短实时信息的广播式社交网络平台，微博的目的在于体现用户某时某刻之下最新的思想动态。用户可以通过WEB、WAP等多种客户端，使用140字（包括标点符号）以内的文字更新信息，从而实现内容的即时分享。目前，微博的主要职能以传播评论性信息为主，其评论具有数量巨大、内容多样的特点。随着平台的不断更新，微博已逐渐打破了140 字的限制，其评论功能更是为广大用户观点交流、思想碰撞提供了平台。

关于微博与微博评论，范佳健认为：“微博评论是指粉丝或用户对在微博平台上发布的微博内容发表自己的观点看法的行为”，“评论中蕴含着大量信息且具有其独有的特点”[2]。吴彼得从内容特点出发，认为微博评论的发表出于用户自己的个人认知或是情感表达，因此具有较强的主观色彩，更不乏偏激的思想，许多相同的评论聚在一起，会导致舆论的产生。在评论的过程中，不论内容是对是错，都会对后来的信息接受者产生间接传播的效果。[3]同时，也有学者谈到，也许正是由于不同评论的存在，才能使平台上某种声音一家独大的情况出现的频率降低。由此来看，微博多样性的评论带来的影响，应当具体问题具体分析。

随着平台的不断更迭与发展，微博评论的价值得到了较为丰富的扩展。刘果、王铁军提出微博评论的价值拓展主要表现在“实现和保障了个人权利”、“为走向公民社会凝聚强大的社会力量”[4]。虽然微博评论的价值拓展较宽，但也存在部分人利用微博评论进行恶意引导，造成负面影响的情况。因此在实际情况中应当辩证看待微博评论的价值问题，多利用正面价值，同时减少其带来的负面影响。

通过对于以往的文献回顾，发现目前的研究方法多使用文献研究、实例剖解、问卷调查，研究对象多以某个话题下发表的微博或某条微博的评论为分析样本，研究主题集中在市场营销、教育学、传播学，对电影评论这样没有明显争议性的事件为研究对象的已有文献不足。同时，对评论文本中的具体内容、用户评论出发点的深入分析较少，对微博用户的媒介素养、触媒习惯研究有限。因此，需拓展研究视角，并对评论之后的价值观进行分析。

二、研究过程

（一）研究假设

在阅读大量文献后，根据现有研究及相关资料，本文作出如下假设：

首先，相比起个人账号，电影官方宣传账号的评论中更容易呈现出“好评如潮”的极化现象。这是由于电影在宣传过程中，宣传团队会在微博平台上购买一定数量的评论，从而提升电影在微博搜索榜单中的位置，起到吸引更多观众、增加关注度的作用。在这种情况下，在微博中搜索到的部分账号发布的内容完全相同，参考意义较为有限。因此在选择样本的过程中，本研究更加关注个人账号发布的信息，并在此基础上进行数据分析。

由于微博平台本身的定位倾向于全体国民，内容包含多个话题领域，而非单纯的电影评论，用户倾向于关注演员而非电影内容，评论也更倾向于票房成绩。此外，该部电影的导演、演员在微博上的人气高、粉丝数量多，而且团队的宣传工作到位，电影拥有很高的票房。粉丝群体在发布微博时，会更多宣传自己喜欢的明星，并在庆祝票房成绩时增加其他话题的讨论度。相比于这部分评论，电影内容本身的相关评价更少。本研究选取的有效评论是关于电影本身的内容，包括摄影、演员表演、配乐、剧情讨论、观后感等；专注于记录电影票房数字、对演员在其他作品中的表现的相关评论，在本研究内的意义并不太大。

（二）研究方法

本文采取内容分析的方法，结合定量和定性研究，选取微博上电影相关评论样本进行分析。

1.研究样本的选取

长津湖战役作为一个历史事件，拥有数部相关纪录片进行讲述，微博上存在对于纪录片的研究和讨论。并且随着电影上映，微博平台上也引发了大量对于这一个历史事件的交流和探讨。因此，本研究选择“电影长津湖”作为关键词，搜索有关微博和评论。一方面，这样的选择可以使所选取的样本内容精确为电影观众的讨论；另一方面，部分影迷在观影后发布微博时可能不会包括“电影”一词，仅仅使用“长津湖”作为关键词，这样的选择也会使得样本具有一定的局限性。

