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首頁(yè)精彩閱讀數(shù)據(jù)分析證明最靠譜的電影評(píng)分網(wǎng)站不是 IMDB, 也不是爛番茄，而是..
數(shù)據(jù)分析證明最靠譜的電影評(píng)分網(wǎng)站不是 IMDB, 也不是爛番茄，而是..
2017-04-20
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前言

去影院看電影前我們都習(xí)慣上網(wǎng)看看影片的評(píng)分，從而選出想看的電影。
 
各種各樣的電影評(píng)分網(wǎng)站都提供他們對(duì)電影的評(píng)分，那么他們的評(píng)分依據(jù)是什么？哪個(gè)電影評(píng)分網(wǎng)站給出的評(píng)分最靠譜呢？
 
一位數(shù)據(jù)科學(xué)家就從數(shù)據(jù)的角度分析了美國(guó)四個(gè)熱門(mén)電影評(píng)分網(wǎng)站， IMDB ，爛番茄， Metacritic ,和 Fandango 。從而得出了評(píng)分最值得推薦的電影評(píng)分網(wǎng)站。

評(píng)判的標(biāo)準(zhǔn)

本文的推薦需基于一定的標(biāo)準(zhǔn)，從而來(lái)判斷哪個(gè)平臺(tái)的電影評(píng)分是最值得參考的。在這種情況下，我將使用一個(gè)單一的標(biāo)準(zhǔn)：正態(tài)分布（也稱為高斯分布）。

評(píng)判最佳的電影評(píng)分網(wǎng)站主要是根據(jù)其評(píng)分是否最接近正態(tài)分布。指的是給出一組存在一定間隔的值，其中大部分值位于中間，而少數(shù)值處于極端或者特別高或者特別低。一般來(lái)說(shuō)，正態(tài)分布如下圖所示：


電影評(píng)分的正態(tài)分布意味著評(píng)分中存在，少數(shù)低評(píng)分電影，大多數(shù)評(píng)分中等，少數(shù)高評(píng)分電影。最接近理想的正態(tài)分布也就是最佳的電影評(píng)分平臺(tái)。
 
事實(shí)也是如此。就我自身而言，最為一名電影愛(ài)好者，我所看的幾百部電影的電影可大致分為：
 
極少數(shù)值得反復(fù)觀看的好片；
一些看了感覺(jué)浪費(fèi)時(shí)間的爛片；
以及大多數(shù)感覺(jué)一般，看完就記不清劇情的影片。
 
我相信大多數(shù)人——無(wú)論是影評(píng)家，影迷，還是普通電影觀眾，都有類似的經(jīng)歷。
 
如果電影評(píng)分確實(shí)反映了電影的質(zhì)量，那么我們應(yīng)該看到同樣的模式——大多數(shù)一般電影，少數(shù)爛片，少數(shù)好片。


每個(gè)柱狀條對(duì)應(yīng)一個(gè)評(píng)分。柱狀條越高，處于這個(gè)評(píng)分區(qū)間的電影越多。

進(jìn)而我們可以得出，一部電影的評(píng)分如下。



獲得高分和地分的概率都較低，但很大概率獲得一般評(píng)分。請(qǐng)注意“ likely ”與“ very likely ”之間的區(qū)別。

IMDB，爛番茄，F(xiàn)andango 還是 Metacritic？

有了合適的標(biāo)準(zhǔn)，現(xiàn)在讓我們具體來(lái)看看數(shù)據(jù)。

有很多網(wǎng)站都提供自己的電影評(píng)分。基于知名度，我只選擇了以下四個(gè)網(wǎng)站，分別是 IMDB ， Fandango ，爛番茄和 Metacritic 。

對(duì)于最后兩個(gè)，我只專注于他們的標(biāo)志性評(píng)分類型 - 即 tomatometer 和 metascore  - 主要因?yàn)槠湓u(píng)分對(duì)每個(gè)網(wǎng)站上的用戶都是可見(jiàn)的（指那能夠更快的找到這些評(píng)分）。其評(píng)分也在另外兩個(gè)網(wǎng)站上分享（ metascore 在 IMDB 上分享，而 tomatometer 可在 Fandango 上分享）。
 
我收集了些 2016 年和 2017 年參與評(píng)分人數(shù)最多和影評(píng)最多的電影。這214部電影評(píng)分清理后的數(shù)據(jù)集在 Github 可以下載。

