讯阳文艺网复仇者联盟台词
大数据文摘出品
作者：蒋宝尚、魏子敏
《复仇者联盟4》终于上映，这部汇集了10年回忆打造的电影，据看过的小伙伴们表示：3小时剧情，毫无尿点，全程都是经典回忆。
忙着工作还没来得及看电影，又超怕被剧透的文摘菌这两天的状态基本是这样?
万般捉急的文摘菌在这周也去重新回忆了一下这个系列的作品。这部电影是复仇者系列的终结作品，能有如此成就，离不开《钢铁侠》、《美国队长》，《雷神》、《绿巨人》等独立叙事电影为其构建的宏大的宇宙观，也在全球观众心里种下同一种英雄情结。
复仇者系列火遍全球绝非意外，这部作品尽管出现了各种人物，但是每个英雄又都被塑造地各具特色，让人一次就能记住。
而台词可以说是最能塑造人物性格的部分了。因此，文摘菌希望用数据分析的方式，看看漫威宇宙的英雄最爱用的词汇可视化，并通过此分析他们的人物特点，向这部伟大的作品致敬。
本次分析，我们主要使用了R语言进行编程，目的是找出最能代表每位英雄的词汇。数据选用了三个比较有代表性的漫威英雄交叉度极高的剧本，分别是：《复仇者联盟》（就是打洛基的那一部）、《复仇者联盟：奥创纪元》以及《美国队长：内战》。
上代码前，先来看看分析结果。
1、美国队长：以你的名字呼唤你-钢铁侠！
作为联盟的老大哥，美国队长超爱喊别人的名字。并且我们发现，他口中最经常出现的名字是就是钢铁侠。此外，还经常点名的是Sam,和Strucker。
美国队长和钢铁侠可谓《复仇者联盟》系列中两大相爱相杀的主角了。两人在电影中都是领导级别的角色，但是两者的追求却有很大的差异。在电影《美国队长：内战》中，复仇者联盟团队彻底分崩离析，分别从属了美国队长和钢铁侠两大阵营。
一方面美国队长为了自己的好朋友冬兵战斗，另一方钢铁侠为了维护世界的秩序和为自己的父母报仇战斗。两者即是好友，又是同级别的对手，这或许也就解释了为什么美国队长总是叫钢铁侠的名字。
2.黑豹：最喜欢谈论“中二“话题的贵族
从分析结果来看，黑豹最喜欢说的是父亲、朋友，国王等听起来比较“中二“的词语。
黑豹的父亲前任黑豹特查卡，瓦坎达的国王！守护者振金，是黑豹的偶像，却在电影中死于一场阴谋。而黑豹作为瓦坎达的领袖，年轻的王位继承人，将他父亲的遗志作为了追求的梦想，守护着瓦坎达。国王身份，追求理想，这就是黑豹喜欢谈论这类贵族话题的原因。
3.蜘蛛侠：我还是个“宝宝“。
作为全队的“小朋友“，蜘蛛侠在复仇者联盟系列电影中的台词一直比较幼齿，他在电影中说的最多的是词是：“嗨”、“呃”、“嗯”。
在这三部电影中，蜘蛛侠只是一个十几岁的孩子，在这么多大人物面前如果再不蹦蹦跳跳，那就更没有存在感了?。
4.浩克和鹰眼：大家都爱黑寡妇。
通过可视化分析可以发现，绿巨人和鹰眼都非常喜欢提到黑寡妇。
浩克喜欢和黑寡妇聊天原因很简单，因为当绿巨人发狂时，黑寡妇用满心关爱的眼神瞅着他那庞大的身躯，对他说道：“嘿，大块头，太阳快下山了！”然后慢慢地举起了手，用她那柔软的手指，伸向了绿巨人的手臂，轻轻滑了下来。这时候浩克就会平息他那满腔的怒火！
电影中黑寡妇和鹰眼不是恋人或者情侣，他们的关系一直恋人未满、暧昧不清。但是，因为两人在复仇者联盟之前就已经发生了一系列故事。刀光剑影，爱恨情仇，即是老友又是战友，或许两人早已暗生情愫。
5.幻世和绯红女巫：惺惺相惜，在线发糖！
从数据可视化的结果中可以看到，幻视和绯红女巫绝对是soulmate了，两人的谈论内容都很一致，特别喜欢说“恐惧、担忧“类话题！
关于绯红女巫，我们可以从她童年的经历和非人的待遇中找到原因。而幻世作为超级人工智能，能够看到别的英雄看不到的“画面”，可能对未来的担忧让他心烦意乱。
6.托尔：能力越大，责任越大，考虑深远
托尔作为雷神，拥有多种魔法能力，例如：操控风暴，释放或控制闪电，将闪电能量实体化为盔甲，瞬间改变天气，利用雷神之锤飞行，召唤雷神之锤令其飞回托尔用闪电与敌人交战。
雷神除去强大的战斗力，托尔还掌握着星际级的知识。例如：无限宝石知识、各式星际飞船驾驶技术、格鲁特语（格鲁特所在种族的语言）、虫洞知识。
或许是能力越大，责任越大，他比其他英雄角色看的更远。在电影中，他对推动剧情前进的物品更加专注，例如洛基的权杖以及心灵宝石。
7.洛基：追逐权力。
洛基从小和雷神托尔一起长大。一直窥视众神之王的宝座且不认同雷神托尔会是一位合格的继承人。他野心十足想当老大，阴险狡诈陷害兄长、反逆父母，视天下生命如草芥，为了目的不择手段。
总之一句话，他非常想要权力！
8.奥创：更爱“诗和远方“。
奥创被制造出来的目的是为了守护和平，但是一诞生就发生错误，认为想要和平就要消灭人类和复仇者联盟，于是抢走洛基权杖（心灵宝石）从尤利西斯·克劳手中弄到大量的振金，操纵赵海伦利用再生摇篮帮其制造幻视身体，想要进化得更强。
换句话说，奥创一出生就被订上了守护和平的烙印，虽然他看问题的角度不同，但是和复仇者联盟有着共同的任务。所以，它更加向往诗与远方！
