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基于Python实现的微信好友数据分析

时间:2018-03-25 15:46 作者:QQ地带 我要评论

最近微信迎来了一次重要的更新,允许用户对”发现”页面进行定制。不知道从什么时候开始,微信朋友圈变得越来越复杂,当越来越多的人选择”仅展示最近三天的朋友圈”,大概连微信官方都是一脸的无可奈何。逐步泛化的好友关系,让微信从熟人社交逐渐过渡到陌生人社交,而朋友圈里亦真亦幻的状态更新,仿佛在努力证明每一个个体的”有趣”。
 
 
 
有人选择在朋友圈里记录生活的点滴,有人选择在朋友圈里展示观点的异同,可归根到底,人们无时无刻不在窥探着别人的生活,唯独怕别人过多地了解自己的生活。人性中交织着的光明与黑暗,像一只浑身长满刺的刺猬,离得太远会感觉到寒冷,而靠得太近则害怕被刺扎到。朋友圈就像过年走亲戚,即便你心中有一万个不痛快,总是不愿意撕破脸,或屏蔽对方,或不给对方看,或仅展示最后三天,于是通讯录里的联系人越来越多,朋友圈越来越大,可再不会有能真正触动你内心的”小红点”出现,人类让一个产品变得越来越复杂,然后说它无法满足人类的需求,这大概是一开始就始料不及的吧!
 
 
 
 
 
01 引言
 
 
 
有人说,人性远比计算机编程更复杂,因为即使是人类迄今为止最伟大的发明——计算机,在面对人类的自然语言时同样会张惶失措 。人类有多少语言存在着模棱两可的含义,我认为语言是人类最大的误解,人类时常喜欢揣测语言背后隐藏的含义,好像在沟通时表达清晰的含义会让人类没有面子,更不用说网络上流行的猜测女朋友真实意图的案例。金庸先生的武侠小说《射雕英雄传》里,在信息闭塞的南宋时期,江湖上裘千丈的一句鬼话,就搅得整个武林天翻地覆。其实,一两句话说清楚不好吗?黄药师、全真七子、江南六怪间的种种纠葛,哪一场不是误会?一众儿武功震古烁今的武林高手,怎么没有丝毫的去伪存真的能力,语言造成了多少误会。
 
 
 
可即便人类的语言复杂得像一本无字天书,可人类还是从这些语言中寻觅到蛛丝马迹。古人有文王”拘而演周易”、东方朔测字卜卦,这种带有”迷信”色彩的原始崇拜,就如同今天人们迷信星座运势一般,都是人类在上千年的演变中不断对经验进行总结和训练的结果。
 
 
 
如此说起来,我们的人工智能未尝不是一种更加科学化的”迷信”,因为数据和算法让我们在不断地相信,这一切都是真实地。生活在数字时代的我们,无疑是悲哀的,一面努力地在别人面前隐藏真实地自己,一面不无遗憾地感慨自己无处遁逃,每一根数字神经都紧紧地联系着你和我,你不能渴望任何一部数字设备具备真正的智能,可你生命里的每个瞬间,都在悄然间被数据地折射出来。
 
 
 
今天这篇文章会基于 Python 对微信好友进行数据分析,这里选择的维度主要有:性别、头像、签名、位置,主要采用图表和词云两种形式来呈现结果,其中,对文本类信息会采用词频分析和情感分析两种方法。常言道:工欲善其事,必先利其器也。在正式开始这篇文章前,简单介绍下本文中使用到的第三方模块:
 
 
 
* itchat:微信网页版接口封装Python版本,在本文中用以获取微信好友信息。
 
 
 
* jieba:结巴分词的 Python 版本,在本文中用以对文本信息进行分词处理。
 
 
 
* matplotlib: Python 中图表绘制模块,在本文中用以绘制柱形图和饼图
 
 
 
* snownlp:一个 Python 中的中文分词模块,在本文中用以对文本信息进行情感判断。
 
 
 
* PIL: Python 中的图像处理模块,在本文中用以对图片进行处理。
 
 
 
