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  • 1 # 小萍影視吧

    評分受很多因素影響,很難反映電影的真實水平,比如廣告宣傳啦,口碑啦,電影名字起得好壞啦,有沒有明星啦,還有水軍多不多啦,能影響評分的因素太多了。個人覺得前期反應是比較客觀的,還得看中期評分

  • 2 # 米內向基羅

    很大程度上,一部電影的評分可以反映電影的好壞。

    的確,電影的好壞和評價文學作品一樣,是一種主觀感受,沒有一部電影可以討好所有觀眾。拿大家最熟悉的豆瓣電影評分來說,《肖申克的救贖》、《教父》、《泰坦尼克號》這些經典高分電影下面,同樣有人打一星,理由可能很簡單:我不喜歡,很無聊看不下去;同理,所謂的爛片可能也是部分人的心中摯愛,《悲傷逆流成河》也能觸動部分人柔軟的內心。

    不過,即便是主觀感受,蘿蔔青菜各有所愛,但一部電影的評分,不是一言堂,它終究是綜合了千千萬萬看過電影的觀眾們給出的高分、低分後得出的平均分值,最後的這個評分,在很大程度上就反應了觀眾的喜好。

    我也承認,觀眾的喜好並不能與一部電影的好壞完全對等,但是電影本就是為觀眾服務的,如果不能贏得大多數觀眾的喜歡,那它終究是一部短期內「失敗」的作品。

    當然,也不排除這部當下「失敗」的作品,可能在幾年或是十幾年後,突然能被欣賞和喜歡了,甚至被奉為神作,但在這個當下,它就是一部「失敗」或是沒能成功的電影作品,評分肯定高不到哪裡去,只有當它能被觀眾看懂和欣賞時,評分才有上升的可能性,比如《海上鋼琴師》剛出來的時候,觀眾和市場反應平平,但多年後,它已經成為了各大電影排行榜上的無冕之作,誰都不能說它不是一部好電影。

    所以,哪怕評分機制在短期內可以受到觀眾口味和市場趨勢的影響,但是長期來看,一部好的電影終究會拿到一個高分。

    同樣,也有當下受到觀眾和資本追捧的電影,收獲了超高人氣和票房,也不能說明它是一部好電影,而這一點一定可以從評分上反應出來,比如郭敬明導演的作品,亦或是《上海堡壘》。

    最後再補充一點,一部電影,從它面向觀眾的時候開始,它就已經不屬於導演了,觀眾如何解讀如何理解電影本身,以及電影想要表達的深意,都不是導演可以左右的,也不能左右,如果在導演的理解裡,他的電影有比大部分觀眾理解的內容更深遠的含義,但觀眾沒有感受到,那導演也強加不了給觀眾,這就是一部失敗的作品。其實,從這個角度看,大多數觀眾打出來的分數,正好能反映出一部電影的好壞。

    以上。

  • 3 # 隨緣一剪

    一部電影的好壞,不是有他人的評分決定的,每個人的感官是不一樣的,莎士比亞說過:一千個人有一千個哈姆雷特。電影也是如此,只有你自己去看去感受,才能得知這部電影的價值和意義。

  • 4 # 小豔的Vlog

    現在電影評分,每個人都有自己的標準,就大眾評分而言,豆瓣評分還算是比較能代表電影真實水準的,所以豆瓣評分成為了許多觀眾,參考影片質量的標準之一。

    有網友說,如果不看豆瓣評分,我們還能看什麼呢?因為你根本找不到一個更有說服力的評分網站。在貓眼評分上,《空天獵》這部影片也就是個不及格的水準,而居然有8.7的高分。《追龍》,《羞羞的鐵拳》更是達到九分,《縫紉機樂隊》居然也有9.3分。 而在豆瓣評分上《羞羞的鐵拳》只有7.5分,《追龍》7.6分,《空天獵》更是隻有7.8分。

    其實不管是在國內還是國外,豆瓣還是imbd或者爛番茄,任何一個評分平台都不可能完全定義一部電影的好壞。只不過豆瓣代表了大眾偏專業的看法,而且很多人都知道豆瓣,久而久之就成為了一個大家都公認的評分平台。而且在自媒體時代到來的時候,許多大v就用豆瓣的評分來做標準,來評定一部電影的好壞。不管你是不是專業影評人還是街邊賣豆瓣的大叔都可以評分,而且兩個人的評分最後都會消化近全部人的評分中,處於平均人頭數最後的一個平均分,這種評分機制是越多人評分越公正。

    豆瓣評分者真實,平台扎實,不受外界影響。 豆瓣在電影剛剛上映時,就有可能會出現水軍刷分的現象,但隨著評分人數上升,口碑也會有一個相對公允的體現。最好地方就在於電影評分有一個持續運動和發酵的過程。

    近年的評分遭到大量的水軍充斥在其中,刷分拉仇恨很多,漸漸被人感覺評分是一種笑話,但例如以前的老電影《肖申克的救贖》,《阿甘正傳》等等,這些電影在豆瓣的評分是值得相信的,因為這種電影沒有利潤可賺,沒有必要去購買大量的水軍去拉低分數。

    豆瓣不參與電影發行,而豆瓣影業參與制作的電影又少,豆瓣的售票業務市場佔比基本可以忽略不計,所以豆瓣和電影片方基本沒有任何利益瓜葛,而豆瓣為了維護自己評分的客觀公正,與水軍處於對立面,堅決打擊水軍刷分的行為。畢竟沒有一個平台是權威和標準評判,一部電影還需要綜合衡量比較好,畢竟一千個人心中就有一千個哈姆雷特。

