未来多维度的评分系统一定是发展的必然趋势,一部电影我们可以从各个角度进行指数评分。

最近人民日报一篇转载文章批评豆瓣和猫眼的“恶评”破坏了电影生态环境,一下子把猫眼、豆瓣的评分系统以及影评人推上了风口浪尖。

应该说,豆瓣和猫眼两家公司是目前中国电影市场上最权威的两家大数据公司。豆瓣的评分相对客观和中立,虽然早期豆瓣的影评人比较偏好文艺片,但是随着普通观众的不断加入,注册用户超过了一亿之后,豆瓣的评分还是能比较客观反映出大众对一部电影的“最大公约数”的喜好程度。根据数据统计2016年通过网络购票的票房占比已经超过总票房的80%,可见网民和电影观众群体已经是高度重合。而猫眼除了作为电子票务领域的领头羊,其专业版票房大数据也是业内最权威的电影数据平台,猫眼通过自己的大数据计算方法能进行实时的票房更新,也是电影从业者最常使用的一个大数据工具。


至于说到“刷分”的事情,豆瓣也进行过详细的解释,通过他们的“反作弊”系统让一般的“刷分”行为变得成本异常高,一般都会超过二十元,甚至能到一百元。加上豆瓣庞大的评分基数,一般热门电影都会超过10万以上的评分人数,让这种“刷分”的行为对整体分数影响微乎其微。(个别关注度低、评分人数少的电影即使刷分对市场也没有影响。)

作为一家商业公司,豆瓣的评分不能说百分之百完美,但是评分系统的客观和独立性一直是豆瓣秉承的理念,也是它在这个行业安身立命之本。“水军”几乎存在于中国任何一个行业,从最早的中国音乐排行榜打榜刷票,到“超级女声”短信刷票,再到无线移动业务图铃下载“自消费”刷榜,甚至很多有官方平台都存在严重的水军刷分行为。

“刷分”行为一般常见为“刷高分”、刷好评,对于那种通过营销公司对某部电影进行“恶意”刷抹黑的行为一般少见。因为有一个基本的逻辑判断就是:如果是竞争对手“抹黑”,还不如多刷自己的好评,而且对手也会同样这样做,这让“抹黑”行为变得很低效而且风险很大,这种行为不符合市场规律;如果是利益不相关,那实在想不出有多大仇恨才会这样做。


从社会心理学角度,大众的这种看法属于“认知偏差”,其中“晕轮效应”就是一个社会中常见的认知偏差。我们因为个别“水军”刷分现象的存在而去否定豆瓣和猫眼整个评分系统,而完全忽视他们的建设性。这种“认知偏差”才是对电影生态环境最大的破坏。

中国电影的“恶评”起源可以追溯到2005年陈凯歌的《无极》,当年小镇青年胡戈用一个恶搞视频《一个馒头引发的血案》开启了“恶评”大幕,搞的陈凯歌夫妇大怒还把作者告上了法庭,和今天的《长城》如出一辙。最终《无极》以1.8亿票房荣获2005年票房冠军,甚至比第二名成龙的《神话》高了近一倍,而张艺谋的文艺片《千里走单骑》仅获得了3000万的票房。

后来引发民众“恶评”狂潮的就是郭敬明的“小时代”系列,至于票房表现如何,在这里就不多说。

2015年邓超爆出自己的电影《恶棍天使》在豆瓣遭到有组织的“恶意”刷低分。《恶棍天使》最终在豆瓣网友口诛笔伐中评分定格在4.0,票房却斩获6.5亿,与他上一部豆瓣评分5.1的《分手大师》几乎取得了一样的票房。

现在,张艺谋的《长城》也在一片“恶评”中超过了十亿票房。

可见,以豆瓣为代表的网络“恶评”对一部电影的票房影响有限,甚至大部分时候出现了豆瓣越“黑”,票房越“好”的现象。笔者在影评圈这么多年,见得最多的恰恰是好电影没人关注的惨状,很少见到一部电影因为“恶评”而导致票房惨败的。

今天我们不是替豆瓣和猫眼来背书写软文,我想针对这个事件来探讨一些关于电影“评分”系统的建设问题。多一些建设性意见,少一些无端的猜测,才是对中国电影生态环境最大的贡献。