* numpy: Python中 的数值计算模块,在本文中配合 wordcloud 模块使用。
 
 
 
* wordcloud: Python 中的词云模块,在本文中用以绘制词云图片。
 
 
 
* TencentYoutuyun:腾讯优图提供的 Python 版本 SDK ,在本文中用以识别人脸及提取图片标签信息。
 
 
 
以上模块均可通过 pip 安装,关于各个模块使用的详细说明,请自行查阅各自文档。
 
 
 
 
 
02 数据分析
 
 
 
分析微信好友数据的前提是获得好友信息,通过使用 itchat 这个模块,这一切会变得非常简单,我们通过下面两行代码就可以实现:
 
 
 
itchat.auto_login(hotReload = True)
 
 
 
friends = itchat.get_friends(update = True)
 
 
 
同平时登录网页版微信一样,我们使用手机扫描二维码就可以登录,这里返回的friends对象是一个集合,第一个元素是当前用户。所以,在下面的数据分析流程中,我们始终取friends[1:]作为原始输入数据,集合中的每一个元素都是一个字典结构,以我本人为例,可以注意到这里有Sex、City、Province、HeadImgUrl、Signature这四个字段,我们下面的分析就从这四个字段入手:
 
 
 
640?wx_fmt=jpeg
 
 
 
 
 
03 好友性别
 
 
 
分析好友性别,我们首先要获得所有好友的性别信息,这里我们将每一个好友信息的Sex字段提取出来,然后分别统计出Male、Female和Unkonw的数目,我们将这三个数值组装到一个列表中,即可使用matplotlib模块绘制出饼图来,其代码实现如下:
 
 
 
def analyseSex(firends):
 
 
 
sexs = list(map(lambda x:x[‘Sex’],friends[1:]))
 
 
 
counts = list(map(lambda x:x[1],Counter(sexs).items()))
 
 
 
labels = [‘Unknow’,‘Male’,‘Female’]
 
 
 
colors = [‘red’,‘yellowgreen’,‘lightskyblue’]
 
 
 
plt.figure(figsize=(8,5), dpi=80)
 
 
 
plt.axes(aspect=1)
 
 
 
plt.pie(counts, #性别统计结果
 
 
 
labels=labels, #性别展示标签
 
 
 
colors=colors, #饼图区域配色
 
 
 
labeldistance = 1.1, #标签距离圆点距离
 
 
 
autopct = ‘%3.1f%%’, #饼图区域文本格式
 
 
 
shadow = False, #饼图是否显示阴影
 
 
 
startangle = 90, #饼图起始角度
 
 
 
pctdistance = 0.6 #饼图区域文本距离圆点距离
 
 
 
)
 
 
 
plt.legend(loc=‘upper right’,)
 
 
 
plt.title(u‘%s的微信好友性别组成’ % friends[0][‘NickName’])
 
 
 
plt.show()
 
 
 
这里简单解释下这段代码,微信中性别字段的取值有Unkonw、Male和Female三种,其对应的数值分别为0、1、2。通过Collection模块中的Counter()对这三种不同的取值进行统计,其items()方法返回的是一个元组的集合,该元组的第一维元素表示键,即0、1、2,该元组的第二维元素表示数目,且该元组的集合是排序过的,即其键按照0、1、2 的顺序排列,所以通过map()方法就可以得到这三种不同取值的数目,我们将其传递给matplotlib绘制即可,这三种不同取值各自所占的百分比由matplotlib计算得出。下图是matplotlib绘制的好友性别分布图:
 
 
 
640?wx_fmt=jpeg
 
 
 
看到这个结果,我一点都不觉得意外,男女比例严重失衡,这虽然可以解释我单身的原因,可我不觉得通过调整男女比例就能解决问题,好多人认为自己单身是因为社交圈子狭小,那么是不是扩展了社交圈子就能摆脱单身呢?我觉得或许这样会增加脱单的概率,可幸运之神应该不会眷顾我,因为我的好运气早在我24岁以前就消耗完啦。在知乎上有一个热门的话题:现在的男性是否普遍不再对女性展开追求了?,其实哪里会有人喜欢孤独呢?无非是怕一次又一次的失望罢了。有的人并不是我的花儿,我只是恰好途径了她的绽放。曾经有人说我是一个多情的人,可她永远不会知道,我做出的每一个决定都炽热而悲壮。所谓”慧极必伤,情深不寿;谦谦君子,温润如玉”,世人苦五毒者大抵如此。
 
