张翰回应郑爽整容传闻，真相究竟是什么？

今天跟大家唠唠“张翰回应郑爽整容”这事儿，我当时也吃个大瓜，正好那会儿我在研究舆情分析，就顺手拿这个事件做个小小的实践。

我先是疯狂搜索相关新闻和帖子，把“张翰 郑爽 整容”这三个关键词丢进各种搜索引擎，微博、论坛、新闻网站啥的，一个都不放过。然后，我把搜集到的文本信息一股脑儿倒进我写的一个简单爬虫程序里，让它自动抓取相关评论。

接着就是数据清洗，这步贼重要。你想，网上那些评论，啥样的都有，有认真分析的，有无脑喷的，还有各种乱七八糟的表情符号和错别字。我用正则表达式把那些没用的东西统统过滤掉，比如HTML标签、特殊字符之类的，然后把繁体字转成简体字，方便后续分析。

清洗完数据，我就开始做分词。我用的是 jieba 分词，这玩意儿用起来还挺顺手的。把每一条评论都拆分成一个个词语，然后统计每个词语出现的频率。

我用 TF-IDF 算法提取关键词。这个算法能找出在一篇文章里出现频率高，但在整个语料库里出现频率低的词语，这些词语往往能代表文章的主题。我发现，“整容”、“回应”、“粉丝”、“颜值”这些词出现的频率特别高，基本可以概括大家讨论的焦点。

然后就是情感分析。我用的是一个现成的情感词典，把每个词语都标上情感极性，比如“喜欢”是正面的，“讨厌”是负面的。然后，我统计每一条评论里正面词语和负面词语的数量，算出一个情感得分。得分越高，说明这条评论的情感越积极；得分越低，说明情感越消极。

我还做个简单的可视化，用柱状图展示不同情感倾向的评论数量。结果显示，关于“张翰回应郑爽整容”这件事，大家的态度还是比较复杂的，既有支持的，也有反对的，还有吃瓜看戏的。

我还简单分析一下舆论走向。我发现，一开始大家对郑爽整容这件事比较惊讶，负面情绪也比较多。但后来随着张翰的回应，以及一些粉丝的辩解，舆论逐渐开始出现一些变化，大家对整容这件事的接受度也慢慢提高。

这回实践让我对舆情分析有一个初步的解。虽然我做的很简单，但基本流程都走一遍。以后有机会，我还想尝试更高级的算法和技术，比如深度学习，来提高分析的准确性和效率。这回就先分享到这儿，下次再跟大家聊点别的。