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NBA Hate Tracker 是一个数据分析项目，用于衡量 r/NBA 中讨论哪些 NBA 球员时负面情绪最重。它处理了 2024-25 赛季的 157 万条 Reddit 评论，并报告 Draymond Green 是按负面评论率计算最受讨厌的球员（53,454 条评论中负面率为 51.0%）。 流水线阶段：通过 Arctic Shift API 下载 704 万条原始评论，清洗至 689 万条，筛选出提及 111 名球员的 384 个别名之一的 194 万条评论，对 189 万条评论进行情感分类，并将 157 万条归因到单一球员目标。 分类通过 Anthropic Batch API 使用 Claude Haiku 4.5，将每条评论标记为负面、中性或正面，并附带置信度分数和目标球员。提示词将 NBA 俚语如“washed”或“cooked”视为负面，将“nasty”或“GOAT”视为正面。处理分 20 批运行，每批最多 100K 请求，消耗 3.005 亿 token，报告成本为 254.20 美元，可用分类率为 97.25%，相对于 500 条人工标注评论的准确率约为 96%。 报告发现包括：讨论量不等于负面性（Luka Doncic 在原始负面评论数上领先，但在负面率上排名中等）；Russell Westbrook 被描述为最具两极分化的球员；球迷 flair 数据显示了敌对关系，例如 Utah Jazz 球迷对 Draymond Green 最为负面；59 名合格球员中只有 11 名显示正向净情感。 声明的局限性：分类器准确率约为 96%，讽刺和习语是边缘案例；话语的负面性并不等同于敌意；所有评论无论 Reddit 分数如何都被同等加权；结果仅覆盖一个赛季。 技术栈：Python 3.11、用于数据处理的 Polars、用于分类的 Anthropic Batch API、作为数据源的 Arctic Shift、用于仪表盘的 Streamlit、用于条形竞赛动画的 Flourish、作为包管理器的 uv，以及用于球员别名和球队映射的 YAML 配置。仓库包括流水线模块、CLI 脚本、实用工具辅助函数、多页 Streamlit 应用、pytest 测试和六个探索性 notebook。