繁华似锦而海纳百川，枝江可谓不眠之城。各色人群的悲喜故事交织融合，宛如一个七彩的梦。

本专栏基于9月23日之前的Asoul评论区数据

一、 评论数量总览

我们在评论区只选择了主评论（不包含回复评论）。上图横轴为时间，以天为单位。纵轴为评论数量。

评论数量往往在大事件出现时达到高峰。而在生日会，纪念会等活动中，大家则比较倾向于在直播间用弹幕来表达热情。

    6月以后，A友们在评论区平均每天都能突破1W条评论，大家的发言数量真是恐怖如斯。

二、 视频/动态评论数量占比

动态+视频评论区评论数占比：此处统计的是视频/动态下主评论的数量。合作视频下评论数会按比例分配，如：三人合作视频共3000条评论，则每人计1000条。

数量之最

        A-SOUL相关评论区评论数量最多的是【翻唱】《猫中毒》完整版PV/嘉然​，截至完稿时总评论数为184334条。

        A-SOUL相关评论区开发程度最低的是乃琳02-05的转发二创​，截至完稿时只有4条评论。

        A-SOUL相关成员发布动态（包含转发及视频）最多的是网页链接​，截至完稿时发布了500+条动态。

三、评论区来源分布

初次评论时间：用户第一次在A-SOUL评论区下留言的时间

观众加入时间河流图：在此图中，我们将初次评论时间与关注时间中最小的那个视为加入时间，并绘制了不同时间下，不同时间段入坑观众的评论占比情况。X轴为时间，而Y轴的高度则代表当天的评论数。

    从比例来看，前期的万象天引和暑假引流效果都是很好的。2-3月的入坑观众数比起1月之前几乎翻了2倍多（从6466到17754），4-6月粉丝和7-9月的新粉丝逐渐成为主体，暑假增加的新人数量也创新高。

四、评论粉丝构成

评论数量占比

最多评论的粉丝uid：88******06 共计2847条

最多获赞的粉丝uid：10******54 收获182421赞

五、评论区词云

向晚词云

贝拉词云

珈乐词云

嘉然词云

乃琳词云

上图中部分□为无法正确显示的评论区emoji。另外，一些恶意的、糟糕的、涉及争议的词汇我们也特别纳入了考量。但是这类词的数量往往很少，乃至于根本无法在词云中显示。

六、 粉丝等级与昵称

评论区粉丝等级占比

    可以看见评论区粉丝五级六级占比是最多的，人均B老嗨。

粉丝昵称词频

粉丝昵称词云

        不难看出，A-SOUL评论区的发言者非常愿意在昵称中带上A-SOUL相关的元素。在近20w发过言的用户中，昵称是xx今天xxx格式的用户最多。同时，也有许多观众的名字中带有の、酱，这体现了部分bilibili用户的起名偏好。而原生v圈用户（名字带有Official的拟态）以及动物园观众（起名格式为海绵宝宝xxx的用户）也在评论区中占了很大一部分。此外，我们注意到默认昵称（bilibili_数字）用户的数量不多。这意味着，Asoul评论区中b站的轻度用户（未更改昵称者）的占比很低。

七、正向负向评论分析

先说结论：此类模型应该归结到行为艺术领域而非机器学习领域。

       我们手动标注了A-soul评论区正负向评论各1253条，并用这些数据微调了百度云智能EasyDL的情感倾向分析模型。最终，该模型的准确率达到了84.4%。然而，在仔细分析模型输出之后，我们发现区区两千条数据并不足以支撑一个足够精确的A-soul评论区情感倾向分析模型。所以我们在这里断言，对此类模型在A-soul评论区得到的判断结果所做出的任何分析并无实际意义可言（详情见另一篇专栏：【教你做“数据分析”】机器学习并不高深，数据收集有手就行​）

staff名单：

数据收集：枝网项目组、A-SOULWIKI项目组

数据处理与分析：A-SOULWIKI项目组、A-SOUL数据组

数据标注：A-SOUL数据组、A-SOULWIKI项目组

绘图：A-SOUL数据组

文案：A-SOULWIKI项目组、A-SOUL数据组

合作组织：A-SOULWIKI项目组、枝网项目组、A-SOUL数据组

头图引用自：@唏嘘的星辰​   【A-SOUL全员手书】放晴 原画分享​

开源数据： 链接：https://pan.baidu.com/s/1lEWAD3rM0Dauh4OQDpM7aQ  提取码：soul