影評網站如何評價一部電影?一次告訴你IMDb、爛番茄的評分是怎麼「算」的
影評網站如何評價一部電影?一次告訴你IMDb、爛番茄的評分是怎麼「算」的
2017.01.03 | 影視

最近幾天,中國網路影評網站「豆瓣電影」成為了電影界激烈討論的對象。一篇來自廣電總局官辦的《中國電影報》的文章,稱豆瓣電影以及其他社交平台上「個別大V、公眾號為博眼球、圈粉絲、流量變現等目的,發布惡意的、不負責任的言論,嚴重破壞了中國電影的生態環境。」

這件事還真是有點活久見的。在美國,如果有這樣的批評來自無論民間還是官方,那簡直是要笑掉大牙了——從來沒聽說過一兩篇影評,一兩家網站就能糟蹋了一國電影生態環境的。如果真有,這國的電影生態環境是有多脆弱呀。

在美國,也有這麼幾個和豆瓣類似,跟電影有關,主流網民經常訪問的網站:專業儲存電影信息兼評分的IMDb(Internet Movie Database 網路電影數據庫)、創立快二十年幾經易手的爛番茄(Rotten Tomatoes)、 專業網絡購票副業打分的「美國版貓眼」Fandango,以及專門聚合書籍和視聽出版產品批評意見的Metacritic。

隨著網路和社交網站的快速普及,這幾個網站也形成了獨特的電影評分機制,雖然各不相同,但還都挺受電影市場片方、觀眾和專業批評人士的信任。這也讓它們在中國甚至國際上成為了具有公信力的電影評分網站。

它們是怎樣工作的呢?

 

IMDb

現在市面上有一個比較流行的IMDb加權分計算公式,大概長這個樣子:

v = 投票人數,實際上是經常投票的人數,也即IMDb活躍用戶投票數

m = 進入IMDb Top 250榜單所需的最小票數

R = 該電影的平均分(分數相加除以人數)

C = IMDb數據庫所有電影的平均分

這是一個在統計學上公認比較科學的貝葉斯算法實例。但需要明確的是,這個公式只是IMDb維護Top 250電影榜單所使用的,並不是每一部新電影打分都採用這個方法。

平常,IMDb的用戶可以用1-10顆星 來為一部電影打分,最後IMDb會計算出一個加權平均星數作為得分。用最近上映的星戰外傳電影《俠盜一號》舉例,在IMDb上的得分是8.2。目前《俠盜一號》在Top 250榜單裡排名205,也就是說我們可以確定它的得分是用上面那個公式計算得到的。

但是,為了維護評分的公正,這個日常評分的計算公式仍然是個不能公開的秘密——可知的是,結果依然是加權分,採用了算術平均數(Arithmetic mean)的計算方法,但由於算數平均數容易受到極端數據的影響,IMDb也設計了一些過濾機制。

很明顯,IMDb得分是一個普通觀眾打分的結果。就像美國總統大選有全民投票(popular vote)和選舉人票 (electoral vote) 一樣,IMDb 在全面和公正的同時,也想要追求專業,體現一下電影人的意見。於是在上圖的 「Ratings」 後面,還有一個百分制的「Metascore」。

這第二個得分又是怎麼來的呢?這就要提到Metascore的來源Metacritic了。

 

Metacritic

Metacritic是一個出版物專業批評聚合網站,成立於1999年。最早從書評起家,現在的Metacritic的批評對像已經涵蓋了音樂專輯、電影、電視劇、電子遊戲等視聽出版物。注意,重點在於「專業」二字。

要體現專業,首先,Metacritic為電影打出的Metascore是從主流媒體和專業影評機構的影評人那裡聚合而來的,這是它和IMDb評分最主要的不同。這些影評人和他們供職的機構,大多在影評方面具有公信力,比如《衛報》、《紐約時報》、《滾石》、《好萊塢記者》,《時代周刊》和NPR等這樣的大報和電台,都是能參與Metascore計算的專業影評來源。

但不是每個機構和影評人都會自己給出一個準確的分數。實際上Metacritic是這樣做的:來源有分數就用來源分數;來源有星數就大概換算成百分制的分數;如果來源的影評只有文字沒有評分,他們就自己找人去閱讀影評,然後根據讀完的感受自己給一個分,然後再用這個分拿去計算……

雖然這樣計算出的Metascore,看上去不是特別能夠準確和真實地體現批評家的感受,但至少這十幾年過來Metacritic沒怎麼被質疑過。儘管如此,Metacritic 在Metascore 之外也還是設立了一個Userscore——不會展現在一部電影的頁面上,但用戶投票的工具會直接放在Metascore 的下方,給用戶一種投了票就能影響得分的錯覺(詳見下圖)。

Metascore採用百分制,Userscore打分採用十分制。還是用《俠盜一號》舉例,現在的Metascore是65,整合了51個專業來源;Userscore是7.7,基於1489個用戶打分。

