1 引言
随着国家经济的发展，人民的生活品质和水平的提高和购买力的增强，汽车的销量飞增。国家统计局数据显示，汽车制造业生产较2021年同比增长5.5％[1]，虽然汽车行业发展迅速，但考虑长远发展仍需推动国内汽车行业深层次发展，本文介绍的文本数据法依托消费者的评价进行分析，促进更高效的产品生产，帮助企业占据市场有利地位。
数字化用户画像是指借助大数据来提取用户的相应特征、需求、偏好等内容并建模分析。[2]随着社交媒体如微博、论坛等逐渐成熟，能够最直观反映用户体验的各种评价不断更新，传统的人工挖掘方式也变得更加困难、效率低下，并且用户评论中含有大量零碎且多样的情感词汇，难以分析。，本文对国内学者季曹婷等人提出的融合多特征TFIDF文本分析的汽车造型需求提取方法和余本功等人提出的在解决问答社区关键词提
取问题的想法进行融合，提出了新的方法[3]，
具体流程见图1。
虽然现如今国内对于该方面的研究较少，
但不难看出将大数据用户画像与汽车造型相
融合能够使汽车行业在未来更加繁荣。
2 研究方法
此次研究采用了内容分析法[4]。主要通
过对特定文本中单词和词组的频率计数进行，
将定性的文本数据转化为定量的频数。这种方
法真实、客观、全面地反映文本内容的本来意
义，具有一定的深度。内容分析法经过选择、
分类、统计等三个阶段，以爬取搜集的网络评
论文本为分析内容，对数据进行预处理，评论
进行分句，删减无关、重复评论，得到筛选清
理的评论。再对其进行词语提取，将描述性词
语及情感词提取出来，经过统计、排序后，绘
制得到高频词汇表，依据高频词汇表解读、判
断和挖掘信息中所蕴含的本质内容。
苏佳幸 李伽熙 李睿思 李俊豪 赵云芸通讯作者
武汉商学院 湖北省武汉市 430100
摘 要：近年来互联网的快速发展，汽车业已在网络上建立起了自己的“生态圈”，社交媒体逐渐成熟，传统的人工挖掘汽车评论的方式显得效率低下。本文运用网络信息搜集技术对用户评论的文本数据进行搜集，并基于此对消费者汽车造型需求展开分析，有效地弥补传统方法的缺陷，获得评价的潜在价值和情绪信息，提炼出汽车需求的关键要素，并据此提供给企业相关建议，同时也让消费者对车主使用满意程度有所了解，为新消费者购买汽车提供依据。
关键词：汽车 用户需求 造型 车企
Analysis of the Automotive Styling Demand based on Text Data
Su Jiaxing，Li Jiaxi，Li Ruisi，Li Junhao，Zhao Yunyun
Abstract： W ith the rapid development of the Internet in recent years, the automobile industry has established its own "ecosystem" on the Internet, social media has gradually matured, and the traditional way of manually mining car reviews is inefficient. This paper uses network information collection technology to collect the text data of user reviews, and analyzes consumers' car styling needs based on this, effectively makes up for the shortcomings of traditional methods, obtains potential value and emotional information of evaluation, extracts the key elements of automobile demand, and provides relevant suggestions to enterprises accordingly, and also allows consumers to understand the satisfaction of car owners, providing a basis for new consumers to buy cars.
