大數(shù)據(jù)技術(shù)背景下輿情收集與監(jiān)測分析

◆顏潔

大數(shù)據(jù)技術(shù)背景下輿情收集與監(jiān)測分析

◆顏潔

（武警湖北省總隊(duì) 湖北 430000）

公民自發(fā)形成的輿論圈，交流更為便捷，傳播更為多元，使得輿情具有了隨意性、直接性、偏差性、突發(fā)性四大特征，對社會中的輿情傳播產(chǎn)生的影響不可小覷，所以需要及時掌握公民輿情的發(fā)展動態(tài)。本文在現(xiàn)有國內(nèi)外輿情收集與監(jiān)測的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了以Python爬蟲技術(shù)為基礎(chǔ)的輿情收集與監(jiān)測系統(tǒng)，并且根據(jù)管理人員的實(shí)際需求對系統(tǒng)做了詳細(xì)的分析與設(shè)計(jì)，通過網(wǎng)絡(luò)討論平臺獲取大量輿情數(shù)據(jù)進(jìn)行整合分析，從而實(shí)現(xiàn)多態(tài)勢輿情的實(shí)時監(jiān)控和輿情數(shù)據(jù)分析的可視化。

大數(shù)據(jù)技術(shù)；輿情收集；監(jiān)測分析

1 輿情收集與監(jiān)測的關(guān)鍵技術(shù)

1.1 本系統(tǒng)對robot協(xié)議的應(yīng)用

本系統(tǒng)通過robot協(xié)議可以分析爬取的目標(biāo)網(wǎng)站中哪些數(shù)據(jù)是對外開放可以進(jìn)行爬取的，可以有效排除掉不允許爬取的數(shù)據(jù)。在國際上，robot協(xié)議沒有明確的規(guī)定，它是一種道德類型的行業(yè)內(nèi)協(xié)議，在爬取的過程中，它用來抵制惡意爬取而用作非法行為。robot協(xié)議是爬蟲技術(shù)人員在道德層面必須遵守的道德標(biāo)桿，所有的行業(yè)人員都不應(yīng)該惡意觸碰這個道德標(biāo)桿。在此設(shè)計(jì)中，百度互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁的網(wǎng)站內(nèi)有些是robot協(xié)議禁止爬取的，但是本設(shè)計(jì)用作輿情收集與監(jiān)測，保護(hù)公民的身體安全和心理健康，所以此設(shè)計(jì)需要在某些地方跨過robot協(xié)議，對正常的數(shù)據(jù)進(jìn)行爬取。

1.2 爬蟲技術(shù)

1.2.1爬蟲原理

爬蟲是通過向目標(biāo)網(wǎng)站發(fā)出爬取請求，并得到目標(biāo)網(wǎng)站回應(yīng)的過程。爬蟲通過對先前預(yù)設(shè)好的爬取規(guī)則不斷向目標(biāo)網(wǎng)站獲取數(shù)據(jù)存儲到本機(jī)，網(wǎng)絡(luò)中每個資源都是由一個唯一的URL（Universal Resource Identifier，通用資源標(biāo)識符）確定的，根據(jù)URL也可以定位到網(wǎng)絡(luò)中的唯一一個資源。HTTP（超文本傳輸協(xié)議）協(xié)議提供了發(fā)布與接收HTML頁面的方法，由HTML語言編寫的網(wǎng)頁代碼可由瀏覽器渲染成結(jié)構(gòu)清晰的頁面。

1.2.2爬蟲流程

爬蟲通過URL對目標(biāo)網(wǎng)站進(jìn)行數(shù)據(jù)請求，當(dāng)目標(biāo)網(wǎng)站接收爬蟲的請求之后就開始對網(wǎng)頁進(jìn)行分析，爬蟲將按照之前設(shè)定好的爬蟲順序?qū)W(wǎng)頁依次進(jìn)行URL的請求，目標(biāo)網(wǎng)站不斷處理爬蟲請求，并將爬蟲程序設(shè)定的需要進(jìn)行爬取的數(shù)據(jù)依次存儲到接口內(nèi)的數(shù)據(jù)庫中，最終爬蟲將目標(biāo)網(wǎng)站所有的請求處理完畢之后爬取結(jié)束。