 
 
 
 
04 好友头像
 
 
 
分析好友头像,从两个方面来分析,第一,在这些好友头像中,使用人脸头像的好友比重有多大;第二,从这些好友头像中,可以提取出哪些有价值的关键字。这里需要根据HeadImgUrl字段下载头像到本地,然后通过腾讯优图提供的人脸识别相关的API接口,检测头像图片中是否存在人脸以及提取图片中的标签。其中,前者是分类汇总,我们使用饼图来呈现结果;后者是对文本进行分析,我们使用词云来呈现结果。关键代码如下 所示:
 
 
 
def analyseHeadImage(frineds):
 
 
 
# Init Path
 
 
 
basePath = os.path.abspath(‘.’)
 
 
 
baseFolder = basePath + ‘\\HeadImages\\’
 
 
 
if(os.path.exists(baseFolder) == False):
 
 
 
os.makedirs(baseFolder)
 
 
 
# Analyse Images
 
 
 
faceApi = FaceAPI()
 
 
 
use_face = 0
 
 
 
not_use_face = 0
 
 
 
image_tags = ”
 
 
 
for index in range(1,len(friends)):
 
 
 
friend = friends[index]
 
 
 
# Save HeadImages
 
 
 
imgFile = baseFolder + ‘\\Image%s.jpg’ % str(index)
 
 
 
imgData = itchat.get_head_img(userName = friend[‘UserName’])
 
 
 
if(os.path.exists(imgFile) == False):
 
 
 
with open(imgFile,‘wb’) as file:
 
 
 
file.write(imgData)
 
 
 
# Detect Faces
 
 
 
time.sleep(1)
 
 
 
result = faceApi.detectFace(imgFile)
 
 
 
if result == True:
 
 
 
use_face += 1
 
 
 
else:
 
 
 
not_use_face += 1
 
 
 
# Extract Tags
 
 
 
result = faceApi.extractTags(imgFile)
 
 
 
image_tags += ‘,’.join(list(map(lambda x:x[‘tag_name’],result)))
 
 
 
labels = [u‘使用人脸头像’,u‘不使用人脸头像’]
 
 
 
counts = [use_face,not_use_face]
 
 
 
colors = [‘red’,‘yellowgreen’,‘lightskyblue’]
 
 
 
plt.figure(figsize=(8,5), dpi=80)
 
 
 
plt.axes(aspect=1)
 
 
 
plt.pie(counts, #性别统计结果
 
 
 
labels=labels, #性别展示标签
 
 
 
colors=colors, #饼图区域配色
 
 
 
labeldistance = 1.1, #标签距离圆点距离
 
 
 
autopct = ‘%3.1f%%’, #饼图区域文本格式
 
 
 
shadow = False, #饼图是否显示阴影
 
 
 
startangle = 90, #饼图起始角度
 
 
 
pctdistance = 0.6 #饼图区域文本距离圆点距离
 
 
 
)
 
 
 
plt.legend(loc=‘upper right’,)
 
 
 
plt.title(u‘%s的微信好友使用人脸头像情况’ % friends[0][‘NickName’])
 
 
 
plt.show()
 
 
 
image_tags = image_tags.encode(‘iso8859-1’).decode(‘utf-8’)
 
 
 
back_coloring = np.array(Image.open(‘face.jpg’))
 
 
 
wordcloud = WordCloud(
 
 
 
font_path=‘simfang.ttf’,
 
 
 
background_color=“white”,
 
 
 
max_words=1200,
 
 
 
mask=back_coloring,
 
 
 
max_font_size=75,
 
 
 
random_state=45,
 
 
 
width=800,
 
 
 
height=480,
 
 
 
margin=15
 
 
 