Key words： a utomobile, user demand, styling, car company
基于文本数据的汽车造型需求分析
图1 融合多特征的TFIDF文本分析的汽车造型需求提取方法流程图[3]
语料库获取未登录
词汇修正分词
词汇
词汇特征
融合多特征TFIDF文本分析
情感特征
量化词汇
权重
获取用户
需求特征
确定阈值
用户需求文本分词
时代汽车 wwwautotime
3 数据来源及处理
本文所使用的数据皆为由数据爬取的方法在懂车帝上搜集得到。消费者可以通过问答、车友圈、社区反馈、用户点评等多种方式在懂车帝上对所购汽车的使用体验进行反馈分享。懂车帝累计用户超过2.4亿，提供全国各地真实车主口碑评价，使得可收集的数据质量好、有普遍性、有代表性，利于分析出准确的结果。
根据汽车流通协会提供的数据显示，近年来轩逸、朗逸、卡罗拉、哈弗H6、Model Y 等五个品牌的汽车一直在全国汽车销量前几名之列。确定要分析的汽车品牌后，选择这五个品牌最近几年推出的新款汽车，确保分析结果的时效性，从而保证提供给企业的建议真实有效。故最终确定分析轩逸2022年款、朗逸2019年款、朗逸2022年款、卡罗拉2021年款、哈弗H6 2021年款、Model Y2022
年款六种车型。
表1 六款车型选择原因表
本次该项目共搜集了1205条评论，其中轩逸2022年款占243条，朗逸2019年款占90条，朗逸2022年款占69条，卡罗拉2021年款占248条，哈弗H6 2021年款占405条，Model Y2022年款占150条。根据
所得评论，首先进行数据预处理，对评论进行分句，删除无用评论、重复评论；再筛选排序得到评论中的高频词，制作高频词表格，根据高频词对六种车型做认知形象分析、情感形象分析及整体感知形象分析，进一步分析解读每款车型各自的优缺点，综合分析后提出对车企的建议及展望。
4 汽车造型文本数据分析
以轩逸2022年款、朗逸2019年款、朗逸2022年款、卡罗拉2021年款、哈弗H6 2021年款、Model 六种车型为例。
4.1 六款车型造型认知形象分析4.1.1 外观方面
使用ROST-CM6软件对获取的六款车型造型点评文本进行词频分析，过滤无意义词汇后，获取有效词频排名前30的词汇（表2）。表格分析得出多数车主对该六款车型的好评程度较高。但是对于高频词第一位“车漆薄”的评价，车企应高度重视，可以考虑适当加厚车漆，使汽车具有更好的防锈、防腐蚀能力。
高频词汇表中，大气、满意、好看等高频词体现了车主对该汽车的外观是充分肯定。
对于一般、中规中矩等中肯评价，丑、不好看等个别差评，车企要认真对待，针对其反馈做出改进，发挥外观好看的优势，吸引更多顾客。车身、前脸、轮毂等高频词体现了车主对汽车外观的评价，车
企可以通过其反馈了解自身优势，扬长，也要在现有基础上补短，不同的车主对车的感受不一样，审美无法达到完全统一。所以车企需要紧跟时代潮流，潮流也是消费者审美基本统一的部分。
4.1.2 内饰方面
ROST-CM6软件对获取的六款车型造型点评文本进行词频分析，过滤无意义词汇后，获取有效词频排名前14的词汇（表3）。分析可以得出车主在内饰方面多数差评，觉得
塑料、简单、差等；也有少数车主觉得高档，
表2
六款汽车外观点评高频词汇表
表3 六款汽车内饰点评高频词汇表
表示很喜欢；还有保持中立态度的车主们觉得中规中矩。所以车企应充分重视内饰的优化，在资金充足的前提下，考虑品质更高的内饰，比如使用皮革质感的装饰物。
4.2 六种车型情感形象分析
通过运用ROST-CM6 中的情感分析功能对抓取的有效用户点评文本数据进行分析，软件将消费者情感分为积极情绪、中性情绪和消极情绪，又将积极情绪和消极情绪划分为一般、中度、高度三种强度。用户点评中，积极情绪占比最高，达63.63%；消极情绪占比较低，占21.74%；中性情绪占比最少，为14.63%。
积极情绪中，一般强度（27.99%）、中度强度（20.46%）、高度强度（20.95%）三种强度的占比比较平均，一般强度的占比略高，说明消费者对于所购买的车总体具有良好的感知，对于六种不同车型的车辆的评价以积极正面的评价为主。
