案例分析|共享单车的舆情分析

2017 年 7 月 4 日 数萃大数据 邹苗苗

从2015年底一直到现在，各大媒体对共享单车关注的热度日趋高涨，因而分析有关共享单车相关舆情的信息至关重要，这有助于企业了解整个共享单车市场发展的动态和自身存在的问题，同时用户也可以知道当前共享单车对自己短途出行的便利性有没有提高，值不值得继续支持。

采用python爬虫抓取新闻页面和微博评论，从舆情的角度去了解共享单车，本次爬取的新闻数据，共计1500多条，如下图所示

微博评论数据将近6万条，如下图所示：

数据稍加清洗便可做分析，对于新闻内容和微博评论内容，首先使用R软件经过加载搜狗细胞词库并根据文本数据的内容补充词库，按照不同的标签总共加载了30多个搜狗细胞词库；其次，下载和补充中文停用词表除去文本中停用词，如助词、副词、连词、代词、叹词、量词、数词、标点符号等；再其次，使用Rwordseg包中segmentCN()函数进行分词，对分词、剔除停用词后的数据进行初步的分析，使用在线词频分析工具进行统计，去掉搜索关键词“单车”、“共享”、“自行车”后，得到如下图所示的词频统计结果

从统计结果看,行业内前十的关键字，70%都是与“钱”相关。媒体非常关注资本市场，换句话说，共享单车兴起不久，现在已演变为资本驱动市场，在资本领域的角逐异常激烈。 “大战”一词的比重颇高，不由得联想到前几年网约车刚兴起，滴滴与快滴之间为争夺市场而引发激烈的价格战。下面通过词云图，可以观察到社会媒体大众现在关注的有关共享单车的热点。首先，对分好词的新闻媒体内容进行词频统计整理，把同义词合并，如“摩拜”与“mobike”都是指摩拜单车，所以合并统计计算，其次，调用R软件的Wordcloud2包，为了使绘制的词云图更加形象，通过wordcloud2()函数中的“figPath”参数读取文件路径中已经存储好的各种共享单车的图片，绘制的结果如下图所示:

从上述词云图可以明显的看到，目前最火热的两个单车是摩拜单车和ofo共享单车，各品牌共享单车为了站稳市场，都在融资，找投资方；从图中还可以看到一个明显的字眼“文明” ，这暗示着，国民素质直接影响着人们在使用共享单车出行时的行为是否文明，是否会恶意破坏，或者占为己有，这都是共享单车运营商考虑到的问题。
再来分别看ofo共享单车与摩拜单车用户微博评论所反映出它们各自的问题。

上图是ofo共享单车微博评论的词云图，可以直观的看出， “支持”、“便利”、加油”等词汇表明ofo共享单车大部分用户还是持支持态度，因为，ofo的普及解决了市民们出行“最后一公里”，随时随地有车骑，给他们短途出行带了便利，ofo共享单车项目，一开始是主打校园这个市场，现在正进驻校外市场。但是ofo共享单车也存在许多致命缺点， “锁”、“位置”、“偷”、“坏”等词汇表明ofo现在锁还有待继续改善，GPS定位功能技术值得推广，车辆管理维护保养需要加强。

上图是摩拜单车微博评论的词云图，可以直观的看出， “想”、“希望”、增加”等词汇表明大部分用户对摩拜单车的使用与普及还是持支持态度，因为，相对于ofo共享单车，摩拜单车嵌入了高科技，和炫酷的车型外表，更跟时代的趋势，成为人们出行的首选。摩拜单车，相对于ofo共享单车起步较晚，一开始是主打一线城市的市场，现在正进驻二三线城市市场。但是，摩拜单车在推广使用的过程中，也遇到许多的问题，上述词云图中的“锁”、“客服”、“扣”、“钱”等词汇表明摩拜单车不管是科技技术方面还是后期服务方面都有待继续改善。

地域特征与媒体发布情况来看，共享单车在全国的推广以及热度，如下图所示

上图主要呈现了共享单车在一线城市的地域热度，说明单车的推广的力度还不够大，二、三线城市是各大品牌共享单车进军的布局，现在，ofo已经入驻了33个城市，摩拜单车入驻了18 个城市，即使这样，不到最后并不能判定谁是这一领域的老大，预示着各大品牌之间仍会竞相角逐，进行一场大规模的市场变革。

上图统计的是各个时间节点有关共享单车的舆情热度，各大媒体有关共享单车新闻的发布数随着时间的推移一直在增加，特别明显的是，从2016年9月，共享单车关
注度逐渐提升，现在仍在继续上升。

通过分析mUserTracker发布的监测数据，Mobike摩拜单车App与ofo共享单车App用户相对于其他共享单车，规模上占有领先的优势，周度活跃用户(weekly active users)，简称WAU，不论是摩拜单车还是ofo共享单车，在2016年12月均已达到百万量级以上，成为移动出行行业中覆盖率较高的应用。不过，下图数据显示，计算出摩拜单车周活跃用户量已经是ofo 4.2 倍，日均总有效使用时间达ofo 3.6倍。

共享单车设有GPS跟踪系统，目的是为了实现实时监控用户使用车子过程的地理位置保。实时监控获得大量数据，共享单车运营商可以拿来做各方面有价值的商业分析，比如用户用车频率比较高的时间段和地段。共享单车运营商可以利用这些帮助自己分析在哪些区域多投放一些自行车。更值得一提的是，运营商也可以利用数据统计用户的一些基本特征分布比例，如男女比例、年龄层次分布比例。曾有人分析表明，由于自行车的构造对于女性用户来说还是存在许多的不便利性，所以女性用户在选择这种交通工具时是相对谨慎的。

上图反映了两种摩拜单车年龄分布比例的对比，摩拜单车和ofo共享单车均以年轻用户为主。

上图反映的是摩拜单车与ofo共享单车用户的性别分布比例，我们可以发现，摩拜单车男性用户更多，ofo男女性用户分布比较均衡，这可能是由于这两种共享单车设计风格的影响，摩拜单车更偏向于酷炫风格，ofo更偏向于轻便风格。上图反映的是共享单车人群城市分布，可以看出，摩拜单车主要以一线城市为主，正在进驻二三线城市，ofo共享单车主要以一二线城市为主，正在进驻三线城市。