在时间段的选取过程中，为了让研究范围包括更多的样本，本研究选择电影上映一周内为研究时间段，即2021年9月30日至2021年10月6日，使用python 软件进行收集，共获取有效内容1765条。

2.情感分析与主题分析

本文针对用户对于电影长津湖的情感倾向赋值，以用户发布的微博文本为数据源，通过软件进行情感挖掘，在一定程度上体现用户对于电影长津湖的满意程度。本研究使用大连理工大学情感词汇本体库，将情感分为7 大类，分别是anger,disgust,fear,sadness,surprise,good,happy。最后将每种情绪下的得分相加，数据显示，正向评论相加得到的总分更高，占到了75%。

在具体得分统计上，可以看出评论中正向情绪占比更大，其中good占63%，disgust占12%，happy占11%，sadness占8%，fear占4%，surprise占1%，anger占0%。

在评价为“good”的部分中，内容大多是表示对电影的赞赏，认为电影还原度高，演员的呈现方式、表演技巧令观众满意，表示这部电影的内容和票房数据相符合，并且认同这一部电影可以获得更多的成就，表达了对于未来同类型和同题材电影的期待。

在评价为“disgust”的部分中，内容大多表现为观看电影后的复杂心情。用户表达了对于过去那一段历史的反思以及对于残酷战争的厌恶，感慨当下和平生活的来之不易。少部分用户表达了对电影的失望，以及对于部分电影好评的反对意见。

在评价为“happy”的部分中，评论内容同样以对电影内容和拍摄技巧的肯定为主。多数用户表示“终于等到了电影上映”，还有不少评论表示，未来可能会再次观看影片，可能会将该电影推荐给朋友，或是会和家人一起观看。

在评价为“sadness”的部分中，样本内容以感慨电影内的角色命运为主。用户对于角色的逝世表达伤感，认为最好的结局是先烈们可以看到如今的和平年代。

在评价为“fear”的部分中，受众的角色定位大多是儿童教师或家长，认为部分场景较为血腥，可能不太适合年龄较小的儿童观看。同时也有评论指出，电影内容本身并不会让孩子觉得恐惧，家长和老师应该教给孩子更多的历史知识，让孩子们在了解历史背景的基础上再观看电影。

在评价为“surprise”的部分中，用户表达了对演员表现的肯定，同时也提出这部电影在其他同类型题材的电影中脱颖而出。这部电影能够满足上映前的期待，未来也会拥有更好的发展前景。

没有评论文本被判定存在“anger”情绪。

受电影题材和机器分析的准确性所限，部分负向情绪可能来源于对于电影中历史场景的体现。因此在分析过程中，本研究还采用了人工阅读的方式，将评论分为积极、中立和消极三类。在分类过程中，积极的部分包含“给出好评，表示期待，认为值得去看”，中立的部分包含“电影的介绍与宣传，对演员的采访，票房数据”等与对电影本身的评价无关的内容。消极的部分包含“对电影不满，对好评无法赞同”的内容。统计显示，积极内容占24%，消极内容占2%，中立内容占74%。

结合以上两种方式的数据分析，可以得到的结论是，微博平台上可收集到的有关电影的评论内容较为有限，相关话题下大多以记录票房等无关内容为主。在对于电影的评价部分出现了舆论极化现象，对电影持肯定态度的用户认为“内容好，还原度高，有较高的可看性”，对电影持否定态度的用户则认为“内容仍存在较大的问题，发表评论的原因来源于对电影的失望和对这一段历史的关注”。总体来看，持肯定态度的人数多于持否定态度的人数。