)
 
 
 
wordcloud.generate(image_tags)
 
 
 
plt.imshow(wordcloud)
 
 
 
plt.axis(“off”)
 
 
 
plt.show()
 
 
 
这里我们会在当前目录新建一个HeadImages目录,用以存储所有好友的头像,然后我们这里会用到一个名为FaceApi类,这个类由腾讯优图的SDK封装而来,这里分别调用了人脸检测和图像标签识别两个API接口,前者会统计”使用人脸头像”和”不使用人脸头像”的好友各自的数目,后者会累加每个头像中提取出来的标签。其分析结果如下图所示:
 
 
 
640?wx_fmt=png
 
 
 
可以注意到,在所有微信好友中,约有接近1/4的微信好友使用了人脸头像, 而有接近3/4的微信好友没有人脸头像,这说明在所有微信好友中对”颜值 “有自信的人,仅仅占到好友总数的25%,或者说75%的微信好友行事风格偏低调为主,不喜欢用人脸头像做微信头像。这是否说明”好看的皮囊”并非是千篇一律,长得好看的人实在是少数中的少数。所以,当女生的妆容越来越向着”韩式半永久粗平眉”、”瓜子脸”和”大红唇”靠拢的时候,当男生的服饰越来越向着”大背头”、”高领毛衣”和”长款大衣”靠拢的时候,我们能不能真正得个性一次。生命中有太多被世俗绑架着的事情,既要和别人不一样 ,同时还要和大多数人一样,这是人生在世的无可奈何。考虑到腾讯优图并不能真正得识别”人脸”,我们这里对好友头像中的标签再次进行提取,来帮助我们了解微信好友的头像中有哪些 关键词,其分析结果如图所示:
 
 
 
640?wx_fmt=jpeg
 
 
 
通过词云,我们可以发现:在微信好友中的签名词云中,出现频率相对较高的关键字有:女孩、树木、房屋、文本、截图、卡通、合影、天空、大海。这说明在我的微信好友中,好友选择的微信头像主要有日常、旅游、风景、截图四个来源,好友选择的微信头像中风格以卡通为主,好友选择的微信头像中常见的要素有天空、大海、房屋、树木。通过观察所有好友头像,我发现在我的微信好友中,使用个人照片作为微信头像的有15人,使用网络图片作为微信头像的有53人,使用动漫图片作为微信头像的有25人,使用合照图片作为微信头像的有3人,使用孩童照片作为微信头像的有5人,使用风景图片作为微信头像的有13人,使用女孩照片作为微信头像的有18人,基本符合图像标签提取的分析结果。
 
 
 
 
 
05 好友签名
 
 
 
分析好友签名,签名是好友信息中最为丰富的文本信息,按照人类惯用的”贴标签”的方法论,签名可以分析出某一个人在某一段时间里状态,就像人开心了会笑、哀伤了会哭,哭和笑两种标签,分别表明了人开心和哀伤的状态。这里我们对签名做两种处理,第一种是使用用结巴分词进行分词后生成词云,目的是了解好友签名中的关键字有哪些,哪一个关键字出现的频率相对较高;第二种是使用SnowNLP分析好友签名中的感情倾向,即好友签名整体上是表现为正面的、负面的还是中立的,各自的比重是多少。这里提取Signature字段即可,其核心代码如下:
 
 
 
def analyseSignature(friends):
 
 
 
signatures = ”
 
 
 
emotions = []
 
 
 
pattern = re.compile(“1f\d.+”)
 
 
 
for friend in friends:
 
 
 
signature = friend[‘Signature’]
 
 
 
if(signature != None):
 
 
 
signature = signature.strip().replace(‘span’, ”).replace(‘class’, ”).replace(’emoji’, ”)
 
 
 
signature = re.sub(r‘1f(\d.+)’,”,signature)
 
 
 
if(len(signature)>0):
 
 
 
nlp = SnowNLP(signature)
 
 
 
emotions.append(nlp.sentiments)
 
 
 
signatures += ‘ ‘.join(jieba.analyse.extract_tags(signature,5))
 
