随着当今社会的飞速发展,互联网的广泛使用以及网络信息技术的迅猛发展,人们都主动的接受并且使用互联网,也就不可避免的产生了一系列的网络信息和数据。故而,在实际的生活中我们不仅接收了网络信息,还传播了网络信息。另外,我们在传播信息的过程中,也成为了新的产生者,这也是当下的一个发展方向。而当下网络视频在线评论就是这种趋势的重要表现形式,而越来越多的用户在线评论和互动时,互联网也随之记录下了用户的信息,像年龄、地域、性别、评论文本、点赞数、浏览数等这些潜在的信息。也正是这些在线评论和反馈,最真实的表达了用户的意见、情感、诉求、好恶等。短视频相较于一般的网络商品而言具有更高程度的传播性以及更好的接受性,同时观众在观看时也更喜欢把自己的切身感受发布到相应的评论区,从而与观看的其他人产生互动和交流,从而产生了大量的评论信息。而对些海量的评论进行相应的数据挖掘,我们就可以得到我们需要的信息:情感意向、观看规律、用户偏好等重要信息。本文对当下受年轻人喜爱的视频网站哔哩哔哩(以下简称B站)上的共青团中央的短视频在线评论进行研究,编写虫程序,爬取两万多条数据,对其进行分析处理。我们发现其发布视频的三小时内,评论数量超过60%;前两天就占据了 80%以上,说明短视频具有传播速度快,时效性短。用户iOS系统占比远高于市场比例,说明iOS用户比安卓系统更喜欢B站。对文本参数的相关性进行验证,还满足帕累托原则,点赞数与回复数高度相关,经过对数化的点赞数与字符数从无关到较弱。另外,字符数与回复数几乎无关。分词效果的验证选择了 jieba,统计词频进行情感分析,效果不明显,结合情感分析发现并验证,情感倾向与点赞数正相关,有两级化的倾向;高赞和零赞文本比较,得出了很有效的信。最后,文本按1000条来划分,验证了两极性的存在,但不够细腻。于是,对文本进行细致分类,分析得到30字以上有明显的两极性;10到30字,文本绝大多数为正向;10字以内,则以中性为主,正向为辅,是因为字符数少,内容少,情感简单。因此,本文的研究有助于我们了解并掌握短视频传播信息的特点,我们认识B站年轻用户的思想动态以及舆情走向;并为视频创作者共青团提供实质有效的信息,不断优化短视频内容,为我们B站打造更加良好的生态环境。