[閒聊] 黑潔明-小肥肥的猛男日記+前傳 用字分析

看板Romances作者 (麥茶不含咖啡因)時間2年前 (2021/10/06 19:10), 2年前編輯推噓56(56推 0噓 16→)
留言72則, 52人參與, 2年前最新討論串1/1
內有不雅字眼， 未滿 18 歲之讀者及介意者請自行左轉， 感謝。 這個月的 WRN 數字解析專欄要來看一個言小之謎： 「紅眼這群人到底有多愛講『狗屎』？」 或是說，「紅眼的人真的愛講狗屎不愛講 Shit 嗎？」 這個主題的研究動機來自於言小板歷年來的諸多討論， 不乏「一堆狗屎看得出戲」、「我都在腦中自動轉成 Shit」之類的推文， 因此，取之於言小板、用之於言小板，這篇分析就同步發在批踢踢跟 WRN 了！ （而且批踢踢先打還可以賺批幣XD） 設定好研究問題之後來敘述一下研究資料跟研究方法， 這次蒐集的資料為黑潔明-小肥肥的猛男日記之 前傳(3) + 本傳(13)，一共 16 本書， 並透過電子書搜尋功能來搜尋特定關鍵字各出現幾次， 其中前傳系列與本傳系列一二使用 PUBU 電子書，本傳系列三到九使用 Readmoo 電子書， 可能存有搜尋結果的誤差，但影響應該不大。 原先設定的關鍵字有：Shit、狗屎、幹， 後來參考板上 a 板友貼文 [元宵] 眼熟跟煩躁的字眼 (#1KxQz09v) 之文章內容及推文， 將搜尋範圍放大為：Shit、狗屎、幹、媽的、他媽的、王八蛋、天殺的， 並且分為「對話」以及「非對話」兩種形式， 前者為角色明白地向另一方說出，後者則非。 特例一：即使沒有「說」出來，但對方「聽」得到也算對話 特例二：已經說過一次而後在腦袋回想算是非對話 註一：狗屎運不算狗屎、吃屎也不算狗屎 註二：你他媽的算是他媽的、他媽的不算媽的 註三：王八不算王八蛋、王八烏龜蛋也不算王八蛋 註四：操不算幹 至於為什麼沒有老天、去你的、該死， 因為…… https://i.imgur.com/uXSh2KA.jpg
天殺的，這也太多了吧，該死。 粗略整理的圖表長這樣： https://i.imgur.com/B6j7RgA.jpg
(計算誤差次數應該在 ±1 內) 事不宜遲，第一條我們就先來看 Shit 與狗屎！ https://i.imgur.com/jOJB0YE.jpg
可能跟部分板友們的印象不同：紅眼的人是會講 Shit的！ 並且到系列之五為止，Shit 出現次數多半高過狗屎，僅月光例外。 而溫柔大甜心與酷呆大黑鷹的小黃跟小黑是兩個乖寶寶， 整本書竟然完全沒出現 Shit 跟狗屎！ 製圖比較： https://i.imgur.com/I0JpQy6.jpg
結果是不是稍微有點驚訝呢？ 這邊隱約可以感覺得出黑大有漸漸使用「狗屎」多於「Shit」的情況， 因此筆者在此多提供紅眼續作的系列前二供各位參考， 分別是： 深海(上)- Shit 0 次/狗屎 0 次 深海(下)- Shit 2 次/狗屎 1 次 罪愛(上)- Shit 0 次/狗屎 2 次 (某次是真的踩到狗屎，那個不算) 罪愛(下)- Shit 3 次/狗屎 3 次 可見深海是 Shit 派，罪愛是狗屎派， 剩下的我還沒買電子書我不知道， 以下開放板友斗內讓我買齊整系列的電子書(X 接著是我的一些小發現： 幹 1. 講「幹！」講得最多的是壞心大野狼（對話 3 次、非對話 1 次）， 其次是美麗大浪子（對話 3 次）， 且這兩本使用 Shit+狗屎 的次數亦最高， 剛好這兩本的主角鄉土味都比較重(XDDD) 王八蛋 2. 月光出現大量的「王八蛋」，主要是巴如月在形容前任， 莫森跟巴如月本身口語上較少使用。 3. 賊頭大老闆的「王八蛋」大致上是小嵐罵韓武麒用， 甚至連韓賊頭自己都說：「老是王八蛋來、王八蛋去的，妳罵不厭，我都聽煩了！」 