 

爛番茄

爛番茄創立於1998年,一直致力於提供具有公信力的電影打分。其創辦人帕特里克·李曾經在PingWestst品玩的SYNC 2016科技大會上介紹過爛番茄的極盛時的風光和設立的機制。這麼來看,爛番茄也算是影評界的不老松。

爛番茄沒有評分!必須明確爛番茄採用的評價系統叫做Tomatometer,一般翻譯成「新鮮度」。一部電影的新鮮度,同樣是由專業的影評意見所決定的。在爛番茄上影評人不打分,也不給星,只能給出Fresh(一個新鮮番茄)和Rotten(一個爛番茄)兩種標記,分別代表推薦和不推薦。

如果超過60% 的影評人推荐一部電影,電影的新鮮度就會整體為Fresh,旁邊有一個百分比顯示新鮮度,也即具體多大比例的影評人推薦;如果超過75% 的影評人推薦,像《俠盜一號》一樣,新鮮度就會變成「Certified Fresh」;但如果給Fresh 的影評人低於60%,電影就只能得到那一坨綠色的爛番茄了。

和 Metacritic 一樣,爛番茄也需要確保用戶的意見能夠得到體現,於是又設定了一個 Audience Score(觀眾分數)。這個觀眾分數採集來源是觀眾打星,但最後體現出來的所有打出 3 星半 以上的用戶比例。

用打好評的影評人/用戶佔總影評人/用戶人數的比例,而不是一個簡單的數值來評價一部電影,是爛番茄和其他影評網站在本質上的最大區別。它突出的是人群對一部電影持有的主流觀點,而不是用一個無法讓每個評價者都感同身受的數值。

這個設定讓爛番茄獲得了相當高的信譽,但也不是所有粉絲都能接受的了。比如今年的美國大廠爛片代表作《自殺突擊隊》的粉絲,就被糊了一臉只有26%新鮮度的爛番茄。結果這些粉絲以爛番茄敵視DC擴展宇宙電影的罪名,在網上發起集體簽名,要求爛番茄關站謝罪……

 

Fandango

2000年成立的Fandango(原名 Tickemaker),可以被理解為美國版貓眼。它慢慢統一了美國混亂的網絡票務市場,現在最主要的功能就是網上買電影票,查座位情況,以及查看影評等等。

Fandango對粉絲、用戶的地位和意見非常重視,在影評機制上得到了體現。Fandango的電影評價完全採用粉絲打分作為依據。在該網站上,超過17,000名粉絲給《俠盜一號》打出了4星半的評價。

Fandango的評分計算方式看上去並不復雜,應該沒有什麼加權和過濾機制。這也導致了該網站上3星以下電影的數量比爛番茄、Metacritic和IMDb要少得多。幸好Fandango加上了比較專業和嚴苛的爛番茄新鮮度,以及專業的家庭電影評價機構意見(上圖右上角),來中和什麼爛片都能咽得下去的粉絲打分。比如星爵克里斯·普拉特和大表姐珍妮佛·勞倫斯主演的《星際過客》,粉絲打了4分,卻得到了一顆只有31%新鮮度的爛番茄,也被負責任的專業機構標註了「露骨的性愛場景」、「過量的飲酒場景」、「令人恐懼的溺水場面」,可能不適宜兒童觀看……

所以你看,資深人士從電影的藝術和學術的角度進行的專業批判,和普通觀眾以獲得的感官愉悅和心理滿足程度給出的打分,就是這樣在網路上和平共處的。

幸運的是,美國商業電影市場經過了一百年的發展已經格外成熟,無論是創作、製作、院線、影評還是周邊開發,都已經走在一條相當專業化的道路上,不太可能像這幾天的中國電影界一樣,發生如此嚴重的爭吵。在美國,佳片會收到它應得的票房和好評作為獎賞,爛片就算進了電影院也不可能躲得開差評——無論在報紙、電台還是網路上。在美國,對電影的批評,也是言論自由保護的一部分。

若差評不自由,則高分無意義。連中國前總理周恩來都《在文藝工作座談會和故事片創作會議上的講話》裡說過,「人民喜聞樂見,你不喜歡,你算老幾?」

本文授權轉載自:PingWest

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全球最佳!中國附醫積極打造安全智慧醫院,亮眼表現獲 HIMSS肯定
全球最佳!中國附醫積極打造安全智慧醫院,亮眼表現獲 HIMSS肯定

為提供以病患為核心的醫療照護服務,中國醫藥大學附設醫院(以下簡稱中國附醫)早在數年前就展開智慧醫院布局,並獲得國內外獎項肯定、創下許多台灣第一。舉例來說,中國附醫不僅連續完成美國醫療資訊與管理系統學會(HIMSS)的 INFRAM Stage7認證、EMRAM Stage7認證、AMAM Stage6認證並獲得亞洲首座HIMSS Davies Award of Excellence大獎,更進一步獲得HIMSS「數位健康指標(Digital Health Indication,DHI)」全球最高成績殊榮。

中國附醫是如何辦到的?

