分析苹果应用评价中出现频率最高的词汇

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作者：Igor

Appfigure最近深入观察了应用商店中用户评价信息，并从中发现了一些有趣的结果。

数据

尽管这个市场上存在多种语言的用户评价，但我们在此仅以英文用户评价为例。多数文本分析工具是基于英语而创建，因此英文评价内容更易于分析，并且这也是Appfigure最熟悉的语言。

我们决定针对来自下列英语国家的iOS和Mac App Store用户评价进行分析：美国、加拿大、英国、澳大利亚、新西兰。我们的样本约为2500万条用户评价。

可视化所有数据

下一步我们就要确定如何分析并呈现如此多内容。经过一番头脑风暴之后，我们采用了一个简单而有效的方法：词汇云。我们将2500万条评价导入混合器，就产生了以下结果：

all_ios_reviews_word_cloud1(from appfigures)

我们意外地发现这一词汇云极具积极性。作为应用开发者，我们非常清楚用户有多挑剔，并认为其评价不会那么热情洋溢，甚至更具批判性。所以我们再次运行了数据，但还是得到了同样的结果。“好棒”、“大爱”、“有趣”、“不错”等词汇的出现频率远超过“差劲”、“没用”、“浪费”、“糟糕”等消极词汇。

其他发现

不能因为某个词具有积极或消极性，就认为该评价句子中就不存在其他修饰性的词语。虽然人类进化令我们得以鉴别微妙的语言，但计算机却还无法实现这一点。因此我们又开捣鼓数据，看看我们是否能够更为了解每个词语的语境。

我们先根据星级划分用户评价，发现星级（1-5颗星）通常可以准确反映用户评价的整体感情色彩。

我们再次借助混合器，创造了5星评价的词汇云：

five_star_ios_reviews_word_cloud(from appfigures)

并将其与仅有1星评价的词汇云进行对比：

one_star_ios_reviews_word_cloud(from appfigures)

很显然，在极为消极的评价中不太可能出现“大爱”、“好看”等词汇，在此颇为盛行的是“崩溃”、“浪费”等消极词汇。我们还对比了2星与4星评价，发现正如我们所料，这其中也有一些积极与消极词汇用量的变化。

添加颜色

我们再次进行了一些疯狂的尝试：我们根据出现频率为每个词汇分配“积极”分数或“消极”分数。然后重新创造了原始词汇云，令高分值的词汇显示为绿色，低分值的显示为红色，介于中性的呈现灰白色。

all_ios_reviews_colored_word_cloud(from appfigures)

我们无法确定这种试验性的分析可以得出什么结论，但其结果无疑极具准确性。我们很惊讶地发现这一算法十分可行，它让所有消极评价的词汇都呈现红色，而显眼的积极词汇则呈现绿色。

由此可见，我们原先认为用户评价都十分挑剔和苛刻的想法是错的，第一个词汇云就很能说明问题：iOS和Mac App Store用户评价中的正能量远超过负能量。

来自：游戏邦

调殇

不错，做文本分析的一个简单例子。