4. 悶燒大天使也出現了大量的「王八蛋」，約一半是紅紅敘述伊凡（+韓賊頭）用， 這本亦出現了極為特別的「王八烏龜蛋」用法一次。 與眾不同的小黃小黑 5. 溫柔大甜心是真的溫柔，粗話統計為 0，連「該死」都用得不多， 僅曾經出現一次「王八」（沒列入統計）。 6. 酷呆大黑鷹是第二少粗話的，裡面出現的「王八蛋」多指壞人， 僅有一次是方水淨在想念屠鷹那個王八蛋。 比較少見的特殊用詞 7. 除前述的王八烏龜蛋以及王八以外，可愛大賤男出現過一次吃屎， 寶貝大猛男(上)出現過王八、寶貝大猛男(中)出現過「操」， 但罵「操」的人不是阿震，是韓賊頭。 天殺的 8. 「天殺的」其實很少出現，密碼最多，有 8 次，後面有越來越少的趨勢。 他媽的 9. 壞心大野狼有滿多「他媽的」，鳳力剛的內心話不時會出現他媽的。 10. 口語上最常使用「他媽的」的是耿野， 事實上，賊頭大老闆裡面出現的「他媽的」有一半是耿野講的， 而耿野帶大的小嵐也會講上幾句， 食物鏈是：耿野到韓武麒這本罵髒話，韓武麒再到其他本罵髒話XDDDD 如果把所有「Shit、狗屎、幹、媽的、他媽的、王八蛋、天殺的」加總， 會發現…… https://i.imgur.com/oZTsVtQ.jpg
耿野你他媽的也太髒了吧！ -- Чи миний инээмсэглэл минь болсон -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 125.224.241.245 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Romances/M.1633518654.A.02F.html
推
10/06 19:36, 2年前 , 1F
如此認真的狗屎分析！
10/06 19:36, 1F
狗屎，時間都浪費在這上面了！
推
10/06 19:39, 2年前 , 2F
耿野是口頭上的髒，而鳳力剛是實際上（無誤） 這篇
10/06 19:39, 2F
→
10/06 19:39, 2年前 , 3F
分享也太認真！
10/06 19:39, 3F
鳳力剛的嘴也是滿髒的哈哈哈哈
推
10/06 19:42, 2年前 , 4F
太用心了！！！
10/06 19:42, 4F
推
10/06 19:57, 2年前 , 5F
推
10/06 19:57, 5F
推
10/06 20:09, 2年前 , 6F
真是太有趣了！
10/06 20:09, 6F
推
10/06 20:14, 2年前 , 7F
推分析！看到圖表就笑了XDDDD
10/06 20:14, 7F
推
10/06 20:38, 2年前 , 8F
推好文！XD
10/06 20:38, 8F
推
10/06 20:44, 2年前 , 9F
這篇讓我想到Friends的Janice...
10/06 20:44, 9F
Oh.My.God.
推
10/06 21:11, 2年前 , 10F
這要貼給黑大看吧XDD 推超用心！
10/06 21:11, 10F
推
10/06 21:29, 2年前 , 11F
推分析！超有趣的
10/06 21:29, 11F
推
10/06 21:52, 2年前 , 12F
推分析
10/06 21:52, 12F
推
10/06 22:06, 2年前 , 13F
推分析，太精闢了一定要推
10/06 22:06, 13F
推
10/06 22:09, 2年前 , 14F
看完統計就想再回去翻翻書了，哈哈哈~
10/06 22:09, 14F
大家快來找尋 Shit 的蹤跡(????