1.2.3爬取方式

爬蟲的爬取方式包括：橫向爬取、縱向爬取。在系統(tǒng)中，以百度互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁為例，選取橫向爬蟲抓取，從列表第一頁開始，根據(jù)輸入地爬取頁數(shù)不斷地向后翻頁，把下一頁的URL加入到等待爬取的隊(duì)列當(dāng)中。此設(shè)計(jì)使用橫向爬取方法，在規(guī)模不大的情況下，將設(shè)定好目標(biāo)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁和頁數(shù)以后逐頁進(jìn)行數(shù)據(jù)爬取并存儲，可以將本系統(tǒng)的性能大幅度提升。

1.3 Scrapy架構(gòu)

Scrapy框架作為Python語言中開源的第三方庫，它在爬取的過程中，有對目標(biāo)網(wǎng)站的數(shù)據(jù)爬取速度快、編寫語言簡潔、適用性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，在特定網(wǎng)站中爬取制定的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型，同時Scrapy框架可以根據(jù)開發(fā)者不同的開發(fā)需求，對此框架進(jìn)行相應(yīng)的改進(jìn)。本系統(tǒng)采用Scrapy作為Python爬蟲最關(guān)鍵的技術(shù)，它是一個較高層級的網(wǎng)頁爬取工具，在目標(biāo)網(wǎng)頁中將數(shù)據(jù)以特定的結(jié)構(gòu)抓取下來，使用范圍非常廣泛，是輿情收集與監(jiān)測、輿情分析必不可少的工具。它的中控系統(tǒng)為Engine（中心引擎），將管道、下載器、爬蟲、調(diào)度器連接到一起，通過中心引擎進(jìn)行數(shù)據(jù)之間的傳遞與交流。調(diào)度器將中心引擎的請求命令進(jìn)行歸類操作，按照預(yù)定方式進(jìn)行排序，然后有序地將請求命令返回中心引擎，相當(dāng)于中心引擎的“加工車間”。下載器將中心引擎的請求交付于網(wǎng)頁，并且接收網(wǎng)頁的回應(yīng)交付給中心引擎。爬蟲將從網(wǎng)頁的回應(yīng)中提取其中有用的數(shù)據(jù)，然后將下一步需要請求的URL交付給中心引擎，調(diào)度器往返之前的操作，實(shí)現(xiàn)爬取的自動化。管道將爬蟲得到的Item（項(xiàng)目）進(jìn)行一系列的操作。

因?yàn)楸鞠到y(tǒng)需要爬取的數(shù)據(jù)規(guī)模不大，只需要選擇其中爬取的頁數(shù)就可以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的需求。所以本系統(tǒng)選擇Spider爬蟲類，通過start_urls使爬蟲從網(wǎng)頁的第一列表頁開始向后爬取選擇的頁數(shù)，同時使用Spider爬蟲類，編寫系統(tǒng)代碼的工作量會輕松很多，方便后期對程序的完善。

2 需求分析和系統(tǒng)總體架構(gòu)

2.1 可行性分析

本系統(tǒng)使用PyCharm作為開發(fā)工具，以Python作為開發(fā)語言，以Scrapy爬蟲框架進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集，以Mysql作為數(shù)據(jù)存儲庫，以Jieba進(jìn)行分詞，用Pandas、Matplotlib、Numpy等工具進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化處理。從經(jīng)濟(jì)可行性上考慮，本系統(tǒng)所使用的PyCharm是官方免費(fèi)版軟件，涉及到的開發(fā)技術(shù)、包都為開源免費(fèi)的，所使用數(shù)據(jù)庫也為免費(fèi)的。從法律可行性上考慮，本系統(tǒng)所使用的軟件、數(shù)據(jù)庫、技術(shù)在使用過程中不涉及版權(quán)問題，得到的數(shù)據(jù)均為網(wǎng)頁公開數(shù)據(jù)，所以系統(tǒng)在法律上是可行的。本系統(tǒng)以Scrapy框架作為Python爬蟲最關(guān)鍵的技術(shù)，它是一個較高層級的網(wǎng)頁爬取工具，在目標(biāo)網(wǎng)頁中將數(shù)據(jù)以特定的結(jié)構(gòu)抓取下來，使用范圍非常廣泛，是輿情監(jiān)測、輿情分析必不可少的工具。

