電影打分一直是文科生的專業，

今天理科生也要來湊熱鬧了。

文 | 光譜

大學時候有個朋友跟我吹，

說什麼 IMDb 百大電影全都看過。

我問他肖申克是誰，

他卻支支吾吾……

開個玩笑。

雖說電影這件事見仁見智，

但是談起影史佳片，大部分人都同意，

《肖申克的救贖》穩坐頭把交椅。

不過最近有一件有趣的事：

兩位意大利科學家發了篇論文，

講他們如何用 AI 給電影打分排名，

肖申克壓根沒有上榜……

這就很有趣了。

因為我查了下這兩位專家，

Livio Bioglio 和 Ruggero G. Pensa 教授，

是意大利都靈大學計算機專業的。

倆寫代碼的

為什麼要跟電影過不去 :/

質疑研究者的專業性之餘，

還是要看下倆人有什麼話可說。

“

電影的成功，通常是由票房收入或專業評論的意見來衡量的。然而，這些衡量方式可能受到外部因素的影響，例如廣告營銷或者趨勢，而且它們無法準确呈現一部電影長期的影響力。

仔細一琢磨，還真略有道理。

如果跟業内人士讨論最“成功”的電影。

你說《阿凡達》和《星戰：原力覺醒》

不會有人反駁你。

前者全球票房28億美元創紀錄，

後者美國票房将近10億排第一。

票房越高，看過的人越多。

如果這不算成功，這沒有影響力，

什麼片子成功，什麼叫影響力？

可是在兩位科學家開發的 AI 眼裡，

這兩部電影算不上有影響力。

因為這 AI 評出的最具影響力十大電影，

壓根就沒有21世紀上映的：

這個排名裡的片子我都聽說過，

出于對不同電影主題的興趣，

隻看過其中幾部。

比如我很喜歡科技，也喜歡科幻。

所以《2001：太空漫遊》讓我看得很爽。

（盡管它節奏真的慢爆）

作為一個卡在八零末尾的半吊子電影迷，

這個排名讓我意識到自己看得還不夠多。

可你看，前十名都是上世紀的老電影，

明明是2018年的 AI，

把一百年前的電影都翻出來了，

是不是有點太老古董了？？

在粗略看了一遍論文後，我發現，

這倆科學家提出的電影評價方法

确實挺有意思：

就像評價網頁排名那樣，

他們用超鍊接的數量和權重，

去評價一部電影的影響力。

我是沒看過多少電影，稱不上專家。

但網頁排名我知道啊！

雖然我也沒幹過 SEO，

但做了這麼久内容，至少略懂一二吧。

概覽這篇論文，評價指标一共四個：

In-Degree,

Closeness,

Harmonic,

PageRank.

先别發懵，這四個指标其實很好理解。

咱們一個一個看。

1

In-Degree入度中心性

簡而言之，

或者你在微信上有300個好友，

那麼你在微信的入度中心性就是300。

明白了吧？

或者看下面這個圖：

一号圈入度中心性=0

因為沒有其它圈指向它；

二号圈入度中心性=2

因為有兩個圈指向它。

搜索引擎給網頁排名的時候，會用這個指标，

比如矽星人FM播客 (gxr.fireside.fm)

如果有另外兩個網頁上有這個鍊接，

那麼矽星人FM的 In-Degree 得分就是2。

（歡迎收聽矽星人FM）

那麼回到這篇論文，

也是利用這個評價指标，

研究人員從 IMDb 數據庫裡

尋找電影 b 對電影 a 的指向。

這個指向，可能是所謂的“緻敬”