消极的评价虽然占比较小，但也给六种车型的形象带来了一定的负面影响。主要原因如下：一是内饰方面过于塑料化，降低购车体验。二是外观不合理规划，行车安全性有待考量。三是空间方面，驾驶位空间不足，后排地台过高。
4.3 六种车型造型整体分析
整体来看，语义网络图基本呈现“核心—次核心”两层结构，主要集中在“内饰、“外观”、“后排”三个关键词上。
以“外观”为核心层，则次核心层为“时尚”、“大气”、“满意”、“够用”、“好看”、“设计”、“整体”，使用ＲO
ST－CM6软件对获取的六款车型造型点评文本进行社会网络和语义网络分析，过滤无意义词汇后，我们能清晰看到消费者做出时尚、大气、好看等评价，六款车型造型在外观方面深得消费者心意。
以“内饰”为核心层，则次核心层为“价位”、“舒适性”、“舒适”、“舒服”、“大气”、“满意”、“黑”、“好看”、“设计”、“整体”，由此可知，在“内饰”方面消费者尤为看重舒适性，以及对“内饰”做出的“好看”、“满意”、“大气”的评价，同时反映出在消费者心里“内饰”与“价位”挂钩。
以“后排”为核心层，则次核心层为“座椅”、“舒服”、“后备箱”、“宽敞”、“调
节”、“够用”、“满意”、“不满”、“问
题”。可以看出，在“后排”层面评价两极
分化，一部分消费者认为对“后备箱”、“座椅”
感到“满意”，“后排”“舒适”、“宽敞”，
但仍有消费者对后排表示“不满”。同时“调
节”作为与“后排”有关联的词，显示了消
费者对于后排是否可以调节的关注度。
总结来说，外观好评一片，这也能表明
汽车造型是广大消费者买车的一项重要参考。
内饰方面的差评占多数，虽说内饰设计好看，
但舒适性较差，这方面是需要广大车企改善
的。空间方面中规中矩，广大消费者还是较
为在意汽车的储物以及舒适度，故对于后排、
后备箱空间尤为看重，评论的方面也是侧重
于后备箱及后排空间，见表4。
5 文本数据分析汽车造型需求提升的
对策和建议
前文的内容介绍了通过文本数据对用户
使用评价及其造型认知形象等三方面进行的
分析，本小节将基于厂商与门户网站的视角，
对如何利用文本数据分析满足消费者的需求
提出促进汽车产品营销的相关策略和建议。
5.1 关于厂商视角的汽车产品营销策略
根据用户的留言，有意愿的消费者可以
分成油耗、价格、性能、外观、舒适、性价
比等类型，不同类型的用户有不同的需求特
征。汽车制造商通过网络论坛提供的用户在
线评论，可以针对不同特征的意向消费者
体进行汽车产品的定向推广，有的放矢地向
消费者投放广告和宣传汽车产品，将极大地
激发消费者的购买欲望，极大地推动汽车市
场的销售。首先，汽车厂商可以充分挖掘在
线评论信息，根据网络中的评论分析影响消
费者购买因素，并对其产品进行改进与升级，
扬长补短，以刺激消费者购买欲望。当然，
厂商也可激励车主发表相关意见，实行限时
发放奖励，建立长效激励机制，增加网络留言，
以此更加了解自身品牌存在问题，同时利用
优秀建议去吸引潜在消费者消费。
5.2 基于门户网站视角的汽车产品营销
建议
网络中的语言繁多且嘈杂，纵然收集也
需要经历一番困难的分类与筛选。门户网站
可以根据消费者对于汽车消费行为的影响，图2
六种车型造型评论语义网络分析图
表4 六种车型造型评论语义网络分析图不同层级
豪华
经典
舒适
塑料
舒服
舒适性
大气
价位时尚
动力车型
整体
设计
内饰
配置
好看
黑
中控
够用
前排
感受
驾驶
问题
中间
后排
第三
自动
座椅
后备箱
调节
体验
宽敞
乘坐
不满
满意
外观
时代汽车 wwwautotime
对其进行栏目设置，进行市场细分，精准定位消费人，构建品牌营销的核心竞争力。同时，要注重产品广告信息的准确推送，根据消费者消费习惯及浏览习惯对于消费者进行分类，准确向消费者推送所需要的汽车品牌广告，积极为消费者提供信息，以便于消费者进行对比细分，购买到符合自身需求的汽车。
6 结论与不足
本文运用内容分析法对于懂车帝网中搜集到的五个品牌汽车评论进行分析，得到消费者对于几款汽车的相关造型认知形象、情感形象与整体形象，主要如下：经过ＲOST －CM6比较分析，得出消费者对于五个品牌汽车多数是积极情绪，但仍然有部分问题存
