[游数据] 某TapTap用户UGC数据统计
2019/8/11218 浏览知识科普
使用Python对某个TapTap用户（以下简称为“Ta”）的UGC数据进行爬取，其中数据涵盖游戏评论、帖子、回复。将数据清洗、去重后导入Tableau进行数据统计、可视化。
数据摘要：
截止日期：2019年7月27日
数据数量：合计761条游戏评论数据，326条帖子数据，10814条互动（包括帖子回帖、回帖回复、游戏评论回复）数据
考虑到用户UGC行为（评论、帖子、互动）耗时不一，故对UGC行为进行工作量赋值，具体如下：视频=20，帖子=10，评论=5，互动（回复）=1。从图可知，Ta的19.81%UGC内容是发布游戏评论，23.90%是发布帖子，56.30%是与其他用户进行互动。
游戏评论方面，Ta真的是高产！合计产出了761篇游戏评论，获得13464个赞，1714个有趣；平均每月产出20篇游戏评论，其中主要以4星为主。
Ta的评论涉及到586家游戏厂商，其中为网易、心动、腾讯这3家游戏厂商产出的评论最多。
对游戏类型以及游戏标签分别进行统计，Ta玩得最多的游戏品类是角色扮演（RPG），标签（TAG）方面则是单机。
从盒须图（上图）发现，部分游戏厂商发行的某品类游戏低于Ta心目中的平均标准，其中甚至有大厂身影。
产出如此之多的游戏评论，下面我们看看其他TapTap用户怎么看待Ta的评论：
761篇游戏评论平均互动值为33.24，热度高。其中有141篇游戏评论互动值达50！
*评论互动值=评论点赞数+评论点踩数+评论有趣数+2*评论回复数
其他TapTap用户赞同甚至极度赞同Ta的99.74%评论；761篇游戏评论平均观点值为0.087，而这意味着其他用户很是赞同Ta的观点。
*观点值=评论点踩数/(1+评论点赞数+评论有趣数)，其中数值区间在(0，0.3]表示极度赞同，(0.3，0.9]表示赞同，(0.9，1.1]表示中立，(1.1，3]表示反对，(3，+∞)表示极度反对
很是好奇Ta是怎么做到？为此，又对其游戏评论文字进行了词频统计：
Ta的评论主要是围绕玩法、剧情、画面、操作、体验、设计等方面展开，评测较为全面，这大概就是大佬吧~
帖子方面，Ta同样高产！合计产出了326篇帖子，获得获得17312个赞，27294个回帖，产生了65112次互动（回帖+回帖回复）。而Ta主要活跃在“发现好游戏”、“第五人格”、“动漫 | 音乐 | 影视”、“篝火计划”、“PS | Xbox | Switch”、“楚留香”这6个论坛，既是某几款游戏的深度玩家，同时也涉猎广泛。
对Ta发布的帖子进行用户互动分析发现，326篇帖子平均互动值为452.6，热度极高！尤其是在“发现好游戏”这个官方论坛。
对Ta的帖子进行回帖（楼层）数据爬取统计发现，“大魔王尼古拉”、“周文王の追随者”、“空释”这3名TapTap用户经常回复Ta的帖子！
“魚亁”、“怪兽楠”、“空释”这3名TapTap经常出没于Ta的帖子前排；其中，“怪兽楠”更是沙发狂人，累计抢斩获了20个沙发。
最后，再来看看Ta主要和哪些TapTap用户互动！毫无疑问，这个荣光属于：“大魔王尼古拉”！哈哈哈！
看完Ta的全部UGC数据，再看看自己的。emmmm...果然，差距永远是辣么大~
那么，问题来了，Ta到底是谁呢？！请用一句话说明你认识Ta？（滑稽）
最后，如果你觉得这样数据帖子还不错~那务必给我点个赞，谢谢~