推
10/06 22:11, 2年前 , 15F
推麥茶大，這分析太厲害了
10/06 22:11, 15F
有興趣的板友可以參考 WRN 上的數字解析專欄， 目前總共有五篇，分別討論了字數、文案、書名跟用字， 我自己寫得滿開心的XDD https://www.wrn.tw/category/vocabulary14/term/5904 ※ 編輯: mugicha (125.224.241.245 臺灣), 10/06/2021 22:52:27
推
10/06 23:01, 2年前 , 16F
認真給推!!!
10/06 23:01, 16F
推
10/06 23:11, 2年前 , 17F
推分析 這也太專業了吧 哈哈哈
10/06 23:11, 17F
推
10/07 02:09, 2年前 , 18F
推分析XD
10/07 02:09, 18F
推
10/07 05:50, 2年前 , 19F
推分析，好有趣！
10/07 05:50, 19F
推
10/07 06:56, 2年前 , 20F
推分析～
10/07 06:56, 20F
推
10/07 08:36, 2年前 , 21F
又想起阿光了，嗚嗚嗚嗚阿光快回來～～～
10/07 08:36, 21F
推
10/07 08:56, 2年前 , 22F
看到"該死"的搜尋畫面真的噴笑
10/07 08:56, 22F
推
10/07 11:43, 2年前 , 23F
太好笑了必須推XDDDD！
10/07 11:43, 23F
推
10/07 12:37, 2年前 , 24F
這個表超可愛的啦，哈哈哈
10/07 12:37, 24F
竟然會覺得寫有 Shit 跟狗屎的表格可愛XDDDDD 其實我應該要整理一下「都是誰在說髒話」的，不然把韓武麒算在阿震頭上好無辜XDD 但是這要一句一句看好麻煩，乾脆延到下一次專欄再來寫XDD 如果我之後有把紅眼之七前的書都買齊，就連紅眼的一起統計好了～ ※ 編輯: mugicha (125.224.241.245 臺灣), 10/07/2021 12:56:20
推
10/07 13:10, 2年前 , 25F
哈哈哈 實在太用心了！還是好想知道該死的到底有多
10/07 13:10, 25F
→
10/07 13:10, 2年前 , 26F
少
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噢，該死，該死真的太他媽的多了XDDD 下一篇文我會隨便用電子書功能算一下附上XDDD
推
10/07 13:29, 2年前 , 27F
太強大的統計啦！
10/07 13:29, 27F
推
10/07 14:11, 2年前 , 28F
笑死這統計xdd
10/07 14:11, 28F
推
10/07 14:47, 2年前 , 29F
推用心統計
10/07 14:47, 29F
推
10/07 16:11, 2年前 , 30F
天啊也太認真了吧哈哈
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推
10/07 16:55, 2年前 , 31F
笑死 這一切的源頭都是耿野XDDD
10/07 16:55, 31F
我再往前查了暴躁公爵，沒有 Shit，只有兩次狗屎， 耿叔真的是最髒沒有之一XDDD
推
10/07 17:32, 2年前 , 32F
黑大fb貼了XDD
10/07 17:32, 32F
天啊誠惶誠恐XDDD 其他的讀者：超認真分析魔影角色登場順序跟關係 我：分析紅眼的人到底講了多少次狗屎 XDDDDDDDDDDDDDD 不知道黑大粉專的讀者看不看得到這邊，但我一起回應： 1. 我會用python沒錯，但這篇分析只有簡單用到excel XDD 沒辦法，人工智慧沒辦法幫我算他們講了多少髒話， 只能靠我自己工人智慧用電子書查詢功能慢慢看再登記， 跟紅眼他們家的科技能力差得遠啦XDDDDDDDD 不過我在 WRN 的其他專欄有用到跟機器學習有關的技術，像是斷詞跟分群， 如果要進一步分析什麼作者語言使用，就會牽涉到著作權問題， 也只能找公開的文案或是書名來玩～ 2. 整理這個意外地花時間，不過等我買齊紅眼後應該可以再寫一篇！ 到時候就會彙整哪些人講了多少次的 Shit 了(??? 但該死真的太他媽的多了，可能就隨便整理一下XDD 還有人想看什麼關鍵字也可以說(??? ※ 編輯: mugicha (125.224.241.245 臺灣), 10/07/2021 18:24:26