在，比如车漆薄这一问题占据大多数汽车评
论，内饰的质量也受到吐槽。综合汽车的整
体形象分析可得知汽车的需求提升也要注重
其他方面的不足，才能达到水桶不因一块短
板而破裂的效果。
在此次研究中该项目也存在些许不足。
首先，本文仅选取懂车帝平台的用户点评文
本进行研究，数据来源相对单一；其次本次
研究仅抓取了用户点评中的文本部分的内容，
研究方式较为片面，未来应拓宽数据来源渠
道，收集其他网络文本，以便进行更全面的
用户汽车造型需求感知研究，运用多种研究
手段对用户分享的图片或视频塑造的地形象
进行感知研究。
参考文献：
[1]中华人民共和国国家统计局.中国统计年
鉴[M].北京：中国统计出版社，2022.
[2]Alberto Alessi.The Dream Factory：Alessi
since 1921.[M]Cologne.Konemann.1998.
[3]季曹婷，马伟峰.融合多特征TFIDF文本
分析的汽车造型需求提取方法.[J].电子技
术应用，2021.47（2）：16-19.
[4]王薇、刘云.基于内容分析法的我国新能
源汽车产业发展政策分析[J].科研管理；
2017，38（S1），
581-591.
作者简介
（1989—），男，广东省人，博士，讲师。
主要研究方向为锂离子电池电极材料。
通讯作者：高
着充放电电压区间扩大，全电池放电比容量增大。本文实验条件中，当N/P比为1.0：1.0并且充放电电压区间设置为0.5～3.2 V时，NCM111/LTO全电池的性能最佳，具有良好的比容量、库伦效率和循环稳定性。该实验结果为后续电池工业化生产提供了帮助。
基金项目：广东技术师范大学人才引进项目（991661812）；广东省重点建设学科科研能力提升项目（2021ZDJS027）。
参考文献：
[1]Tarascon J M，Armand M. Issues and
challenges facing rechargeable lithium batteries [J].Nature，2001，414（6861）：359-367.
[2]刘彦龙.中国锂离子电池产业发展现状及
市场发展趋势[J]. 电源技术，2019，43（02）：
181-187.
[3]董金平，赖鲜，唐蘅，杨润丹. 车载动力
电池材料的发展趋势[J]. 化工新型材料，
2018，46（10）：27-31.
[4]王储，王庆杰，张红梅，石斌. 高镍三元
汽车品牌排名正极材料LiNi0.8Co0.1Mn0.1O2的研究进展[J].
电源技术，2019，43（12）：2022-2025.
[5]武国兴，武凤娥.尖晶石型钛酸锂负极材
料研究进展[J]. 吕梁学院学报，2018，8
（02）：24-32.
[6]魏冰歆，张卓然，王灿.钛酸锂负极在锂
离子电池中的应用[J]. 船电技术，2021，
41（06）：115-120.
[7]Son B，Ryou M H，Choi J，et al．Effect of
cathode/anode area ratio on electrochemical
performance of lithium-ion batteries.[J].
Power Sources，2013，243：641
[8]YAN Hui，ZHANG Ding，GUO Guibao，
et al. Hydrothermal synthesis of spherical
Li4Ti5O12 material for a novel durable
Li4Ti5O12/LiMn2O4 full lithium-ion battery.
[J].Ceramics International，2016（42）：
14855—14861.
[9]沈进冉，周淑琴，赵佳顺，官亦标. 电压
区间对LiNi0.8Co0.1Mn0.1O2/MCMB全电池
性能的影响[J]. 北京化工大学学报（自然
科学版），2020，47（02）：67-73.
（上接第140页）
发布评论