Bridgerton（布里奇顿）：对现在Netflix 最受欢迎的电视剧的分析

本文使用了 Python 和 Tableau 中的 NLP 技术，分析针对Bridgerton（布里奇顿）电视剧的 300,000 多条推文。如果你想了解更多数据分析相关内容，可以阅读以下这些文章：
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Bridgerton（布里奇顿）系列剧在圣诞节上映后，火爆全国甚至全世界。几乎所有电影爱好者都在讨论这部电视剧，因为网上铺天盖地的宣传，我“被迫”在 Netflix 上看了这部剧。最近，美国有线电视新闻网(CNN)报道称，Bridgerton是“Netflix史上最成功的电视剧”，其播放量已超过8200万户。

然而，真正引起我注意的是 Twitter 上的Bridgerton（布里奇顿）官方标签，这些标签为该节目增加了更多的热度。正如你在下图中看到的那样，电视剧名称后边都附有一个特殊的标志。如果你问我这些标签有什么用，我会说这是一个很棒的营销策略！

介绍

对于该项目，我决定在我上一个情绪分析项目的基础上，根据 Twitter 用户对Bridgerton评价，进行分析。项目中用到的是2020 年 12 月 27 日至 2021 年 1 月 28 日期间的推文。此外，这个分析只包含了英语的推文。我可以说，如果你在那段时间使用过任何 Bridgerton 的话题标签，或在你的推文中提到过“Bridgerton”，那么你的推文就会在这个分析里。

关于这部电视剧，我想了解以下几点：

• 最受欢迎的Bridgerton话题标签
• 最受关注的Bridgerton角色
• 普通观众对Bridgerton的看法
• Twitter中有关Bridgerton的常用词汇  

项目策略

我的项目步骤如下所示。我之前详细讨论过一些重要概念。因此，在本文中，我将主要展示用于实现一些分析结果的部分 Python 脚本。

本项目中用到的 Python 库包括 Pandas（用于数据清理/操作）、Tweepy（用于推文挖掘）、NLTK（用于文本分析的自然语言工具包）、TextBlob（用于情感分析）、Matplotlib 和 WordCloud（用于数据探索）、Emot（用于emoji的识别）、Plotly（用于数据可视化）和其他内置的库。

推文挖掘

过去一个月，我用平台自带 API 和 Python 库 Tweepy，收集了Twitter推文。如果要用 Twitter 的 API，你只需要在创建 Twitter 开发者帐户后获得一些凭据。你还可以查看我的上一篇文章，了解如何使用 Twitter 的 API。在搜索查询中，我使用了“Bridgerton”和所有Bridgerton的官方标签。我甚至添加了错误的拼写，例如，为拼错电影标题的用户添加了“Brigerton”标签。详见下方代码。

# Access keys and codes you need from your Twitter Developer Account
consumer_key = 'XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX'
consumer_secret = 'XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX'
access_key= '##########-XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX'
access_secret = 'XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX'
auth = tweepy.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret) # Pass in Consumer key and secret for authentication by API
auth.set_access_token(access_key, access_secret) # Pass in Access key and secret for authentication by API
api = tweepy.API(auth,wait_on_rate_limit=True,wait_on_rate_limit_notify=True) # Call API module on tweepy and sleep when limit is reached

# Create a fucntion to mine tweets and its attributes
def get_tweets(search_query, num_tweets):
    # Collect tweets using the Cursor object
    # Each item in the iterator has various attributes that you can access to get information about each tweet
    tweet_json = [tweets for tweets in tweepy.Cursor(api.search, q=search_query, lang="en",
                                                      tweet_mode='extended').items(num_tweets)]
# Parse through your returned json file to return only attributes you require:
    for tweet in tweet_list:
        tweet_id = tweet.id # get Tweet ID result
        created_at = tweet.created_at # get time tweet was created
        text = tweet.full_text # retrieve full tweet text
        location = tweet.user.location # retrieve user location
        retweet = tweet.retweet_count # retrieve number of retweets
        favorite = tweet.favorite_count # retrieve number of likes
        with open('tweets_bridgerton.csv','a', newline='', encoding='utf-8') as csvFile:
            csv_writer = csv.writer(csvFile, delimiter=',') # create an instance of csv object
            csv_writer.writerow([tweet_id, created_at, text, location, retweet, favorite]) # write each row

# Parameters to Mine from Twitter API          
# Specifying exact phrase to search for. This is not case senstitive
search_words = "Bridgerton OR Brigerton OR #bridgerton OR #brigerton OR #bridgertonnetflix OR #brigertonnetflix OR #BridgertonLiveTweet"
search_query = search_words + " -filter:retweets AND -filter:replies" # Exclude retweets, replies
get_tweets(search_query,50000) # Call your function and pass in your search query and number of tweets you want to get

Bridgerton推文挖掘的 Python 脚本
（本代码由Jessica Uwoghiren编写）

数据清洗与处理

我一直说，大概80% 的数据科学或分析项目都是围绕这一步展开的。想象一下，你要处理 300,000 多行数据，你不可能检查每一行的正确性或完整性。在所有数据项目中，缺失值始终是一个大问题。在本项目中，Location 列有很多缺失值，因为只有少数 Twitter 用户在个人简历中添加了正确位置。我还需要使用“Tweet ID”确保没有重复的推文，这是我的数据集的Primary Key。详见下方 Pandas 数据框。

