基于網絡評分的電影市場態勢分析

李 晉

基于網絡評分的電影市場態勢分析

李 晉

在電影市場發展態勢評價體系中，電影票房是衡量電影市場發展水平的重要依據之一，也是眾多電影發行方津津樂道、孜孜以求的經濟指標。自從2010年我國電影票房突破百億大關之后，已經持續高速發展了6年。根據中國電影發行放映協會電影市場數據，2016年上半年電影票房已突破了245億①2016上半年中國電影市場數據報告，http://www.chinafilm.org.cn/Item/Show.asp?m=1&d=8592.。

在對電影市場研究中，眾多的學者對于電影票房的影響因素[1][2]、傳播策略[3][4]、趨勢預測[5][6]等展開研究。電影票房的研究涉及電影學、傳播學、經濟學等多個學科。影響因素包括電影創意、發行時間、營銷手段、影片類別等多個方面。[1][7]隨著網絡技術的普及，網絡口碑因其傳播范圍廣、可信度高的特點，逐漸成為人們在選擇影片的重要參考因素。研究顯示，大多數網民在線選購商品時，會參考他人的評論和意見。[8]對于電影這種文化商品而言，網絡口碑主要來自于搜索引擎（如百度、谷歌等）、社交網絡（如微博、微信等）和網絡社區（如豆瓣電影、格瓦拉、時光網等）。[9]其中，以格瓦拉為代表的網絡社區，集中了具有相同興趣的觀影者，提供影片簡介、影評、評分等內容，對影片的質量和評價起著風向標的作用。

研究表明，影片的總票房是觀眾口碑和諸多解釋因素共同作用的結果。但是，電影網絡評分對于票房具有長尾價值。[10]在票房衰減期，影響因素相對穩定的口碑可以發揮更強的主導作用，并形成了電影業界“初期靠宣傳，后期靠口碑”的論斷。[11]學術界也越來越重視網絡口碑對影片及電影市場的影響，并展開研究。因此，可以將網絡口碑，看作是影片質量和觀眾認可度的重要指標，并以該指標來對2011年以來的電影市場進行分析和評估。

一、研究方法

以“口碑”為核心的電影網絡評分系統是一種大眾參與度高、具有雙向反饋的評價系統，相對專業影評、媒介推廣等具有來源真實、可信、穩定的特點。自2005年起，以豆瓣網、時光網、格瓦拉為前驅的國內電影評分體系開始建設影片網絡評分系統，并逐漸產生重大影響力。其中，以興趣小組為代表的豆瓣電影網活躍用戶數最多，但也最容易受到網絡水軍等影響；代表了專業影評人意見的時光網，致力于專業系統的電影資訊平臺建設。而格瓦拉電影網則建立以消費力為導向的評分機制，更能準確反應市場上消費者的意見。[12]豆瓣電影等網絡社區采取網友評分的方式，提供影片的網絡評分。而格瓦拉網站的影片評分數據來源于觀影觀眾，具有更加真實可靠的特點。

本文采用定制網絡爬蟲抓取了格瓦拉電影網2011年至2016年8月1日的各類電影評分信息，并從受歡迎影片類型、流派、國別，演員和導演影響力等多個維度分析國內上映影片的市場格局，從受眾的視角分析影片網絡評分的時間維度、國別維度、類別維度的分布，提出電影人包括導演和演員在觀眾中的美譽度的評價指標，并給出TOP 10的導演和演員名錄。本文希望提出一種新的電影市場發展評估方法及實例，力圖更為全面地把國內電影市場格局和態勢展現給電影從業人員以及觀眾，并對未來電影創作和市場走向提供發展思路。

獲取格瓦拉網站上2311部出品自2011年到2016年8月1日間大陸市場放映的影片信息。為了保證網絡評分的有效性，選擇評價人數超過20人的745部影片數據。抓取的信息包括年份、評分、國別、導演、演員、影片類別、評價人數等。

二、數據分析

（一）年度評分分布

先分析2011年至今所有影片數據的年度網絡評分分布。如圖1所示，從評分可以看出，2011年至今，各年度電影評分分值分布基本類似。絕大部分影片分值在6-9之間。評分超過9.0分的影片，是其中的翹楚。

圖1 年度影片評分分布

針對采集的數據進行分析發現，隨著電影市場的火熱，近年來佳片比例逐漸提高，平均分值也提升到了7.5分以上。此外，格瓦拉網站給未有觀眾評分的影片以默認7分的分值，其意義是接近平均分值，并略有保守。