中國醫藥大學附設醫院資訊副院長陳俊良面帶微笑的說:「在蔡長海董事長以及周德陽院長高瞻遠矚領導下,我們早在2021年就擘劃清楚的智慧醫療藍圖,還有專職單位負責各項工作,此外,還可以彈性因應業務需求敏捷展開跨部門合作。」舉例來說,在數據管理與應用這個領域,資訊室負責臨床醫療數據資料的蒐集,大數據中心則肩負巨量數據挖掘與應用,至於人工智慧中心則是將人工智慧技術應用到智慧醫療各個領域的關鍵推手。「在實踐智慧醫院這個旅程中,資訊室肩負數據治理重責,必須從(醫護)需求面、(數據)來源面、(安全/隱私)技術面等構面進行規劃與啟動相關實務。」

自由系統
圖/ 自由系統

從身分驗證管理到內部通訊,自由系統助中國附醫深化安全防護力

為發揮醫療數據的最大價值,中國附醫尤其重視資訊安全防禦,陳俊良表示:「第一前提是合規、因應資安法優化系統、數據、裝置設備與人員的安全性。」具體作法有二:首先是因應資安法以縱深防禦的方式持續強化對私有雲環境與設備的安全管理;其次是加強整體資安可視性與自由系統合作,由其協助導入微軟各項的解決方案,並提供資安監測與即時異常通報等服務,讓中國附醫可以更具效率與效能的方式過濾與發現異常事件。

中國醫藥大學附設醫院資訊室系統維護組組長李祥民進一步解釋:「資安威脅無所不在,過去幾年,勒索軟體威脅更是防不勝防,為了解決這個問題,光是保護數據資料還不夠,必須從身份、裝置、帳戶等多元角度切入,因此,微軟在2021年開始提供資安解決方案時,我們就開始評估有能力解決問題的廠商,決定合作廠商的原因有三:首先是原廠推薦,由原廠的角度評估廠商有解決問題的能力,其次是自由系統展現出的專業技術與符合客戶需求的服務;最後,同時也是最重要的是,他們可以提供即時監測並提供通報服務,極大程度緩解中國附醫在資安人力與能力的欠缺,讓我們可以更好的落實安全防護。」

因此,中國附醫順利在2022年導入微軟資安解決方案,而這,不僅提升了中國附醫的資安防護能力,例如分別在2022年跟2023年預先偵測異常事件並成功防堵來自外部的安全攻擊,也讓資訊同仁可以專注在核心業務上,極大化資訊與數據價值。良好的合作體驗也讓雙方合作關係進一步擴展到應用程式端的安全防護,例如,將地面郵件系統搬遷到微軟的雲端服務,藉此降低Email Server的維運成本與損壞風險,同時,優化帳戶登入管理等。

陳俊良表示:「過去幾年,資安威脅不減反增,但是,透過縱深防禦的強化並且經由合作廠商加強即時監控與協助行政通報等服務,我們可以逐步優化資訊安全防護能量,並成功讓異常事件的發生頻率下降,而這,也是中國附醫可以順利獲得HIMSS的INFRAM Stage7跟EMRAM Stage7等認證的關鍵原因之一,為此,後續將持續與合作夥伴共同努力、與時俱進的深化安全防護能力。」

自由系統
圖/ 自由系統

透過雲端身分驗證落實Single Sign On以提升縱深防禦能力

除了導入資安與雲端郵件之外,李祥民表示,中國附醫更於日前將雲端身分驗證跟院內簽核系統的登入機制彙整在一起,以優化登入安全。「接下來,我們會與自由系統合作,重新盤點、評估有哪些院級服務適合以Microsoft Azure AD進行單一登入與多因素驗證,藉此提升安全防護機制。」

自由系統業務經理許廷輔表示,資訊安全不可能一步到位,相反的,需要長期、動態的進行調整與優化,因此,需要組織上下齊心、一同落實安全防禦。「從2021年至今,我們發現,中國附醫不僅重視資訊安全,更身體力行、彈性敏捷的因應潛在威脅做出調整、改變,這是很難能可貴的地方,為進一步擴大成效,自由系統將針對中國附醫在(數據)資料安全與雲端服務等策略提供更多適合中國附醫的產品及服務。」

「智慧醫療、智慧醫院涉及的面向既廣且深,不可能單憑己力完成,需要專業的外部夥伴提供最佳支援與服務,我們很開心可以有自由系統這樣的夥伴,期待未來有更多合作火花,讓中國附醫可以一步一腳印的建構與完善安全智慧醫院布局。」關於中國附醫與自由系統的未來合作,陳俊良如是總結。

自由系統
圖/ 自由系統
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