上面条条的长度对应的是超级英雄使用每个词汇的程度
可视化过程
最后，分析完全剧的角色，我们也来一起看看整个可视化过程。
导入R语言包
library(dplyr)
library(gridExtra)
library(reshape2)
library(jpeg)
清除R工作环境中的全部东西
rm(list = ls())
加载包含所有图片的文件夹（根据你自己的情况修改代码）
dir_images <- “C:\Users\Matt\Documents\R\Avengers”
设置字体
windowsFonts(Franklin=windowsFont(“Franklin Gothic Demi”))
英雄角色名字的简化版本
character_names <- c(“black_panther”,”black_widow”,”bucky”,”captain_america”,
“falcon”,”hawkeye”,”hulk”,”iron_man”,
“loki”,”nick_fury”,”rhodey”,”scarlet_witch”,
“spiderman”,”thor”,”ultron”,”vision”)
“.jpg”)
将所有图片读入一个列表中。
all_images <- lapply(image_filenames, read_image)
将角色名字分配给图像列表，以便按名字对其进行索引。
names(all_images) <- character_names
例如
# clear the plot window
# draw to the plot window
‘vision’]]))
获得文本数据
数据由计算机科学家Elle O’Brien收集的，使用文本挖掘技术对电影剧本分析。
更正专有名称的大写
capitalize <- Vectorize(function(string){
string,1,1) <- toupper(substr(string,1,1))
return(string)
proper_noun_list <- c(“clint”,”hydra”,”steve”,”tony”,
“sam”,”stark”,”strucker”,”nat”,”natasha”,
“hulk”,”tesseract”, “vision”,
“loki”,”avengers”,”rogers”, “cap”, “hill”)
# Run the capitalization function
mutate(word = ifelse(word %in% proper_noun_list, capitalize(word), word)) %>%
“jarvis”, “JARVIS”, word))
请注意，以前的简版角色名字与文本dataframe格式中的角色不匹配。
unique(word_data$Speaker)
## [1] “Black Panther” “Black Widow” “Bucky”
## [4] “Captain America” “Falcon” “Hawkeye”
## [7] “Hulk” “Iron Man” “Loki”
## [10] “Nick Fury” “Rhodey” “Scarlet Witch”
## [13] “Spiderman” “Thor” “Ultron”
## [16] “Vision”
创建一个索引表，将文件名转换为角色名。
character_labeler <- c(`black_panther` = “Black Panther”,
black_widow` = “Black Widow”,
bucky` = “Bucky”,
captain_america` = “Captain America”,
falcon` = “Falcon”, `hawkeye` = “Hawkeye”,
hulk` = “Hulk”, `iron_man` = “Iron Man”,
loki` = “Loki”, `nick_fury` = “Nick Fury”,
rhodey` = “Rhodey”,`scarlet_witch` =”Scarlet Witch”,
spiderman`=”Spiderman”, `thor`=”Thor”,
ultron` =”Ultron”, `vision` =”Vision”)
有两个不同版本的角色名，一个用于显示(漂亮)，一个用于索引(简单)
convert_pretty_to_simple <- Vectorize(function(pretty_name){