 
 
with open(‘signatures.txt’,‘wt’,encoding=‘utf-8’) as file:
 
 
 
file.write(signatures)
 
 
 
# Sinature WordCloud
 
 
 
back_coloring = np.array(Image.open(‘flower.jpg’))
 
 
 
wordcloud = WordCloud(
 
 
 
font_path=‘simfang.ttf’,
 
 
 
background_color=“white”,
 
 
 
max_words=1200,
 
 
 
mask=back_coloring,
 
 
 
max_font_size=75,
 
 
 
random_state=45,
 
 
 
width=960,
 
 
 
height=720,
 
 
 
margin=15
 
 
 
)
 
 
 
wordcloud.generate(signatures)
 
 
 
plt.imshow(wordcloud)
 
 
 
plt.axis(“off”)
 
 
 
plt.show()
 
 
 
wordcloud.to_file(‘signatures.jpg’)
 
 
 
# Signature Emotional Judgment
 
 
 
count_good = len(list(filter(lambda x:x>0.66,emotions)))
 
 
 
count_normal = len(list(filter(lambda x:x>=0.33 and x<=0.66,emotions)))
 
 
 
count_bad = len(list(filter(lambda x:x<0.33,emotions)))
 
 
 
labels = [u‘负面消极’,u‘中性’,u‘正面积极’]
 
 
 
values = (count_bad,count_normal,count_good)
 
 
 
plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘simHei’]
 
 
 
plt.rcParams[‘axes.unicode_minus’] = False
 
 
 
plt.xlabel(u‘情感判断’)
 
 
 
plt.ylabel(u‘频数’)
 
 
 
plt.xticks(range(3),labels)
 
 
 
plt.legend(loc=‘upper right’,)
 
 
 
plt.bar(range(3), values, color = ‘rgb’)
 
 
 
plt.title(u‘%s的微信好友签名信息情感分析’ % friends[0][‘NickName’])
 
 
 
plt.show()
 
 
 
通过词云,我们可以发现:在微信好友的签名信息中,出现频率相对较高的关键词有:努力、长大、美好、快乐、生活、幸福、人生、远方、时光、散步。果然我的微信好友都是温暖、正直的好青年啊! :smile:其实,签名这个设定,从某种程度上是在反映人的一种心态,人在年轻时不免”为赋新词强说愁”,等到你真正到了这个精神境界,突然发现年轻时图样图森破,或许这就是我们不愿意让别人了解过去的原因,因为伴随着人的成长,某一种瞬间的状态简直不忍直视,QQ空间陪伴了我们这代人的整个青春,令人印象深刻的”那年今日”功能,有时让我们感到回忆的温暖,有时让我们感到岁月的萧杀,”当时只道是寻常”的物是人非,”回首向来萧瑟处”的淡定从容,”今夕复何夕”的失落惆怅……都在这一行行签名里留下深深浅浅的印记。在知乎上有关于签名的话题讨论,对此感兴趣的朋友不妨找时间看看。:smile:
 
 
 
640?wx_fmt=jpeg
 
 
 
通过柱状图,我们可以发现:在微信好友的签名信息中,正面积极的情感判断约占到55.56%,中立的情感判断约占到32.10%,负面消极的情感判断约占到12.35%。这个结果和我们通过词云展示的结果基本吻合,这说明在微信好友的签名信息中,约有87.66%的签名信息,传达出来都是一种积极向上的态度。
 
 
 
朋友圈中基本上有两类用户,第一类用户使用朋友圈记录自己的生活,第二类用户使用朋友圈输出自己的观点。显然,对于第二类用户,它并不介意别人了解它的过去,它更在乎它从始至终输出的观点是否一致。所以,不管朋友圈里别人在或晒美食、或晒旅游、或秀恩爱、或晒宝宝、或煲鸡汤等等,在我看来这都是一种生活方式,精神层次和物质层次比你高的人群,觉得你朋友圈里的内容”无趣”,这是符合人类一贯的认知方式的。
 
 
 