2.2 系統(tǒng)需求分析

2.2.1業(yè)務(wù)需求分析

本文以互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁作為信息源進(jìn)行分析研究，以爬取到互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁內(nèi)容作為系統(tǒng)的初步目標(biāo)。由于互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁內(nèi)容繁雜，反爬蟲機(jī)制健全，無法通過短時間內(nèi)獲取到一定規(guī)模的有效信息，故系統(tǒng)可以根據(jù)需求任意選擇爬取的互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁名字和爬取的頁數(shù)，根據(jù)輿情發(fā)展時間和熱度的高低設(shè)定互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁爬取范圍。主要工作放在信息分析方面，通過數(shù)據(jù)展示出公民最為關(guān)心的問題，從而提前預(yù)知輿情的走向。系統(tǒng)本身不會生成數(shù)據(jù)信息，系統(tǒng)所需的數(shù)據(jù)信息來源于互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁中公民的發(fā)帖與評論。但是由于互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁的數(shù)據(jù)庫并不向用戶開放，所以要想得到所需要的數(shù)據(jù)需要利用爬蟲技術(shù)對互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁中的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行爬取，為系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析創(chuàng)造條件。根據(jù)輿情收集與監(jiān)測者的需求選擇爬取的互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁名字與爬取帖子的頁數(shù)。

2.2.2功能性需求分析

系統(tǒng)通過對互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁數(shù)據(jù)的水平廣度進(jìn)行爬取。其中水平爬取是將互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁進(jìn)行廣度優(yōu)先爬取操作，可以實(shí)現(xiàn)在網(wǎng)頁的第一層就可獲得所需要的數(shù)據(jù)，很大程度上提升了數(shù)據(jù)爬取的效率。由于百度互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁對反爬蟲機(jī)制做得相對完善，反爬蟲機(jī)制對于一個主機(jī)IP頻繁訪問和流量訪問進(jìn)行監(jiān)控，從而達(dá)到對爬蟲的限制，一旦對本機(jī)IP進(jìn)行封鎖后，此IP將不能繼續(xù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的爬取，所以此系統(tǒng)必須要克服反爬蟲機(jī)制的限制，具備在反爬蟲機(jī)制下爬取數(shù)據(jù)的能力。系統(tǒng)分析數(shù)據(jù)功能是指將爬取數(shù)據(jù)得到的帖子以及評論信息進(jìn)行處理，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的可視化功能。數(shù)據(jù)處理首先要除去數(shù)據(jù)中無效的數(shù)據(jù)，將有效的數(shù)據(jù)按照類別特征轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的特征數(shù)值，篩選掉冗余的數(shù)據(jù)。其次處理干凈的數(shù)據(jù)通過圖表的形式，將互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁中有效的信息進(jìn)行挖掘，從而達(dá)到用戶可讀的可視化效果，給用戶提供參考依據(jù)。

綜上所述，肺癌患者的CA199、CA125、CA153及CEA指標(biāo)均有著明顯的升高現(xiàn)象，臨床上早期對肺癌患者的CA199、CA125、CA153及CEA等指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)測，能夠幫助治療人員對患者疾病的發(fā)展程度進(jìn)行判斷，有著較高的臨床價值。