使用正则表达式（REGEX）从推文中提取标签和字符名称

我非常喜欢这部分的分析内容。我想看看哪些官方推特中的“Bridgerton”话题标签和角色名最受欢迎。我必须找到一种方法，从每条推文中提取这些信息，并将这些信息返回至我的数据框中的新列。我是怎么做到的？答案是REGEX，即“正则表达式”，用于指定你想要匹配的字符串模式。经证明，这种方法是有用的。对于字符名称，我用 REGEX 更正名称拼写错误的地方，详见下方代码。

# Created a function "getHashtags" to extract all hashtags from each tweet
def getHashtags(tweet):
    tweet = tweet.lower()  #has to be in place
    tweet = re.findall(r'\#\w+',tweet) # Remove hastags with REGEX
    return " ".join(tweet)
# Return all hashtags to a new column in my data frame
tweets_df['Hashtags'] = tweets_df['Tweet'].apply(getHashtags)

#Extracting Movie Characters
# Full list of first names of all characters in the Bridgerton TV series.
# Note that I did not use their last names to avoid duplication
# In cases where their First name starts with "Lady" or "Prince", I used their last name
bridgerton_characters = ['daphne','dapne','simeon','simon','anthony','siena','sienna','whistledown','danbury','eloise',
                         'gregory','phillip','philip','marina','colin','collin','hyacinth','penelope','benedict',
                         'portia','francesca','charlotte','charlote','philipa','phillipa','prudence','cressida','cresida',
                         'nigel','reine','wilson','colson','humboldt','rose','jefferies','brimsley','henry','cowper',
                         'violet','lucy','genevieve','mondrich','varley','friederich','harry']

# Created a function "getMovieCharacters" to extract names of Bridgerton Characters from each Tweet
def getMovieCharacters(tweet):
    tweet = tweet.lower() # Reduce tweet to lower case
    tweet_tokens = word_tokenize(tweet) # split each word in the tweet for parsing
    movie_characters = [char for char in tweet_tokens if char in bridgerton_characters] # extract movie characters
    return " ".join(movie_characters)
 
# Extract Movie characters to a new column in my data frame
tweets_df['Movie_Characters'] = tweets_df['Tweet'].apply(getMovieCharacters)

# Created a function "correctNames" and used REGEX to replace wrongly spelled character names
def correctNames(movie_characters):
    replacements = [('dapne','daphne'), ('simeon','simon'), ('sienna','siena'), ('philip','phillip'),('collin','colin'),
                 ('charlote','charlotte'),('phillipa','philipa'),('cresida','cressida')]
    for pat,repl in replacements:
        movie_characters = re.sub(pat, repl, movie_characters) # Replace characters names with correct spellings where applicable
return movie_characters
# Extract Correct Movie characters to a same column in my data frame
tweets_df['Movie_Characters'] = tweets_df['Movie_Characters'].apply(getMovieCharacters)

从 Bridgerton 推文中提取标签和字符名称的 Python 脚本
（代码由Jessica Uwoghiren编写）

根据上述分析，最流行的 Hashtags 如下所示。

Bridgerton 推特标签出现的频率。
(图片由Steve Uwoghiren通过Adobe Photoshop生成）

Bridgerton推文中的词频

对于这部分分析，根据推文中使用的单词频率，我使用 WordCloud 库生成了Word Cloud 图像。Matplotlib 库中的 Pyplot 模块被用于显示下图。WordCloud中的字体越大，表示该词出现频率越高。

关于Bridgerton（布里奇顿）电视剧的推文中最常用的词
（图片由Jessica Uwoghiren使用WordCloud和Matplotlib库生成）

位置地理编码

为了确定哪个国家/地区发布的关于布里杰顿电视剧的推文最多，我使用了位置地理编码（Location Geocoding），这是一种返回至给定城市、地点、州或国家的精确坐标的特殊方式。我这样做是因为，大多数 Twitter 用户只在他们的简历中使用“州”或“城市”，而我需要检索国家名称。我使用了 Developer Here API 返回每个推文位置的国家代码（Country Code）和国家名称（Country name）。

情绪分析

最后，我想看看大家对Bridgerton的整体看法。为此，我使用了自然语言处理 (NLP) 的机器学习技术。这是处理人类文本或文字的另一种特殊方式。NLP 有几个方面，其中最重要的是“情绪分析（Sentiment Analysis）”。

对于本文的分析，我使用了Python TextBlob 库中的 Sentiment Analyzer 。该算法通过给每个句打分，分析句子中的情绪。根据极性分数（Polarity scores），我们可以定义推文的情绪类别。在本项目中，我将负面推文定义为极性得分 < 0，而≥ 0 为正面推文。情绪类别的分布如下所示。点击此处查看 Tableau 仪表板中按国家/地区的情绪类别分布。

基于 2020 年 12 月 27 日至 2021 年 1 月 27 日推文的观众对Bridgerton的整体看法
（本图表由 Jessica Uwoghiren 使用 Python 的 Plotly 库生成）

结语

感谢你的阅读！你可以关注我们各个平台账号，了解更多数据科学相关知识。

原文作者：Jessica Uwoghiren
翻译作者：Lia
美工编辑：过儿
校对审稿：Jiawei Tong
原文链接：https://towardsdatascience.com/bridgerton-an-analysis-of-netflixs-most-streamed-tv-series-c4c9e2926397