比如《大話西遊》對《重慶森林》的台詞戲仿：

（其實星爺特别喜歡戲仿其他經典影視劇，

感興趣的朋友可以多了解下。）

或者美版《無間道》直接翻拍港版：

甚至隻是劇情上的引用，

比方說《夜宴》直接引用了哈姆雷特的劇情。

再比如科幻電影《2001：太空漫遊》

它的章回體叙事節奏被不少電影采納，

場景設計後來也出現在其它太空電影裡。

（比如回轉的太空艙）

總體來講，它在更多層面上影響了更多電影。

不管怎樣，隻要電影 a 被其他電影

以各種方式緻敬翻拍和引用，

那麼電影 a 的 In-Degree，

就是這些電影的總數。

2

Closeness 接近中心性

Clossness 接近中心性也比較好理解。

比方為一座商場選址，

地産商要計算商場和周邊居住區的距離。

最後選擇的地址，

和所有居住區之間的距離之和最小。

那麼它的接近中心性就是最高的。

比如下圖，所有的點都是居民區，

（把它當成北京市）

直覺上把商場建在王府井 E 是最近的，

然而實際上 B 點才是接近中心性最高的，

（大約青年路或者望京附近）

因為它同時兼顧了市區以及通州燕郊的居民。

利用這個指标，

很容易評價最有影響力的演員。

比如薩缪爾·L·傑克遜，

在這個算法選出十大演員裡排第一：

他合作了不少演員，

參與了82部電影，

演過佳片也有不少，

像演過電影多的、

跟其他演員合作多的、

表演技巧被其他演員采用的，

他/她們的接近中心性都很高。

3

Harmonic 和諧中心性

比方說有5個網頁上有矽星人FM鍊接，

這5個網頁被稱作一度網頁，

那麼矽星人FM 的和諧中心分數就是5。

又有10個網頁上有上面那5個網頁，

它們叫做二度網頁，

那麼分數就變成了5 (10/2)=10

又有36個網頁上有上面那10個網頁，

你一定知道它們叫什麼……

分數又變成了5 (10/2) (36/3)=22

我們回到電影的語境，

還是用《2001：太空漫遊》舉例。

它的設定被《星際穿越》采用了，

而隻晚一年上映的《火星救援》

也有跟《星際穿越》類似的橋段。

再假設另外6部電影借鑒了《火星救援》

那麼可以這樣計算：

《2001：太空漫遊》的和諧中心分數

1 (1/2) (6/3)=3.5。

現在你明白了：

一部電影的和諧中心分數，

就是“緻敬”了它的電影數量 x ，

加上對 x 緻敬的電影數量 y 除以二，

再加上對 y 緻敬的數量 z 除以三

這樣一直相加下去……

4

PageRank 佩奇排名

你可以沒聽說過佩奇排名，

但你肯定聽說過它的發明者：拉裡·佩奇！

沒錯，就是 Google 的聯合創始人。

簡單來說，如果把網頁a在 b、c、d上每一個鍊接

都看做其他網頁對這個網頁的一次投票，

那麼把這個投票再加上b、c、d的權重，

就成了佩奇排名。

比方說隻有某個小網站上有你的鍊接，

那麼你的得分就比較低。

但如果你的鍊接上了 Google 首頁，

你的得分就變得超高。

放在電影的語境下也是一樣。

《星際穿越》緻敬了《2001：太空漫遊》

《星際穿越》拿了不少奧斯卡，

相應地，後者的得分就很高。

反之亦然：

《逐夢演藝圈》緻敬了《房間》

可是《逐夢演藝圈》本身是大爛片，

所以《房間》的得分肯定也不咋地……

如果你對這個研究感興趣，

可以在拉到最後“閱讀原文”查看論文。

這份論文出來之後，遭到不少質疑。

有人指出這種評估方式太“科學”了，

可能存在“過拟合”現象。

大部分人則表示根本看不懂，

而且結果明顯太偏向老電影了吧！！

前十名裡沒有80年代之後的電影，

上榜的大部分也都在40年代之前。

研究者也給出了他們的解釋：

“

得到這樣的結果也并非完全沒有想到。因為這個評估方式衡量的是電影在曆史上的影響力。而這些經典老電影，代表了人類在電影藝術上的早期嘗試和最初的進步，進而它們對後來電影産生影響的可能性也更高。

在論文裡，研究者沒有提供更多的解釋，

不過看着排名靠前的這幾部電影，

其實一般人都能說得通。

比如第一名的《綠野仙蹤》，

并非第一部改編自原著的電影，

卻是影史第一部經典的童話影片。

片中主演朱迪·嘉蘭演技逆天唱功爆表，

片子大膽嘗試了先黑白、後彩色的畫面，

在那個戰亂的、血腥的、黑暗的年代，

這種轉折也被視為對美好未來的暗示。

站在影史的視角來看，

要說《綠野仙蹤》是後世童話片的模闆，

也并不算是過譽。

再比如第三名的《驚魂記》(Psycho)，

它被譽為懸疑、驚悚、恐怖類型片的祖師爺

雙重人格在大熒幕上的首次呈現。

後來的許多同類電影，

叙事方式、鏡頭語言和拍攝手法

都是模仿甚至直接拷貝的《驚魂記》。

片子最經典的無疑就是那場浴室殺人戲。

不到一分鐘，數十個鏡頭組成的蒙太奇，

沒有一個鏡頭出現兇器刺入人體的畫面，

卻營造了一種觀衆從未體驗過的恐怖感。

而如果我們就拿《驚魂記》，

跟後世的電影來比較。

它在片中有很多細節上的巧妙設定，

比如畫框、鏡子之類背景道具的布置，

被用于營造不和諧的氣氛，

或者雙重人格的暗示，

在後世的電影裡，

能夠看到大量精湛的蒙太奇剪輯，

體會到使用雙重人格營造出的氣氛，

以及經常出現的“大反轉”。

卻極少能看到像《驚魂記》一樣詳實的細節。

而少數需要引入心理或者科學原理，

才能理解的驚悚或科幻片，

卻被更多人評價為晦澀難懂。

不知道該說電影越來越爛，

創作者越來越懶，

是作為觀影者的我們越來越傻了。

……

還是回到這篇講電影打分的論文。

你可以說這個評分方式太偏向老電影，

我倒是覺得，

它做到并且做的很好的一點，

就是把老片子如究竟何影響後世電影，

以及影響究竟有多深的評判标準，

給量化了。

我們總是談論一些老片子有多經典，

它們開啟了新的電影類型，

或者創造了經典的叙事方式和鏡頭語言。

但無論我們如何吹捧這些老電影，

它們的地位都來自大衆意見或者專家評議，

而不是絕對科學的評估方式。

奧斯卡獎就是由專家學會評選的

當然，我也不是說這篇論文提出的評估方式，

就一定絕對科學。

更何況，評價文藝作品的好壞，

本就是一件很主觀、不科學的事……

但至少這篇論文在評價電影這件事上，

朝更科學、更合理的方向上前進了一步。

更重要的是，它的結果提醒了我們：

自從80年代後，

電影工業已經很久沒有發明嘗試新東西了。

就為此，我都覺得這篇論文值得一看，

它所提出的評估方式值得考慮。

你覺得呢？

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