電影智庫專家評價系統的設計與實現

宋金寶，胡素蘋，馬宜鳴，朱曉雅

(中國傳媒大學 科學研究處，北京 100024)

1 引言

電影是高成本投入的大眾化藝術，如今電影業的發展備受人們的關注。從2003年開始，中國電影全面推進產業化進程[1]。在影片的傳播過程中形成了一個多元的、互動的、充滿活力的電影評價系統。現在大多數的電影評價系統是預評價、映期評價、映后評價三個階段[2]，即對已經成型的影片做影視評價和分析，對電影創作過程的專家評價指導工作的研究相對欠缺。在電影的創作過程中的每一個環節都需要嚴謹的決擇和專業的評估、指導，其直接影響著創作出的影片的藝術價值和商業價值。目前電影前期的評價工作大都在線下進行的，常常是請幾位專家做評價、指導，或者是把專家們集中到一塊來完成評價和指導工作，這種評價和指導的方式效率低且有人員數量和地域的限制。

在學術研究和實踐應用中曾采用過的評價方法有非數量化評價方法、數量化評價方法，隨著數字化社會的發展，現在的評價系統大都向數量化的方向發展[3]。在一些探索應用中所采用的評價方法有印象比較法、打分法、模糊數學法、層次分析法、數據包絡分析法、TOPSIS評價法、主次分析法、費用效益法、人工神經網絡評價方法、灰色綜合評價法混合方法等[4]。本文的電影智庫專家評價系統主要使用印象比較法、打分法、定量分析與定性分析相結合的智庫專家評分法和以求解滿意對象為目標的智庫專家多目標優選法。本系統的開發環境是開源輕架構的WeX5，主要編程語言是Javascript、CSS、Html，數據庫是MySQL，系統按照實施方案完成用戶端APP的開發、后臺管理系統的開發和服務端的數據服務功能，并對各模塊進行整合，完成電影智庫專家評價系統，其可應用于電影前期創作過程的評價工作，為產出高質量電影作品的創作過程提供更多專業人士的視角和指導。另外隨著軟件開發技術的發展和移動智能設備的流行，移動用戶不斷增加，也使得電影智庫專家系統有了技術和應用上的支持。因此，將電影智庫專家的相對專業的調研和評價研究應用于電影創作領域具有現實意義。

2 電影智庫專家評價體系

一般而言，評價有評價的目標、被評對象、評價群體及偏好、評價準則(包括結構、指標、方式等)、評價模式等基本要素組成。這些要素按照一定的方式有機統一構成一個評價系統[5]。對于待評價問題來說，一旦選定評價系統，那么這個評價的問題就轉化成為一個按照特定的步驟、方法進行度量的問題。專家評價工作一般是由具有專業知識且訓練有素的專業人員來完成評價工作的過程[3]。本文中的電影智庫專家評價是指在電影的創作過程中就一些問題對有影視專業背景的人士進行調研取得評價以應用到電影創作和制作中的評價工作過程。電影智庫專家評價系統中評價對象的評價結果與智庫專家的評價方法息息相關，采用不同的評價算法會得出不同的評價結果，本文主要介紹以下兩種評價算法。

2.1 智庫專家評分法

智庫專家評分法，主要是以定量和定性分析為基礎，智庫專家對待評價對象的認知和理解用打分、估值等形式做出定性的評價，并將結果進行統計使其結果具有數理統計的特性。在電影制作過程中根據內容屬性可將待評價對象劃分為：電影劇本評價、電影拍攝前評價、電影拍攝評價、電影上映前評價四個階段類型，相應的將智庫專家劃分為電影劇本評價專家、電影拍攝前評價專家、電影拍攝評價專家、電影上映前評價專家四大類。根據智庫專家的學術權威性把每類智庫專家都分別劃分為不同的等級：Ⅰ級，Ⅱ級，Ⅲ級，Ⅳ級，Ⅴ級五個等級，可對他們的影視專業權威性賦于一定的值，其權值可按實際情況進行適當調整，另外智庫專家在不同的評價任務中所具有的等級也不同。

圖1 智庫專家評分法算法圖

智庫專家評分法是系統的基礎評價方法，其簡便、直觀性強、計算方法簡單且有比較大的選擇余地，能夠把定量計算與無法計算的評價項目都考慮進去。智庫專家評價的準確程度，主要取決于智庫專家的知識儲備量和影視閱歷經驗，在一定程度上智庫專家評價的結果體現了專業性并具有一定的可靠性和準確性。

2.2 智庫專家多目標優選法

多目標優選法用于解決從許多備選方案中選出最佳方案的問題，根據多種目標彼此之間的關系，對各目標之間、各要素之間的制約作出合理的妥協已到達解決問題最優的方案[6]，這就是多目標優選法的思路。