在大多数情况下,反而是那些和你层次差不多的人群,对不熟悉的人或者事物妄加判断,如果你不喜欢我朋友圈里的内容,请直接屏蔽我就好,因为这样我们还可以做朋友;如果你因为喜欢A而在我这里和我说B不好,这就真的是三观不合啦。我相信没有完全兴趣匹配的两个人,即使是男女朋友或者情侣之间,总之人与人相处嘛,真诚和互相尊重是基本要求。
 
 
 
 
 
640?wx_fmt=png
 
 
 
 
 
06 好友位置
 
 
 
分析好友位置,主要通过提取Province和City这两个字段。Python中的地图可视化主要通过Basemap模块,这个模块需要从国外网站下载地图信息,使用起来非常的不便。百度的ECharts在前端使用的比较多,虽然社区里提供了pyecharts项目,可我注意到因为政策的改变,目前Echarts不再支持导出地图的功能,所以地图的定制方面目前依然是一个问题,主流的技术方案是配置全国各省市的JSON数据,这里博主使用的是BDP个人版,这是一个零编程的方案,我们通过Python导出一个CSV文件,然后将其上传到BDP中,通过简单拖拽就可以制作可视化地图,简直不能再简单,这里我们仅仅展示生成CSV部分的代码:
 
 
 
def analyseLocation(friends):
 
 
 
headers = [‘NickName’,‘Province’,‘City’]
 
 
 
with open(‘location.csv’,‘w’,encoding=‘utf-8’,newline=”,) as csvFile:
 
 
 
writer = csv.DictWriter(csvFile, headers)
 
 
 
writer.writeheader()
 
 
 
for friend in friends[1:]:
 
 
 
row = {}
 
 
 
row[‘NickName’] = friend[‘NickName’]
 
 
 
row[‘Province’] = friend[‘Province’]
 
 
 
row[‘City’] = friend[‘City’]
 
 
 
writer.writerow(row)
 
 
 
下图是BDP中生成的微信好友地理分布图,可以发现:我的微信好友主要集中在宁夏和陕西两个省份。数字时代的神经牵动着每一个社交关系链的人,我们想要竭力去保护的那点隐私,在这些数据中一点点地折射出来。人类或许可以不断地伪装自己,可这些从数据背后抽离出来的规律和联系不会欺骗人类。数学曾经被人称为最没有用的学科,因为生活中并不需要神圣而纯粹的计算,在不同的学科知识里,经验公式永远比理论公式更为常用。可是此时此刻,你看,这世界就像一只滴滴答答转动着的时钟,每一分每一秒都是严丝合缝的。
 
 
 
640?wx_fmt=jpeg
 
 
 
 
 
07 本文小结
 
 
 
写这篇文章的时候,我一直不知道该如何下笔,因为微信是一个神奇的存在,它是一个国民级别的全民APP,所以,微信的产品设计一直都是一个有趣的现象,从最初底部Tab的数目、每个Tab的名称、”发现”页面的定制、小程序入口、朋友圈入口到朋友圈评论等等一系列的设计细节,都是值得我们透过人性和心理去研究的。即使是被人们封神的”张小龙”,在面对结构最为复杂的中国用户群体的时候,他的潇洒中依旧不免充满无奈,从对朋友圈的置之不理就可以看出,这是一个怎么做都不会让人满意的功能,任何一个生态在面对巨大的用户群体的时候,功能的增减就会变成一个难题,所谓”林子大了什么鸟都有”,知乎面对的是同样的问题,营销类公众号在不断消费社会话题的同时,引导着一批又一批粉丝的价值取向,人类总渴望着别人了解自己,可人类真的了解自己吗?这篇博客是我对数据分析的又一次尝试,主要从性别、头像、签名、位置四个维度,对微信好友进行了一次简单的数据分析,主要采用图表和词云两种形式来呈现结果。总而言之一句话,”数据可视化是手段而并非目的”,重要的不是我们在这里做了这些图出来,而是从这些图里反映出来的现象,我们能够得到什么本质上的启示,我一位朋友问我怎么什么都想抓取,为什么啊,因为我不懂人类啊!

标签: Python
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