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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從產品安全到營運韌性:合勤集團揭 AI 時代資安新戰略
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隨著歐盟《網路韌性法案》(CRA)正式進入倒數計時,企業面臨的資安考驗也從針對內部 IT 環境的駭客攻防戰,一路延伸到產品對外銷售與供應鏈治理的市場生存戰。

AI 正加速漏洞挖掘、自動化攻擊與供應鏈風險擴散,企業也更難只用傳統 IT 防護思維面對產品安全問題。

站在這股趨勢浪潮的最前線,合勤集團整合旗下三家子公司—黑貓資訊、兆勤科技與勤晁科技的技術量能,不僅於CYBERSEC 2026台灣資安大會展出全方位解決方案,也進一步分享如何將CRA法規遵循轉化為實務布局的寶貴經驗,透過自身轉型歷程,協助台灣企業跳脫被動合規思維,將CRA從合規壓力逐步轉化為產品治理與市場競爭力。

當CRA成為市場門票,企業該如何建立產品安全治理能力?

合勤投資控股公司資安長游政卿指出,CRA正式生效後,產品若未符合CRA 要求,將可能影響CE合規與歐盟市場銷售。更重要的是,CRA要求的不只是產品出貨當下符合規範,而是整個產品生命週期都必須被持續管理,且必須留下具可追溯性的完整紀錄。

合勤集團資安長游政卿
合勤投資控股公司資安長游政卿
圖/ 數位時代

因此,對台灣企業而言,CRA帶來的壓力不只是罰款,而是產品遭下架、召回,甚至進一步引發銷售通路中斷、品牌聲譽受損與客戶轉單等連鎖衝擊。對此,游政卿建議企業可依照CRA法規時程,兩階段建立合規能力。

在 2026 年應優先補強「通報即戰力」,亦即成立產品安全事件應變小組(PSIRT),建立漏洞通報與應變機制,確保當新漏洞出現時,企業能在第一時間做出正確判斷,包括該漏洞是否已被利用及嚴重程度、哪些產品與版本受到影響、是否達到CRA通報門檻及如何進行修補與升級。「就像汽車召回制度一樣,企業必須能快速掌握受影響的產品、版本與客戶範圍,並立即啟動應變機制。」游政卿說。

到了 2027 年,則應進一步將合規能力全面制度化與規模化。游政卿強調,企業不能再抱持「有問題再修補」的思維,而是必須從產品設計階段就導入「Security by Design(安全設計)」概念,並在產品整個生命週期中持續進行漏洞監控、更新維護與風險管理。換言之,企業真正需要建立的,不只是單一產品的資安能力,而是一套從設計、開發、測試、上市,到後續漏洞修補、客戶通知與紀錄保存,都能長期穩定運作的產品安全治理機制。

在此基礎上,黑貓資訊通過 TAF ISO/IEC 17025 認證的資安測試實驗室,可出具 ILAC MRA 國際互認報告,不僅能找出產品漏洞,還能協助企業建立具公信力的安全證明,確保產品安全與合規性。

Nebula 雲地聯防平台:讓企業從「看不見風險」到快速應變

在產品安全端,企業需要建立CRA合規能力,落實產品從設計、開發到漏洞修補的全生命週期治理;而在資訊安全端,則必須具備持續監控、快速應變與營運復原的能力,才能有效因應AI時代下愈來愈高頻、愈來愈自動化的攻擊威脅。

兆勤科技總經理蔡明見進一步說明,AI 正大幅改變資安攻擊的態樣,不僅讓攻擊成本明顯下降,攻擊速度與頻率也快速提升,攻擊目標更從過去的大型企業,逐漸轉向防禦能力相對薄弱的中小企業,尤其勒索軟體攻擊更明顯增加。許多中小企業因缺乏備援與復原能力,遭受攻擊後往往只能選擇支付贖金,進而衍生營運中斷與資料遺失等風險。

在此背景下,企業需要思考的,已不僅只是「防堵威脅」,更重要的是,當攻擊發生後,能否持續營運與快速復原。瞄準這樣的需求,兆勤透過自行研發的 Nebula雲端管理平台提升資安可視性,讓企業能夠「看見風險」,進而做好防禦、預警與應變。透過Nebula雲地整合架構,企業可將有線、無線及資安設備全面整合至單一平台進行管理。蔡明見表示,管理者不需分別學習與使用不同管理介面,即可掌握整體網路與資安狀態,大幅降低資安管理的複雜度、人力需求與技術門檻。

此外,Nebula提供圖像化儀表板與彈性報表功能,協助企業快速掌握攻擊來源、異常流量與高風險設備等資訊,進一步優化資安策略與決策效率。同時平台亦導入 AI 助手功能,讓管理者可透過自然語言查詢資安資訊,例如直接詢問「上個月前十大攻擊來源」,系統即可自動生成分析結果與視覺化報表,提升資訊取得效率。

兆勤科技總經理蔡明見
兆勤科技總經理蔡明見
圖/ 數位時代

面對 MSP(Managed Service Provider,託管服務商)發展趨勢,兆勤也持續開發更多 MSP 管理功能,包括客戶設備管理、授權管理等,協助合作夥伴更有效率地服務終端客戶、降低維運與管理負擔,進而吸引更多傳統經銷夥伴轉型為 MSP 業者,加速服務模式轉型與台灣 MSP 生態系發展。

至於勤晁科技則針對量子運算與跨域滲透威脅,提出「虛實整合防線」的新思維。防護架構由內而外拆解為三層:首先是運用邏輯防護(PQC)演算法進行加密、確保資料的長期安全性;其次是進行異常偵測、運用 AI 分析多維流量,即時發現異常行為;第三是建立物理韌性(Air Gap),以單向光纖傳輸築起不可逆的安全邊界。透過這套從邏輯、行為到物理層的縱深防禦機制,為國家級關鍵系統構築最穩固的安全韌性。

資安不只是 IT 部門的防守任務,而是攸關產品能否進入國際市場、企業能否持續營運的重要競爭力。合勤集團希望透過黑貓資訊、兆勤科技與勤晁科技的整合布局,從產品安全、資安防護到關鍵場域防禦,逐步提升企業的資安韌性,並協助企業從被動合規走向主動升級,在快速變化的全球市場中建立長期競爭優勢。

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