# pretty_name = “Vision”
# simple_name <- as.vector(simple_name)
return(simple_name)
})
# convert_pretty_to_simple(c(“Vision”,”Thor”))
# just for fun, the inverse of that function
function(simple_name){
# simple_name = “vision”
as.vector()
return(pretty_name)
# example
“vision”,”black_panther”))
## [1] “Vision” “Black Panther”
将简化的角色名称添加到文本数据框架中。
word_data$character <- convert_pretty_to_simple(word_data$Speaker)
为每个角色指定主颜色
character_palette <- c(`black_panther` = “#51473E”,
black_widow` = “#89B9CD”,
bucky` = “#6F7279”,
captain_america` = “#475D6A”,
falcon` = “#863C43”, `hawkeye` = “#84707F”,
hulk` = “#5F5F3F”, `iron_man` = “#9C2728”,
loki` = “#3D5C25”, `nick_fury` = “#838E86”,
rhodey` = “#38454E”,`scarlet_witch` =”#620E1B”,
spiderman`=”#A23A37″, `thor`=”#323D41″,
ultron` =”#64727D”, `vision` =”#81414F” )
绘制条形图?
avengers_bar_plot <- word_data %>%
top_n(5, amount) %>%
mutate(word = reorder(word, amount)) %>%
geom_bar(stat = “identity”, show.legend = FALSE)+
scale_y_continuous(name =”Log Odds of Word”,
0,1,2)) +
“Franklin”),
# axis.title.x = element_text(size = rel(1.5)),
NULL),
panel.grid.minor = element_blank(),
“white”,
“white”))+
# theme(strip.text.x = element_text(size = rel(1.5)))+
“”)+
facet_wrap(~Speaker, scales = “free_y”)
这已经非常漂亮了，但是还可以更漂亮。比如人物形象通过“线条”显示出来。具体做法是将透明的条形图全覆盖，然后从端点向里绘制白色的条形图，注意条形图是能够遮挡图片的。
在数据框架中，用达到总最大值所需的余数来补充数值，这样当将值和余数组合在一起时，就会形成长度一致的线条组合。
max_amount <- max(word_data$amount)
$remainder <- (max_amount – word_data$amount) + 0.2
每个英雄角色仅提取5个关键词。
word_data_top5 <- word_data %>%
group_by(character) %>%
arrange(desc(amount)) %>%
slice(1:5) %>%
ungroup()
将“amount”和“remaining”的格式进行转换
确保每个角色有两个长条；一个用于显示amount，另一个用于选择结束位置。
这会将“amount”和“remaining”折叠成一个名为“variable”的列，指示它是哪个值，另一列“value”包含每个值中的数字。
word_data_top5_m <- melt(word_data_top5, measure.vars = c(“amount”,”remainder”))
将这些条形图放在有序因素中，与在数据融合中相反。否则，“amount”和“remainder”将在图上以相反的顺序显示。
word_data_top5_m$variable2 <- factor(word_data_top5_m$variable,
levels = rev(levels(word_data_top5_m$variable)))
每个角色仅仅显示五个词汇
注意角色名称的版本问题，例如采用“black_panther”而不是“Black Panther”