通過對智庫專家多目標優選法算法分析以及和實例的算法驗證，可以得出智庫專家多目標優選法可應用于電影智庫專家評價系統中以解決從許多備選方案中選出最佳方案的問題，并且可以得出較理想的評價對象或理想方案。

圖2 智庫專家評價多目標優選法算法圖

3 系統的設計與實現

電影智庫專家評價系統主要是完成智庫專家對電影創作問題的評價，由后臺管理者發布評價內容，專家用戶對接收到的內容完成評價工作并把結果回傳，后臺對專家評價結果進行處理并可視化展示在用戶界面。本系統的設計主要包括前端用戶和后端服務兩部分[8]，根據其系統功能又分為：智庫專家用戶端、后臺管理系統、服務器和數據庫。系統根據功能需求和用戶類別將系統功能分為登錄模塊、專家用戶模塊、后臺管理模塊，如圖3所示。這三個功能模塊是電影智庫專家完成整個過程評價工作的主要組成部分，基本可以滿足電影智庫專家評價系統的用戶需求。

本系統的開發過程使用的是V3.6正式版本的WeX5開發框架，使用Tomcat服務器并將其部署為系統服務器，使用MySQL數據庫，并將其部署為數據庫服務器。WeX5工具具有開源免費、跨端、拖拽式、組件化、可視化等特點，前端標準采用HTML5、CSS3、Javascript，并使用AMD規范的jQuery、Require、Bootstrap等技術，也支持多種后臺開發語言，PHP、Java、.Net，也支持云API[9]。在H5 APP開發過程中主要分為三個部分，即前端頁面的開發、后端服務的開發和APP的開發。前端頁面的開發就是新建頁面即新建W文件，文中WeX5開發框架開發的應用頁面是以.w結尾的文件，頁面使用JS語言、CSS和HTML語言來描述。后端服務可以為前端的頁面提供數據服務，WeX5中提供了三種后端服務：Java后端服務、.Net后端服務、PHP后端服務，其中本文使用的是Java后端服務。APP開發：首先新建本地APP，其次生成本地APP包，最后安裝調試APP[9]。

圖3 系統功能結構

本文在WeX5開發頁面中引用Cordova插件，來調用手機的硬件設備來顯示文本的內容和播放視頻，其主要分引用插件和調用插件方法兩部分。播放視頻的功能通過調用插件Videoplayer來實現，在手機中打開顯示doc或pdf等文本內容功能通過插件fileApi來實現。開發中的另一關鍵是使用Ajax(Asynchronize Javascript And Xml)技術以實現對界面進行實時更新。在開發中主要用到的三種交互方式是Shell方法、WindowContainer方法和WindowDialog方法。另外在后臺管理系統中利用attachmentSimple組件實現評價內容文件的上傳，利用Echarts(Enterprise Charts)控件實現數據的可視化展示功能。

通過對后臺管理員端登錄、電影智庫專家用戶端登錄進行開發，實現了系統用戶的登錄功能。按照開發方案的流程，智庫專家用戶端模塊可實現接受評價任務、進行評價工作、上傳評價結果、查看評價結果、用戶信息顯示及修改申請等系統功能需求，后端管理系統實現各信息模塊的管理功能。系統登錄模塊、智庫專家用戶端模塊、后臺管理系統模塊和數據庫模塊相互協作共同組成智庫專家評價系統。在完成評價任務工作過程中，系統各模塊的功能及評價工作流程如圖4所示，其中左側為后臺管理系統模塊、中間部分為數據服務模塊、右側為智庫專家用戶模塊。

4 結語

我國電影產業形勢一片大好，在電影創投、電影院線建設、電影特效制作等方面都取得了長足發展，但我國電影產業還未形成產出高質量電影作品的影視產業。面對新媒體、互聯網和大數據帶來的巨大變革，如何幫助影視創作者抓住機遇、迎接挑戰，產出高質量電影作品是電影產業的重要研究方向。

本文的研究有利于電影業產出高質量電影作品，為電影從業者提供一種新的評價工作模式，打破專家評價工作時間、空間和人員數量的限制，提高專家評價工作的靈活性和工作效率，具有現實意義。

主要取得了以下成果：第一、智庫專家評分法和智庫專家多目標決策優選法算法的研究并應用于評價系統中，增加專家評價及預測結果的合理性和準確性；第二、利用WeX5開發工具完成用戶端APP的開發和后臺管理系統的開發，完成服務端的數據服務功能，并對各模塊進行整合，完成了一個方便快捷的電影智庫專家評價系統，其可應用于電影前期創作過程的評價工作，為產出高質量電影作品的創作過程提供更多專業人士的視角和指導。

圖4 系統各模塊功能及評價工作流程圖