随着互联网的迅猛发展以及移动互联技术的兴起,互联网用户数量陡然增加,网络用户不再仅仅满足于做网络信息的被动接受者,而慢慢开始转变为由网络用户自身生成和发布信息,其现已成为一种新的趋势。网络评论便是这种新趋势的重要呈现方式。大量互联网使用者在平台上的留言和评论最直接地反映了用户对网络内容的直接态度,在网络用户大量进行评论和反馈时,网络平台也记录了用户的各类相关数据信息,而这些信息既有标准化的结构化信息,例如用户的年龄、等级、性别、评论时间等,也有丰富的非结构化信息,其大多是以网络评论的文本形式存在,是网络用户的原创性内容,充分反映了网络用户的态度、喜好、情绪、意见等。网络综艺节目相较于一般电商商品而言具有更高程度和更长时间的用户粘性,用户会更加倾向于在观看时把真实的感受发布到下方评论区内与相关的爱好者分享。因此,挖掘网络用户的网络评论规律、情感倾向和用户偏好并提炼出关键性的要点,对网络平台的建设以及节目的内容改进有重大的应用意义。本文旨在研究B站平台上韩国综艺节目《Running Man》的用户评论信息,通过自编爬虫程序挖掘所有评论信息,经过数据处理后提取出10个指标,并通过对指标进行相关性分析,对有一定相关性的指标和每个指标的分布规律进行数据可视化分析,验证指标间相关性的同时分析指标分布规律以挖掘网络用户的评论规律。同时,对评论文本进行关键词提取,同样以数据可视化的方法探寻节目明星主持人的热度分布和人物关系规律并分析原因。最后简要对评论整体进行词频分析和词云生成,目的是以图形化来显示总体评论的摘要信息。本研究通过对《Running Man》节目网络评论规律的分析,进而梳理出节目的网络评论行为规律和节目主持人物关系并提出相关建议。