对于中国电影来说,2015年是大数据元年,标志性事件就是“广电总局专资办”的票房大数据的上线,第一次让票房大数据做到每天更新,以及由此产生了猫眼等商业大数据公司。2016年也是中国电影开始尝试金融化的一年,但是中国电影与国际接轨走金融化的道路并不顺畅,目前的资本主要还是来自于那些互联网巨头,其实互联网营销平台反而是电影人最看重的。真正的金融资本参与并不多。像快鹿集团这种投资《叶问3》而导致金融体系崩盘的案例也说明真正的金融资本对中国电影行业的“水”有多深是很不了解的。


如果金融资本要深度参与一个行业,这个行业需要达到一定的规模以及规范化的运营。譬如大数据就是一个必备的金融投资工具,评分则是电影大数据中最基本的一个产品,下面我们就针对豆瓣和猫眼的评分系统进行分析。

1、豆瓣的评分系统:“普选制”

豆瓣的评分系统之所以被业内大多数人重视主要是因为它的基数够大和“反作弊”手段做的好。如果用一句比较简单的话来形容豆瓣的评分系统就是:“普选制”。一人一票公投。“把豆瓣用户的打分(一到五星换算为零到十分)加起来,再除以用户数。这个分数完全来自程序的计算,中间没有编辑审核,每过几分钟,程序会自动重跑一遍,以便把最新的分数加进来。”对于没有“选民”资格的打分,豆瓣也有“非正常打分”规避机制的:基于“所有能判断属于非正常评分的一概不算”原则

2、猫眼的评分系统:“代议”和“普选”双轨制。

猫眼的评分系统要比豆瓣更加科学和复杂一些。他们采用了69位专家评委作为专业人士实行“代议制”,同时还采用了大众评审的“普选制”。而且大众评审根据还分为“是否购票”以及其他指标进行不同权重的推荐,最终形成了“专业评分”和“大众评分”两种评分体系。

3、IMDB的评分体系:“独裁”加权平均法

国外最权威的电影大数据库IMDB则采用了一种神秘的加权平均算法,其评分系统的计算公式也比较复杂,反正就是一种“爱谁谁”的霸权气质,对于这样的“独裁”也没见有谁去质疑他们的评分体系。

4、未来电影金融化需要什么样的评分系统

中国电影要想走向世界,就必须有金融资本参与,才会有像《长城》这样的真正国际化的大制作,而金融资本需要权威的大数据作为投资参考。我们如果参考一下金融资本市场,就会发现大数据化的专业程度,像各种指数,各种参数,各种图形。著名的股市“K线图”就起源于日本德川幕府时代,有着悠久的历史。未来中国电影必然走上正规化,而最基本的中国电影评分系统也应该与时俱进。如果我们用金融视角来审视今天的中国电影的评分系统,豆瓣的更像是“综合指数”,而猫眼的“专业评分”则更像是“道琼斯”这样的“行业指数”。

未来多维度的评分系统一定是发展的必然趋势,一部电影我们可以从各个角度进行指数评分。譬如从编剧的角度,从演员表演的角度,从画面构图的角度,从音乐的角度、从“服化道”的角度等等。这种体系的建立是一个比较漫长的过程,垂直细分的评分体系可以让观众在复杂的电影市场中找到符合自己胃口的电影观看。其实,很多时候观众的“恶评”来源于“心理落差”,是观众错误的选择了不属于自己的电影,譬如所谓的“粉丝电影”。同时也能避免很多优秀的国产佳作沦为市场的炮灰。更能多维度的对一部电影进行评判,对金融投资者而言也是一个投资参考指标。

“垂直、细分”的概念早就成为了中国互联网的发展模式,大而全的模式已经越来越不能满足人民群众日益增长的消费需求了。电影大数据也会慢慢随着中国电影市场的正规化而不断的完善。观众和影评人也在不断地成长中。


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《分手大师》下载地址

《恶棍天使》下载地址

《叶问3》下载地址

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《无极》下载地址

《人类之子》下载地址

《科学怪人大战狼人》下载地址

《神话》下载地址

《千里走单骑》下载地址

《长城》下载地址

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