我们分析了复仇者联盟系列所有台词，看看英雄们最爱说什么？没有剧透！

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(grid)
library(gridExtra)
library(ggplot2)
library(reshape2)
library(cowplot)
library(jpeg)
library(extrafont)

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"
setwd(dir_images)

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")
image_filenames < - paste0(character_names, ".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
grid.newpage()
# draw to the plot window
grid.draw(rasterGrob(all_images[['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){
  substr(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
word_data < - word_data %>%
  mutate(word = ifelse(word %in% proper_noun_list, capitalize(word), word)) %>%
  mutate(word = ifelse(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 < - names(character_labeler)[character_labeler==pretty_name]
  # simple_name < - as.vector(simple_name)
  return(simple_name)

})
# convert_pretty_to_simple(c("Vision","Thor"))
# just for fun, the inverse of that function
convert_simple_to_pretty < - function(simple_name){
  # simple_name = "vision"
  pretty_name < - character_labeler[simple_name] %>% as.vector()
  return(pretty_name)
}
# example
convert_simple_to_pretty(c("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 %>%
  group_by(Speaker) %>%
  top_n(5, amount) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(word = reorder(word, amount)) %>%
  ggplot(aes(x = word, y = amount, fill = character))+
  geom_bar(stat = "identity", show.legend = FALSE)+
  scale_fill_manual(values = character_palette)+
  scale_y_continuous(name ="Log Odds of Word",
                     breaks = c(0,1,2)) +
  theme(text = element_text(family = "Franklin"),
        # axis.title.x = element_text(size = rel(1.5)),
        panel.grid = element_line(colour = NULL),
        panel.grid.major.y = element_blank(),
        panel.grid.minor = element_blank(),
        panel.background = element_rect(fill = "white",
                                    colour = "white"))+
  # theme(strip.text.x = element_text(size = rel(1.5)))+
  xlab("")+
  coord_flip()+
  facet_wrap(~Speaker, scales = "free_y")
avengers_bar_plot

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$amount)
word_data$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
  bar_outline_alpha < - 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.
  pretty_character_name < - convert_simple_to_pretty(character_name)

  # Get the image for this character,
  # from the list of all images.
  temp_image < - all_images[character_name]
  # Make a data frame for only this character
  temp_data < - word_data_top5_m %>%
    dplyr::filter(character == character_name) %>%
    mutate(character = character_name)
  # order the words by frequency
  # First, make an ordered vector of the most common words
  # for this character
    ordered_words < - temp_data %>%
      mutate(word = as.character(word)) %>%
      dplyr::filter(variable == "amount") %>%
      arrange(value) %>%
      `[[`(., "word")

    # order the words in a factor,
    # so that they plot in this order,
    # rather than alphabetical order
    temp_data$word = factor(temp_data$word, levels = ordered_words)

  # Get the max value,
  # so that the image scales out to the end of the longest bar
  max_value < - max(temp_data$value)
  fill_colors < - c(`remainder` = "white", `value` = "white")
  # Make a grid object out of the character's image
  character_image < - rasterGrob(all_images[[character_name]],
                                width = unit(1,"npc"),
                                height = unit(1,"npc"))

  # make the plot for this character
  output_plot < - ggplot(temp_data)+
    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()
    annotation_custom(character_image,
                      xmin = -Inf, xmax = Inf, ymin = 0, ymax = max_value) +
    geom_bar(stat = "identity", color = alpha("white", bar_outline_alpha),
             size = bar_outline_size, width = 1)+

    scale_fill_manual(values = fill_colors)+
    theme_classic()+
    coord_flip(expand = FALSE)+
    # use a facet strip,
    # to serve as a title, but with color
    facet_grid(. ~ character, labeller = labeller(character = character_labeler))+
    # 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.
    theme(strip.background = element_rect(fill = character_palette[character_name],
                                          color = NA))+
    # other theme elements
    theme(strip.text.x = element_text(size = rel(1.15), color = "white"),
          text = element_text(family = "Franklin"),
          legend.position = "none",
          panel.grid = element_blank(),
          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
    theme(axis.title = element_blank())
  return(output_plot)
}

单个角色是如何设置？

sample_plot < - plot_char("black_panther")+
  theme(axis.title = element_text())+
  # x lab is still declared as y lab
  # because of coord_flip()
  ylab(plot_x_axis_text)
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){
  odds < - exp(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 < - ggplot_gtable(ggplot_build(plot_to_pick))
  # tmp$grobs
  # find the grob that looks like
  # it would be the x axis
  axis_x_index < - which(sapply(tmp$grobs, 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`
    grepl(paste0("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")
px_axis_y < - get_axis_grob(sample_plot, "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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