  • 5 # 自行人

    普遍情況下,我們會說豆瓣6分以下是“爛片”,7分(或者7.5分)以上是“值得一看”。我個人覺得這個說法確實是ok的,但並非不存在問題。

    第一,你不可以將豆瓣的所有類型片放入同一個評分體系。

    舉一個很典型的例子,我們普遍對超級英雄電影非常寬容——不僅僅是普通觀眾,影評人亦是——只要不到《雷神1》《美國隊長1》那個程度,基本上絕對在7分以上。比如說,上映時同樣都是8.2分的《銀河護衛隊2》和《愛樂之城》,但你應該知道這裡面的含金量是完全不一樣的。(現在一個降了0.1一個升了0.1)

    不僅僅是電影類型,地域之間也存在差異。比方說,不得不承認,豆瓣觀眾對於目前的院線中中國產電影要求是有些嚴苛的。(當然我們也應該承認,一部分中中國產爛片打負分都不足為過。)而我前兩天為了科林叔看完的《BJ單身日記》三部曲,這個類型的瑪麗蘇無邏輯意淫劇情,真的值得統一的7分以上嗎?再比如,前段時間看日劇觀察下來,事實上對日劇的打分體系也完全不能用作中中國產劇的範疇,當然這也就包括韓劇英劇美劇,以及英美(主流)電影歐洲(非主流)電影印度電影等等等等。

    實際上,地域某種程度上決定了我們以怎樣的心態看待這部電影,因為只要是涉及地域,一定程度上就涉及了影片背景國情等等因素。例如《大護法》的8.0分,我們確實承認這部電影存在這樣那樣的硬傷,同樣題材在國外電影中也不乏優秀的案例,但這樣一部自分級且帶有寓言色彩的反烏托邦(or反極權)中中國產動畫電影打出這樣的分數就有一定的道理。同樣,《摔跤吧爸爸》9.1分確實有點虛高,但當你結合了印度國情,這樣一部帶有超前性的有育人意義的電影就值得人們深思和尊敬。

    這其中又牽涉到了接下來要講的幾點問題。

    第二,受眾範圍。一千人打分平均下來的9分和十萬人打分平均下來的9分含金量一定是不同的。與國劇甚至部分英美劇相比,日劇的受眾終究是有局限性的。再比如小眾的美劇,單純的喜好顏值或者基情的觀眾在小範圍內的褒貶,這個高分或低分就都是要被打上問號持保留意見的。再舉個例子,比如我男神的《刺客信條》5.4分(五萬人評分),另一部差不多爛的《百夫長》6.3分(七千人評分),差了將近1分,但你並不能因此就說前者比後者更爛。實際上我覺得兩者敘事同樣垃圾的情況下,前者的視效甚至更勝一籌。但問題就在於,《刺客信條》是一部耗資巨大陣容強硬不論國內國外都有著巨大反響的作品,關注這部電影的不僅僅是演員以及編導們的影迷,還有大量原版遊戲無比忠實的粉絲,他們看電影的角度對電影的預期和要求都是一部小規模上映未引起多少水花的普通B級片(甚至現在只有粉絲會去看的電影)無法比擬的。

    第三,說到底,評分是一件很主觀的事情,甚至影評人可能也只能說是趨向於客觀,而無法完全摒棄主觀。我們常常見到一種說法——“多一星為了xxx”“為xxx減一星”。這種情況多見於小眾電影,比方說第二點裡所講的為“顏值和基情”打出的高分。但實際上這個問題是普遍存在的。例如我偶像去年參演的電影,雖然那部電影依舊是妥妥的低分,但短評中不乏“一星給xxx(我偶像)一星給xxx唱的主題曲”…可問題是,他真的值得這一星(即兩分)嗎?他的演技有多好嗎?……所以憑什麼呢?就憑粉絲多嗎?當然,這些想法,包括我以上對於《BJ單身日記》的想法,這都是我個人的主觀想法,並不能代表任何人。歸根結底,這是因為豆瓣的觀眾並非普遍擁有專業知識的影評人,且即便是影評人,也並不百分之百的等於權威,等於標準答案。我也經歷過豆瓣5.0的電影我覺得好看,8.9的片子我覺得一般,但我並不因此而懷疑自己的判斷。

    看電影其實是自我探索的過程,分數雖然存在以上的局限性,但確實是接觸好電影的捷徑。然而當你要對電影真正地有一套自己獨特甚至獨立的認識見解則是一個沒有捷徑的過程。

  • 6 # 加點力向錢看

    兩組比較研究Meta分析ESsm 的計算是基於結果變量(反應變量)為連續性分布的比較組的均數、標準差和樣本量的大小,如果納入的研究這幾個統計量都具備,且各研究的結果變量採用相同的操作,比如變量的定義相同、測量的方法相同、變量的賦值相同且為連續性變量,則可直接利用原始研究各組間比較的均數差構建效應統計量,這種效應統計量稱為未標化的均差效應統計量。但在大多數情況下,納入Meta-analysis的各研究文獻結果變量的操作差異較大,比如,在行為干預研究中,對變量的結果測量可能用到不同的測量量表,這樣,不同的研究結果間不能進行直接的比較和分析,在進行Meta-analysis時採取的措施就是對原始測量的值進行標準化後構建標準化的效應統計量。用於Meta-analysis的標準化均數差效應統計量(ESsm )可根據原始資料提供的信息,計算方法總的來講分為直接計算和間接計算兩種情況。最常用採用加權均數差和標準化均數差均屬於連續性變量中的兩個效應指標。1.加權均數差(WMD, weighted mean difference),用於Meta分析中所有研究具有相同連續性結局變量(如體重)和測量單位時。

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