（二）地區評分分布

選取格瓦拉網站上評分分值不低于9分的影片，共24部影片。其中，8部中國大陸地區影片、3部臺灣地區影片、1部香港地區影片，共計中國出品影片12部。國外影片包括5部美國影片、2部英國影片、3部日本影片、1部丹麥影片、1部韓國影片。由此看出，在優秀影片中，國內影片已經占據半壁江山。國內電影市場的火熱，國內影片做出了巨大的貢獻。

雖然優秀影片中，國產影片占據了重要位置，但是國產影片整體質量仍需提升。如圖2中日韓英美法6個國家的影片評分分布。將中國大陸、香港和臺灣地區統一歸為中國類別。對于多地區合作的同一個影片，將其計入所列的所有出品地區。

統計得出，6個國家的影片網絡評價評分排名為：日本（8.2615）、美國（7.7065）、韓國（7.6846）、發過（7.3824）、英國（7.37）、中國（7.0479）。從分值來看，中國影片平均分在六國中分值最低。這固然有引進影片均是經過審查和市場檢驗、選擇的多為較出色影片的原因，也反映了國產影片雖然數量較多，整體水平亟待提高的現狀。

圖2 各國影片評分分布

（三）電影類型分析

電影類型學有其復雜性和特殊性。電影的分類可以從影片的載體、布景、主題等。[13]近年來，不同類型影片的出品量、受歡迎程度也不盡相同。電影市場是一個大眾消費的商業市場。其出品量、受歡迎程度，一定程度上受到觀眾口碑反作用影響的。我們試圖從社交媒體對不同類型電影的評分上，電影市場流行趨勢和觀眾的受歡迎程度。

采用出品數量、評分均值、評分方差評估各類型電影的受歡迎程度。用出品數量反映電影制作方的喜好程度，用得分均值來反映一個類別電影在觀眾群中的受歡迎程度。此外，采用評分的方差反映一類影片在受眾中的差異性。方差越大，說明該類影片在觀眾群的口碑差異性較大，競爭也較為激烈，只有精品才可以獲得良好口碑。方差越小，說明該類影片普遍收到觀眾的好評，是觀眾喜聞樂見的電影形式。

各大網站對電影分類不完全一致。格瓦拉將電影主要分為“動作”“喜劇”等13個主要類別。在這一點上，和其他電影評價網站基本類似。表2是格瓦拉網站5年來各分類電影數量和平均評分。需要說明的是，我們仍然考察評價人數超過20人的745部影片。并且，由于一部電影可能隸屬不同的類別，因此各類別影片的數量累加超過了745部。

從表1看出，5年來，劇情片、動作片、喜劇片是吸引觀眾走進電影院的重要影片形式，是電影制作方和觀眾喜好的類型。這三類電影上映均超過200部，其平均得分也超過了745部影片的平均分（7.2640分）。觀眾對該類影片的口碑一致度較好，方差均小于全部影片的評分方差。格瓦拉網站信息反饋的這個信息也與中國影協、中國文聯電影藝術中心發布的《2016中國電影產業研究報告》《2016中國電影藝術報告》的結論相一致。

災難片、紀錄片、戰爭片和恐怖片位列13種分類影片出品量的末席。其中，恐怖片分最低（5.3710分）。這說明5年來恐怖片在出品方和受眾中的歡迎程度最差。究其原因，有著社會文化環境、受眾人群、國家審查制度等原因的綜合作用。[14]恐怖片帶給人們大量負面情緒，固然可以給一部分觀眾提供發泄釋放情緒的途徑。但另一方面，恐怖片的受眾較少。很多觀眾對恐怖片具有恐懼心理，不愿意主動接受。此外，恐怖片的創意與拍攝手法等缺乏創新性突破，也使得恐怖片的發展步履維艱。類似的原因，災難片和戰爭片得分也較低。從評分方差來看，災難片、恐怖片和戰爭片最高。這種情況說明，這三類影片的作品質量和受歡迎程度迥異。影片的市場競爭也最大。

需要關注到的是，紀錄片雖然出品較少（五年內僅有11部），但平均得分卻位列13種主要分類影片之首，高達8.69分。而紀錄片的評分方差卻是所有分類影片內最低。可見觀眾對紀錄片抱有一致且歡迎的態度。這種現象，也應該受到電影制作人的注意。可以預測的是，有這些良好紀錄片開創的口碑，后續影片的推出也會受到更廣泛的關注。