plot_char <- function(character_name){
# example: character_name = “black_panther”
# plot details that we might want to fiddle with
# thickness of lines between bars
bar_outline_size <- 0.5
# transparency of lines between bars
0.25
#
# The function takes the simple character name,
# but here, we convert it to the pretty name,
# because we’ll want to use that on the plot.
# Get the image for this character,
# from the list of all images.
# Make a data frame for only this character
dplyr::filter(character == character_name) %>%
# order the words by frequency
# First, make an ordered vector of the most common words
# for this character
mutate(word = as.character(word)) %>%
“amount”) %>%
`[[`(., “word”)
# order the words in a factor,
# so that they plot in this order,
# rather than alphabetical order
# Get the max value,
# so that the image scales out to the end of the longest bar
fill_colors <- c(`remainder` = “white”, `value` = “white”)
# Make a grid object out of the character’s image
width = unit(1,”npc”),
1,”npc”))
# make the plot for this character
aes(x = word, y = value, fill = variable2)+
# add image
# draw it completely bottom to top (x),
# and completely from left to the the maximum log-odds value (y)
# note that x and y are flipped here,
# in prep for the coord_flip()
xmin = -Inf, xmax = Inf, ymin = 0, ymax = max_value) +
“identity”, color = alpha(“white”, bar_outline_alpha),
1)+
scale_fill_manual(values = fill_colors)+
coord_flip(expand = FALSE)+
# use a facet strip,
# to serve as a title, but with color
# figure out color swatch for the facet strip fill
# using character name to index the color palette
# color= NA means there’s no outline color.
color = NA))+
# other theme elements
1.15), color = “white”),
“Franklin”),
“none”,
axis.text.x = element_text(size = rel(0.8)))+
# omit the axis title for the individual plot,
# because we’ll have one for the entire ensemble
return(output_plot)
单个角色是如何设置？
sample_plot <- plot_char(“black_panther”)+
# x lab is still declared as y lab
# because of coord_flip()
sample_plot
横轴为什么这么特殊？因为随着数值的增加，条形图会变得越来越高，因此需要转换刻度。
如下所示?
logit2prob <- function(logit){
prob <- odds / (1 + odds)
return(prob)
…这就是这个轴的样子：
logit2prob(seq(0, 2.5, 0.5))
## [1] 0.5000000 0.6224593 0.7310586 0.8175745 0.8807971 0.9241418
注意该列表中连续项之间的递减差异：
diff(logit2prob(seq(0, 2.5, 0.5)))
## [1] 0.12245933 0.10859925 0.08651590 0.06322260 0.04334474
好了，可以进行下一项了：探讨一些细节，并把上面设置的函数应用到所有角色的列表中，并把所有的结果放入一个列表中。
all_plots <- lapply(character_names, plot_char)
从图片中提取标题
get_axis_grob <- function(plot_to_pick, which_axis){
# plot_to_pick <- sample_plot
# tmp$grobs
# find the grob that looks like
# it would be the x axis
function(x){
# for all the grobs,
# return the index of the one
# where you can find the text
# “axis.title.x” or “axis.title.y”
# based on input argument `which_axis`
“axis.title.”,which_axis), x)}
axis_grob <- tmp$grobs[[axis_x_index]]
return(axis_grob)
提取轴标题
px_axis_x <- get_axis_grob(sample_plot, “x”)
“y”)
下面是如何使用提取出来的坐标轴：
grid.newpage()
grid.draw(px_axis_x)
# grid.draw(px_axis_y)
汇总所有的英雄
big_plot <- arrangeGrob(grobs = all_plots)
加入图注，注意图和坐标轴的比例关系
big_plot_w_x_axis_title <- arrangeGrob(big_plot,
px_axis_x,
heights = c(10,1))
grid.newpage()
grid.draw(big_plot_w_x_axis_title)
因为词汇的长度不同，这些图表占用的页面空间略有不同。
所以，这看起来有点乱。
一般来说，我们使用facet_grid（）或facet_wrap（）确保在绘图的过程中保持整齐和对齐，这个项目中不再适用，因为每个都有自己的自定义背景图像。
使用Cowplot而不是arrangebrob，让图片的轴垂直对齐
big_plot_aligned <- cowplot::plot_grid(plotlist = all_plots, align = ‘v’, nrow = 4)
增加X轴的标题，和之前类似，注意网格对齐
big_plot_w_x_axis_title_aligned <- arrangeGrob(big_plot_aligned,
px_axis_x,
heights = c(10,1))
然后，大功告成?
然后，保存一下！
ggsave(big_plot_w_x_axis_title_aligned,
file = “Avengers_Word_Usage.png”,
width = 12, height = 6.3)
相关报道：
https://towardsdatascience.com/i-analyzed-marvel-movie-scripts-to-learn-what-each-avenger-says-most-2e5e7b6105bf
http://mattwinn.com/Plot_Avengers_data.html
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