知音公会讲评论与打赏行为分析

       知音公会讲评论与打赏行为分析。

       观众向直播间赠送虚拟礼物被称之为“打赏”，已有研究对国内直播平台内的打赏金额分布规律进行挖掘。统计了映客平台内某些主播收到的打赏，结果显示观众打赏的金额服从长尾分布。也就是说，极少比例的观众贡献了大部分打赏，贡献排名前20名的观众的打赏额占所有观众打赏的90%以上。相似地，通过统计斗鱼TV中打赏额在主播之间的分布情况，发现打赏额在主播之间分布的幂律性，几个最受欢迎的主播拥有非常高数量的打赏，其他频道分享的很少，而且仅2.7%的打赏观众贡献了80.2%的打赏额。则根据观众的观看、评论和打赏记录对观众群体行为进行特征构建，成功对不同特征的观众群体进行了聚类区分。

       观众评论是观众利用文字和表情符号在直播间中进行交流的一种方式，目前对观众评论的研究主要是对评论的情感、特征、观众交互进行分析。对Twitch平台部分直播Dota2的直播间内的观众评论文本数据进行了情感分析，发现随着直播间观众规模的增加，观众评论的消极色彩会相应增强。类似地，也发现随着观众数量的增加，评论区会由正常对话向过载的、不和谐对话转变。

       Olejniczak对Twitch平台观众的评论内容从语句特征上进行了分析。发现观众更倾向于使用大量的表情符号和重复信息来表达态度，使用新颖的词汇和独特的表情符号来力求与众不同。由于评论区只显示最新的几条评论内容，评论长度会随着观众数量增加而缩短。发现了观众评论与打赏的周内模式存在很强的相关性(皮尔森相关系数超过0.85)，且评论与视频内容同步性很强，提出了根据评论情感标注直播亮点的算法。则提出了根据评论内容对直播内容是否合法进行检测的深度学习算法。

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