推
10/07 17:50, 2年前 , 33F
太用心XDD
10/07 17:50, 33F
推
10/07 17:51, 2年前 , 34F
超猛XDDDDDDDDDy
10/07 17:51, 34F
推
10/07 18:25, 2年前 , 35F
在黑大fb看到分享，跑來看正文，太強大了
10/07 18:25, 35F
推
10/07 18:46, 2年前 , 36F
笑死XDDDDDDD
10/07 18:46, 36F
推
10/07 20:53, 2年前 , 37F
推～這個分析文太爆笑了
10/07 20:53, 37F
推
10/07 21:57, 2年前 , 38F
這分析太強了，耿野是一切的源頭—系列&髒話都是
10/07 21:57, 38F
推
10/07 22:04, 2年前 , 39F
論文
10/07 22:04, 39F
推
10/07 22:11, 2年前 , 40F
請問柱狀圖顏色是咖屎色是巧合還是特別選的XD
10/07 22:11, 40F
→
10/07 22:31, 2年前 , 41F
excel 的預設顏色是藍色，所以我是不是故意挑的呢XD
10/07 22:31, 41F
嘿嘿(?
推
10/07 22:34, 2年前 , 42F
好好看好好看好好看
10/07 22:34, 42F
推
10/07 22:46, 2年前 , 43F
小黑不說話所以沒髒話(誤
10/07 22:46, 43F
XDDDD 沒錯，帕哥那本也是因為語言不通所以很少髒話XDD 大老粗(下)的兩次 Shit 都是阿浪說的XDDD
→
10/07 22:48, 2年前 , 44F
就閱讀帶入感而言 看到狗屎真的都自動轉換了 罵狗屎
10/07 22:48, 44F
→
10/07 22:48, 2年前 , 45F
實在太奇怪 幹自然多了(稱讚？
10/07 22:48, 45F
推
10/07 22:48, 2年前 , 46F
朝聖推
10/07 22:48, 46F
((換個位置)) ※ 編輯: mugicha (125.224.241.245 臺灣), 10/07/2021 23:02:11
推
10/07 23:05, 2年前 , 47F
朝聖推XD 超用心分析！
10/07 23:05, 47F
推
10/08 09:13, 2年前 , 48F
超用心啊！ 一看文開頭就立刻笑出來了 XD
10/08 09:13, 48F
推
10/08 10:14, 2年前 , 49F
超認真狗屎分析太有趣了 哈哈哈哈
10/08 10:14, 49F
推
10/08 13:03, 2年前 , 50F
真的笑死，從耿野開始帶壞下一代!! XDDD
10/08 13:03, 50F
推
10/08 16:28, 2年前 , 51F
太認真XDD 推
10/08 16:28, 51F
推
10/08 23:53, 2年前 , 52F
超用心的整理 笑死XD
10/08 23:53, 52F
推
10/09 03:26, 2年前 , 53F
朝聖推 在廁所看到笑死哈哈哈哈
10/09 03:26, 53F
推
10/09 12:17, 2年前 , 54F
認真給推，黑大應該看得很開心
10/09 12:17, 54F
推
10/09 13:09, 2年前 , 55F
黑大昨天直播提到笑得超開心
10/09 13:09, 55F
我回去補直播了！ 然後，對，我上班壓力很大。 哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈
推
10/09 19:56, 2年前 , 56F
覺得麥茶大的分析文集結一下 可以變成言情版的 暢銷
10/09 19:56, 56F
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10/09 19:57, 2年前 , 57F
書密碼：人工智慧帶我們重新理解小說創作 XD
10/09 19:57, 57F
→
10/09 19:57, 2年前 , 58F
剛看完這本書就馬上想到你的分析文XDDD
10/09 19:57, 58F