3.使用LDA模型进行主题提取

在经过对以往文献的阅读和总结中，可以发现在微博文本的挖掘过程中，应用主题模型是一个很好的方法。2003年,Blei 等人在PLSA 模型的基础上提出了LDA 模型。该模型将每篇文档的主题以概率分布的形式给出，通过分析文档抽取主题分布，从而根据结果进行主题聚类或文本分类。

相对于传统的文本挖掘方法，主题模型能够高效地完成一些基本的工作，如发掘潜在关系、判断关联性、分类等。但微博用户之间存在关注与被关注的关系，微博之间存在转发、评论等功能，且微博具有文本短、噪声大、语义不规范的特点，因此相关文本的挖掘面临很多困难，常规的分析方法并不适用。因此，基于微博信息构成的文本矩阵的稀疏性和高维性，本文使用LDA 模型完成对样本的文本挖掘。内容可以大致分为三个主题，分别是电影剧情、观影情绪和电影成就。

结果印证了此前本文中提出的假设。不论是在哪一个主题下的分类，对演员的讨论都占了极高比重。同时，也可以从第三个主题看出，微博用户的确将部分注意力放在了讨论影片成绩而非影片内容之上。在分析过程中，出现了部分与电影相关的社会性新闻，例如小女孩在观影后选择尝试与前辈吃相同的食物，切身体会那段历史。同时，评论中出现了有关对于小女孩行为的讨论。这一部分文本内容不属于对于电影内容本身的评价，因此不作为本研究的重点内容进行研究。

总体来说，在观影评价方面，以正向的肯定内容为主。在评价的内容中，多数人会对于电影讲述的那一段历史故事表达自己的感想。

（三）研究结果

通过多种方式进行数据挖掘和分析，得到的结论是在有关电影《长津湖》的讨论中，正向、积极的肯定评论为主，伴有少部分否定评价。在所有评论中，持否定态度的用户表现出的情绪大多数是表达对内容的失望，而非对电影选题的不满，也能体现出这一部分用户对这一段历史的反思。同时，在分析数据的过程中，可以发现用户的关注内容更多侧重于对演员、票房数据和其他社会性新闻的讨论，其中的粉丝群体参与度极高。在相关内容下的讨论中，真正对电影内容做出探讨的数据有限。

结语

本文通过情感分析、人工分类和LDA 模型主题提取三种方式对收集到的样本进行了处理和分析，得到的结果与研究开始时作出的假设基本一致。由于电影在宣传过程中，宣传团队会在微博平台上购买一定数量的评论，从而提升电影在微博搜索榜单中的位置，达到增加关注度的作用。因此官方账号中“好评如潮”现象更为明显，而个人账号中更能体现出微博用户对于电影《长津湖》的真实想法。

受到微博平台倾向于受众是全体国民的影响，该平台上的讨论内容包含多个话题领域，而非单纯的电影评论，因此平台上可以收集到的评论内容并不专业。微博用户更倾向于关注演员而非电影本身，评论内容中其他内容的讨论数量高。此外，该部电影中的导演、演员在微博上的人气较高，粉丝数量较多，并且该部电影拥有很高的票房。在粉丝群体发布微博时，更多是为喜欢的明星庆祝，旨在增加票房成绩的讨论度。因此相比于这部分评论，对电影内容本身的评价会更少。

本次研究过程中的不足主要体现在样本收集方面。以“电影长津湖”作为关键词搜索，忽略了许多以“长津湖”作为关键词的内容，样本数量较为有限。其次，本文选取的研究平台是新浪微博，具有受众广、领域分散的特性，用户中粉丝群体数量较大。粉丝用户为偶像买单，发布的评论内容与研究方向存在偏差，使得样本受到了一定影响。在这样的背景下，微博上收集到的电影评论内容虽然有助于进行舆论极化现象的讨论，但具体收集到的样本内容难以做到像专业的影评软件一样令人信服。

此外，由于中文本身的特性，目前对于中文词汇情感分析的技术还无法达到英语词汇情感分析的高度，在数据挖掘和文本分析方面仍然存在较大的进步空间。未来对于微博平台上电影评论的研究，仍存在更多的可能性。■