大家好,我是小V。
做完上篇分析之后,我一直惴惴不安。13w条差评,就是13w把刀。
刀刀扎在电商人的心上。
电商是个门槛低,竞争激烈,死亡率高的行业。惨烈的格局下,就会有各种魑魅魍魉出现,比如,职业差评账号/人员。
如果能做个喷子探测器出来,应当是个净化环境的好东西。
中国卖家做的最多的3c电子产品,有将近340w条评论。差评数量明显比上一篇的母婴用品要多的多,1分差评占比14%,2分差评占比7%。
我想,除了确实存在垃圾货之外,还有一些要归功于职业喷子。
不然1/5的垃圾货,amazon还要不要过日子了。
340w太笨重,随机抽样抽个10w条出来。1:34 等比计算。
首先,剔除垃圾货的重灾区。可以看到,垃圾单品的评论数量是远远低于爆款单品的(差两个0),排在头部也不过20条左右。
然后,我给大家看几张图,大家来找茬。
amazon覆盖了足够多的人群基数,能得到5分的一般来说是人人爱的好货,评论中有大量的好话也是应该的。
然而,没有什么东西是可以满足所有人喜好的。人民币不行,美金不行,5分好评的商品,自然也不行。因此,在评价中有少许的批评也可以理解。
但是,到了下面两张,你就能发现明显的异常。明显到连图都不用作。
明明是高分商品,依然含有大量的极端评价。
不就是网上买个东西嘛,哪有那么多强烈的爱恨情仇呢?
至此,上机器学习的模型,一抓一个准,你看
懒得翻了,都是日常吐槽的话
彩蛋:掘地三尺挖喷子,一不小心挖出“喷子牌”macbook
最后的老生常谈,互联网不是法外之地,成年人应该为自己的言行负责。
你不知道一觉醒来,是谁会顺着网线找到你。
注:本文不涉及任何隐私,欢迎转载。
领取专属 10元无门槛券
私享最新 技术干货