表1 主要類別影片數量及評分一覽

（四）導演與演員的美譽度分析

關于導演和演員的影響力評價方法和手段非常復雜。對電影人的影響力評價，有人采用資本家指數（占有或用于電影制發的資本）、藝術家指數（在電影藝術方面的實踐能力或選材品位）、公眾知名指數（對于普通媒體和民眾的知名程度）和行業權勢指數（在電影制發映業務上的行業決策能力）這四類指數加權計算，獲得影響力指數。[15]

由于網絡評分反映了影片的口碑。所以，從目標受眾（影院觀影人群）的反饋分析出發，依據網絡眾包分析手段來評估電影人的美譽度。影片的評分反映了電影制作人（導演和演員）的作品質量。高水平影片才能給電影人帶來好評。影片的個數反映了電影制作人施加于觀眾的次數。當一個電影制作人頻繁的以高水準作品與觀眾溝通，我們認為他的美譽度是較大的。因此，我們定義了基于網絡評分的電影人美譽度評估方法為高水平影片評分之和。我們將高水平影片定義為網絡評分高于平均評分（7.2640分）的影片。通過這種計算方法，在745個評論數超過20人的影片中，選取了434部影片。對于有多名導演的影片，選擇第一導演作為影片的正導演進行計數分析，從而得出關于美譽度TOP 10的導演名單和演員名單（見表2）。

結語

本文通過采集電影市場實際購票觀眾對影片的評分，分析了5年來中國大陸電影市場的發展態勢，包括最受歡迎的影片，年度影片評分分布，各國影片評分分布、各類別影片評分，電影人美譽度排名等。從文藝作品的受眾角度開展評價，更能直觀、顯現的分析評判市場化的影片發展態勢。作為推介形式存在的網絡電影評分，正在對電影的營銷傳播方式產生影響，伴隨著電影推介、電影評價權力轉移到觀眾手中，觀眾對于電影的評價將對電影的票房也產生不可忽視的作用。本文基于數據分析技術，對電影市場評價提供了一種新的思路。基于網絡評價數據，從其作品的市場受歡迎程度，提出了一種電影人美譽度評價方法。該方法從受眾接受的角度，充分考慮了電影人通過優秀影片多次“曝光”的效果，具有客觀、直接的特性，能夠反映電影人在電影市場上的口碑。我們將與業內研究人員共享數據，也希望和業內同行共同探討利用這些數據，做出更豐富的成果。

表2 美譽度TOP10電影人網絡評分

[1]聶鴻迪.中國電影票房的影響因素及其實證研究[D].北京：北京交通大學,2015.

[2]沈潔,劉秀敏.淺談電影題材對票房的影響[J].首都師范大學學報：自然科學版,2013(6):1-6.

[3]范德臣.新媒體環境下的電影營銷研究[D].重慶：西南大學,2012.

[4]余佳麗.“互聯網+”時代電影發行營銷變革[J].當代電影,2015(11):152-155.

[5]王文文,周澍民.社會化媒體對電影票房的預測價值研究[J].新聞傳播,2013(12).

[6]連聰聰,杜儀,張輝.基于電影營銷因素分析的電影票房預測[J].中國傳媒大學學報:自然科學版,2015(4):26-30.

[7][10][12]聶偉,張洪牧宇.“互聯網+”語境下電影評價機制研究——以國內主流電影評分網站為例[J].當代電影,2016(4):128-133.

[8][9]黃可.新媒介環境中電影網絡口碑影響機制分析[J].當代電影,2016(3):194-197.

[11]馬艷茹.網絡口碑對于電影票房的影響研究[D].北京：首都經濟貿易大學,2014.

[13]藍凡.電影類型新論[J].藝術百家,2012(6):133-144.

[14]白雪.中國內地恐怖片研究[D].重慶：西南大學,2012.

[15]余荽.2009中國電影影響力人物榜[J].電影世界,2009(12).

李 晉，女，山西長治人，北京信息科技大學公共管理與傳媒學院講師。

本文系2015年度北京市屬高等學校青年拔尖人才培育計劃項目“北京文化傳播視域下的當代電影明星研究”（項目編號：CIT&TCD201504054）階段性成果。