哦哦哦！WRN 的 limejuice 同學也提過這本書～ https://www.wrn.tw/comment/46034#comment-46034 透過電腦語言研究人類語言是我很喜歡的事XDDD 機器學習可以做很多研究，也確實做了很多研究， 像是從紅樓夢前後的文字去分析後四十章是否為曹雪芹所筆、 或是去找出作者的獨特寫作手法、常用的文字等等， 牽涉到文字向量化、機率等等等等，好喜歡>////< 《暢銷書密碼》這本書的出版年是 2016， 而自然語言處理 (NLP, natural language processing)領域在 2018 年後有個大躍進， 所以可以玩得東西就又更多了～ 所謂大躍進是 google 提出了一個叫 transformer 的 NLP 架構， 此後這個領域直接進入嶄新的一頁XDD 雖然我的專欄之路走得很緩慢（誠徵跟我一樣願意浪費生命做資料前處理的夥伴XD)， 但我接下來真的會碰比較多 NLP，可能就足以做這種人工智慧的分析了！ 最後的目標甚至是自然語言生成 (NLG, natural language generation)， 不過大概明年才會連載到那吧XDDDDD NLG 的部分可以參考下方這個用語言模型生成金庸小說的例子： https://leemeng.tw/gpt2-language-model-generate-chinese-jing-yong-novels.html 關於模型運作方式的敘述全部都可以跳過， 重點是結果滿好笑的，我很喜歡XDDDDDDDD ※ 編輯: mugicha (111.248.102.180 臺灣), 10/09/2021 21:05:52
推
10/09 21:12, 2年前 , 59F
麥茶大你上面寫的有九成我都看不懂XD 但樂見分析
10/09 21:12, 59F
→
10/09 21:13, 2年前 , 60F
這種分析 就暢銷書密碼的結論 可以發現讀者的心理與
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10/09 21:13, 2年前 , 61F
文化 比方格雷和達文西密碼故事結構給讀者的情感曲
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10/09 21:14, 2年前 , 62F
線一樣 書名都是女孩代表女人跳脫傳統形象 甚至把
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10/09 21:15, 2年前 , 63F
暴力帶家庭這個私領域 而這些 女孩 書名的作者都還
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10/09 21:16, 2年前 , 64F
沒找出結局的最佳情感弧線 象徵 書名有女孩的還會暢
10/09 21:16, 64F
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10/09 21:16, 2年前 , 65F
銷 這些點若能看你分析羅曼史應該也很有看頭
10/09 21:16, 65F
→
10/09 21:17, 2年前 , 66F
我個人猜 台言還沒找出新的暢銷書公式 但國外有黑暗
10/09 21:17, 66F
→
10/09 21:18, 2年前 , 67F
羅曼史了(下一篇找書文發現的) 希望真的改天能不要
10/09 21:18, 67F
→
10/09 21:18, 2年前 , 68F
再一堆穿越了
10/09 21:18, 68F
推
10/09 23:49, 2年前 , 69F
笑死 在幹嘛啦XDDDD
10/09 23:49, 69F
※ 編輯: mugicha (111.248.102.180 臺灣), 10/09/2021 23:59:16
推
10/10 12:22, 2年前 , 70F
推分析
10/10 12:22, 70F
推
10/10 21:08, 2年前 , 71F
從黑大粉絲頁過來朝聖推
10/10 21:08, 71F
推
10/11 22:13, 2年前 , 72F
好認真還做表格XD
10/11 22:13, 72F
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