3 輿情收集與監(jiān)測系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

3.1 爬蟲模塊

3.1.1爬蟲框架的搭建

爬蟲是通過向目標(biāo)網(wǎng)站發(fā)出爬取請求，并得到目標(biāo)網(wǎng)站回應(yīng)的過程。爬蟲通過對先前預(yù)設(shè)好的爬取規(guī)則不斷向目標(biāo)網(wǎng)站獲取數(shù)據(jù)存儲到本機(jī)，在爬蟲的過程中需要對網(wǎng)站進(jìn)行解析，其主要依托于以下幾種技術(shù)。

爬蟲流程如前所述。系統(tǒng)使用到的開發(fā)程序?yàn)镻ycharm，它是JetBrains設(shè)計(jì)開發(fā)的一款由Python語言進(jìn)行編程的軟件。Pycharm開發(fā)軟件中可以自定義第三方的庫，下載Scrapy框架庫和該庫需要并行的第三方庫，配置所有庫所需要的運(yùn)行環(huán)境，將存儲接口連接到數(shù)據(jù)庫，就可以通過解析網(wǎng)頁實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)爬取并且存儲。

3.1.2系統(tǒng)爬取

用戶通過系統(tǒng)輸入任何一個合法互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁名字，然后根據(jù)輿情預(yù)測規(guī)模大小并結(jié)合自身情況選擇需要爬取互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁網(wǎng)站的頁數(shù)（每頁的爬取時間在4秒鐘左右）。

獲取頁面信息，并用Xpath解析內(nèi)容，通過頁面分析可知道每一個帖子都是一個li。循環(huán)遍歷取出內(nèi)容，并拼接帖子URL，進(jìn)入帖子詳情頁面通過HTML分析獲得一樓文本。系統(tǒng)會自動翻頁爬取互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁的標(biāo)題、作者、發(fā)布時間、鏈接、回復(fù)數(shù)量、帖子內(nèi)容。將爬取到的數(shù)據(jù)存儲到Mysql數(shù)據(jù)庫的baidu庫下。

用戶可以根據(jù)數(shù)據(jù)的可視化視圖完整地看到目標(biāo)網(wǎng)站的所有帖子內(nèi)容，根據(jù)標(biāo)題、內(nèi)容、回復(fù)數(shù)量直觀地了解每一個話題的內(nèi)容和關(guān)注程度，細(xì)致地掌握每一個話題的動向。

3.2 數(shù)據(jù)分析模塊

系統(tǒng)在爬蟲對互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁的數(shù)據(jù)進(jìn)行一定規(guī)模的爬取后，對目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行重新審核檢查和校驗(yàn)，將重復(fù)的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行刪減，改正格式不正確的數(shù)據(jù)，最終保證數(shù)據(jù)的獨(dú)立性和統(tǒng)一性，形成系統(tǒng)可以將數(shù)據(jù)進(jìn)行批處理的歸一化基礎(chǔ)。通過對初始臟數(shù)據(jù)的預(yù)處理，得到干凈、連續(xù)、標(biāo)準(zhǔn)的可進(jìn)行Python庫可視化操作的數(shù)據(jù)。為系統(tǒng)進(jìn)一步的模型建立提供準(zhǔn)確性。通過使用duplicated（）函數(shù)pandas函數(shù)，集中進(jìn)行檢測是否存在數(shù)據(jù)重復(fù)，將重復(fù)的數(shù)據(jù)利用drop_duplicates（）函數(shù)進(jìn)行刪除。然后利用第三方Jieba庫，導(dǎo)入自定義詞典，獲取停用詞list，然后刪除jieba空格、刪除停止詞后的分詞，使用reverse降序排序字典，最后得到關(guān)鍵詞以及關(guān)鍵詞出現(xiàn)的次數(shù)，完成分詞操作，對后面數(shù)據(jù)分析創(chuàng)造條件。

