Katy和Taylor Swift：Python数据分析揭秘音乐巨星社交媒体影响力

发布时间：2024-12-11 11:46

Katy Perry和Taylor Swift：Python数据分析揭秘音乐巨星社交媒体影响力

在当今数字时代，社交媒体已成为衡量明星影响力的关键指标。作为流行音乐界的两大巨头，Katy Perry和Taylor Swift在社交媒体上的表现一直备受关注。本文将通过Python数据分析，深入探讨这两位音乐巨星在社交媒体上的影响力，揭示其背后的数据奥秘。

一、数据收集与预处理

首先，我们需要收集Katy Perry和Taylor Swift在各大社交媒体平台（如Twitter、Instagram、Facebook等）的公开数据。利用Python的requests库和BeautifulSoup库，我们可以爬取相关数据。以下是一个简单的示例代码：

import requests from bs4 import BeautifulSoup def get_twitter_data(username): url = f"https://twitter.com/{username}" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') followers = soup.find('span', {'class': 'ProfileNav-value'}).text return followers katy_followers = get_twitter_data('katyperry') taylor_followers = get_twitter_data('taylorswift13') print(f"Katy Perry's Twitter Followers: {katy_followers}") print(f"Taylor Swift's Twitter Followers: {taylor_followers}")

接下来，我们需要对数据进行预处理，包括数据清洗、格式化等，以确保数据的准确性和一致性。

二、数据分析与可视化

1. 粉丝数量对比

通过对比Katy Perry和Taylor Swift在各大社交媒体平台的粉丝数量，我们可以初步了解她们的影响力。利用Python的matplotlib库，我们可以绘制柱状图进行可视化。

import matplotlib.pyplot as plt followers = { 'Katy Perry': [katy_followers, katy_insta_followers, katy_fb_followers], 'Taylor Swift': [taylor_followers, taylor_insta_followers, taylor_fb_followers] } platforms = ['Twitter', 'Instagram', 'Facebook'] plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.bar(platforms, followers['Katy Perry'], color='pink', label='Katy Perry') plt.bar(platforms, followers['Taylor Swift'], color='blue', alpha=0.5, label='Taylor Swift') plt.xlabel('Social Media Platforms') plt.ylabel('Number of Followers (in millions)') plt.title('Comparison of Social Media Followers') plt.legend() plt.show() 2. 互动率分析

除了粉丝数量，互动率（如点赞、评论、转发等）也是衡量社交媒体影响力的重要指标。我们可以通过分析两位明星的近期帖子，计算其互动率。

def get_interaction_rate(username): # 假设我们已经有了一个包含帖子数据的DataFrame posts = get_posts_data(username) total_likes = posts['likes'].sum() total_comments = posts['comments'].sum() total_shares = posts['shares'].sum() interaction_rate = (total_likes + total_comments + total_shares) / len(posts) return interaction_rate katy_interaction_rate = get_interaction_rate('katyperry') taylor_interaction_rate = get_interaction_rate('taylorswift13') print(f"Katy Perry's Interaction Rate: {katy_interaction_rate}") print(f"Taylor Swift's Interaction Rate: {taylor_interaction_rate}") 3. 内容分析

通过自然语言处理（NLP）技术，我们可以分析Katy Perry和Taylor Swift的社交媒体内容，了解她们的发文风格和主题。

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocation def get_topics(username): posts = get_posts_data(username) vectorizer = CountVectorizer(max_df=0.95, min_df=2, stop_words='english') tf = vectorizer.fit_transform(posts['text']) lda = LatentDirichletAllocation(n_components=5, random_state=0) lda.fit(tf) topics = lda.components_ return topics katy_topics = get_topics('katyperry') taylor_topics = get_topics('taylorswift13') # 打印主题关键词 print("Katy Perry's Topics:") print(vectorizer.get_feature_names_out()[katy_topics.argsort()[:, -1]]) print("Taylor Swift's Topics:") print(vectorizer.get_feature_names_out()[taylor_topics.argsort()[:, -1]])

三、结论与启示

通过上述数据分析，我们可以得出以下结论：

粉丝数量：Katy Perry和Taylor Swift在各大社交媒体平台上的粉丝数量都非常庞大，但具体数值有所不同，反映了她们在不同平台上的影响力差异。 互动率：互动率的高低直接反映了粉丝的活跃度和参与度，通过对比可以发现哪位明星的粉丝更愿意互动。 内容风格：通过内容分析，我们可以了解两位明星的发文风格和主题偏好，这对于品牌合作和营销策略制定具有重要参考价值。