我知道使用小樣本是有風(fēng)險(xiǎn)的，但至少能通過(guò)獲取最新的評(píng)分來(lái)補(bǔ)償?shù)摹?/span>

在繪制和解釋分布之前，讓我明確下我之前使用的定性值：從 0 到 10 分的基準(zhǔn)上，爛片評(píng)分在 0 到 3 之間，一般影片在 3 到 7 之間，好片在 7 到 10 之間。
 
分析

現(xiàn)在我們來(lái)看看四個(gè)網(wǎng)站的評(píng)分分布情況：


每個(gè)評(píng)分都有其特點(diǎn)。對(duì)于 IMDB 和 Fandango ，每個(gè)條對(duì)應(yīng)于 0.5 范圍，而對(duì)于另外兩個(gè)，柱狀條的值范圍為 5 。
 
Metacritic


簡(jiǎn)單來(lái)看，可以注意到， metascore 的直方圖最接近于正態(tài)分布。平均面積由不規(guī)則高度的柱形條組成，使頂部既不生硬，也不尖銳。

然而，位于中部的柱形條比其他兩個(gè)地區(qū)的更多和更高，且高度由中部逐漸降低。所有這些都清楚地表明，大多數(shù) metascores 都有一個(gè)平均值，這幾乎是我們正在尋找的。

IMDB


再看到 IMDB ，評(píng)分的大部分也在平均區(qū)域，但是高分的評(píng)分比重明顯偏多。其高分區(qū)域的直方圖卻較符合正態(tài)分布。然而，令人驚訝的是低評(píng)分區(qū)域有一部分是空的，這確實(shí)很奇怪。

最初，我認(rèn)為責(zé)任在于樣本數(shù)量較小。幸運(yùn)的是，我在 Kaggle 找到一個(gè)現(xiàn)成的數(shù)據(jù)集，其中包含了 9,917 個(gè)不同電影的 IMDB 評(píng)分。其評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)如下：


這種相似性提高了我對(duì)小樣本代表性的信心。
 
分布的形狀看起來(lái)與 214 部電影的樣本幾乎相同，除了低評(píng)分區(qū)域。這加大了 IMDB 評(píng)分的推薦度，盡管依舊很難與 Metascore 相比。

無(wú)論如何，結(jié)論證明： 214 電影樣本還是相當(dāng)具有代表性的。換句話說(shuō)，對(duì)這四個(gè)網(wǎng)站電影評(píng)分的分析是很有可信度的。

Fandango 


隨著信心的增強(qiáng)，讓我們繼續(xù)研究 Fandango 評(píng)分的分布情況，Hickey的分析似乎并沒(méi)有太大變化。顯而易見(jiàn)電影評(píng)分整體普遍偏高。低分區(qū)域完全是空的。可以很容易得出結(jié)論， Fandango 的分布與我的標(biāo)準(zhǔn)相當(dāng)遠(yuǎn)。因此， Fandango 并不值得推薦。

爛番茄


最后， tomatometer 的分布意外均勻。

這種分布在上下文中不容易解釋，因?yàn)?tomatometer 不是傳統(tǒng)評(píng)分，而是代表對(duì)電影給予積極評(píng)價(jià)的評(píng)論家的百分比。無(wú)論如何，我想它仍然應(yīng)該歸結(jié)為相同的正態(tài)分布，大多數(shù)電影在正面影評(píng)的數(shù)量和負(fù)面影評(píng)之間有一定差異。

結(jié)論：推薦使用 Metacritic 

總而言之，我建議在查詢電影評(píng)分時(shí)選擇 Metacritic 。

metascore 是來(lái)自知名評(píng)論家的許多影評(píng)的加權(quán)平均數(shù)。 Metacritic 團(tuán)隊(duì)根據(jù)評(píng)分和影評(píng)并從 0-100 分進(jìn)行分配。

同時(shí) metascore 也有一些缺點(diǎn)，如：加權(quán)系數(shù)是保密的，所以你不會(huì)看到每個(gè)metascore 中計(jì)數(shù)的數(shù)值。


原作者  Alexandru Olteanu
編譯 CDA 編譯團(tuán)隊(duì)
本文為  CDA 數(shù)據(jù)分析師原創(chuàng)作品，轉(zhuǎn)載需授權(quán)


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