3.3 數(shù)據(jù)可視化模塊

3.3.1詞云展示

Python語言中pyecharts庫是一個開源的完成詞云繪制的關(guān)鍵庫。首先引入pandas庫和numpy庫對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，通過pandas庫中的read-csv進(jìn)行文件的讀取，再通過文件的具體類型進(jìn)行sep參數(shù)的設(shè)置，利用字符串join方法，使列表轉(zhuǎn)化為字符串。第二，引入collection庫中的counter方法，返回詞匯出現(xiàn)頻率的統(tǒng)計(jì)。第三，使用sorted方法和lambda函數(shù)得到分詞關(guān)鍵詞，用“choices_number=50”取出關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻率排名在前50的關(guān)鍵詞。最后，通過pyecharts庫，設(shè)置wordcloud.add參數(shù)字體、顏色、大小、傾斜度。

為了使輿情信息得到及時發(fā)現(xiàn)和處理。詞云是輿情管理人員發(fā)現(xiàn)公民動態(tài)異常、掌握公民近期關(guān)注話題最直接的方式。詞云通過詞匯的形式展示公民近期最佳關(guān)注的話題，詞匯區(qū)分顏色、大小和位置，將出現(xiàn)次數(shù)最多的詞匯放到圖形的中心并且增加字號，系統(tǒng)管理人員可以第一時間發(fā)現(xiàn)熱點(diǎn)話題，如果話題內(nèi)容為負(fù)面詞匯，可以第一時間掌控信息，扭轉(zhuǎn)輿情的爆發(fā)。

3.3.2熱點(diǎn)話題詞頻

通過引入jieba庫中的anasyle方法，收集數(shù)據(jù)中每個關(guān)鍵詞匯以及每個關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻率。對詞頻前20名的詞匯出現(xiàn)頻率以柱狀圖的形式展示出來，可以使得輿情管理人員掌握對熱點(diǎn)話題的關(guān)注人數(shù)，了解輿情的規(guī)模大小。

例如，本系統(tǒng)對山東管理學(xué)院的論壇話題進(jìn)行監(jiān)測與分析。通過后臺對高頻詞的分析，對有效、重要的高頻詞進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，可以明顯地看出關(guān)鍵詞中“考研”出現(xiàn)的頻率最高，說明“考研”是山東管理學(xué)院最受關(guān)注的話題，足以說明學(xué)習(xí)氛圍的濃郁。其次，開學(xué)、成績、專升本、資料等關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻率也都排在前列并且差距不大，這些關(guān)鍵詞都為正面話題。當(dāng)某一種關(guān)鍵詞的出現(xiàn)頻率遠(yuǎn)高于其他關(guān)鍵詞或者有負(fù)面關(guān)鍵詞出現(xiàn)時，則會有輿情爆發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)，管理人員應(yīng)隨時關(guān)注，及時作出相應(yīng)的決策。

3.3.3互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁評論數(shù)量區(qū)間

通過統(tǒng)計(jì)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁不同樓層范圍內(nèi)的回復(fù)數(shù)量，將20層設(shè)為分界點(diǎn)。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中20層以上的樓層如果占比越大，說明此時間段內(nèi)可能會出現(xiàn)熱點(diǎn)話題討論高潮，意味著將會有輿情的發(fā)生，所以根據(jù)實(shí)時監(jiān)控樓層回復(fù)數(shù)量的占比，可以有效預(yù)測輿情的發(fā)生，詞云和排名前20的關(guān)鍵詞分析出輿情的主題，從而使輿情管理人員及時地做出決策，避免負(fù)面輿情的發(fā)展。

4 結(jié)語

本文通過使用Python語言實(shí)現(xiàn)了一個簡單的輿情收集與監(jiān)測系統(tǒng)，功能基本完善，對互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁的監(jiān)測具有一定的效果。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，人們對網(wǎng)絡(luò)的依賴性與迷茫性很高，此系統(tǒng)將人們在網(wǎng)絡(luò)中的言行舉止記錄下來，關(guān)注他們在生活中的另一種狀態(tài)，在一定程度上可以幫助公民調(diào)整心態(tài)，避免輿情的大面積爆發(fā)，具有一定的實(shí)現(xiàn)意義。

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