为什么这部电影的豆瓣评分我不认可?—— 一点数据分析的视角

2017-06-16 14:14:42 +08:00
 cqcn1991

这是最近做的一篇分析,希望大家帮我看看,不知道有什么问题? 有什么建议也欢迎指出~, 原文在这里

源代码: https://github.com/cqcn1991/movie-compare

文中涉及的交互式散点图: https://cdn.rawgit.com/cqcn1991/movie-compare/master/clusters.html


不知道大家有没有这样的经历 —— 看了一部电影,但对豆瓣的评分并不认可

比如,之前看西游伏妖篇,我就很疑惑,为什么分数这么低?毕竟,周星驰是我很喜欢的导演

而且,评论区也出现了截然相反的评价

再比如最近的神奇女侠 Wonder Woman,虽然分数不错,但我并不觉得很好看

此外,一直以来也有“爱乐之城 /摔跤吧爸爸评分偏高了吗?”等类似的问题。所以,会想问 —— 为什么有的电影分数高 /低,但是我们并不认同?是不是豆瓣电影的分数有问题?

之前,从国内外评价差异的角度分析过,比如赤壁 /让子弹飞,国内外的评价并不一致,但还有没有别的原因?

1. 数据概况

选取 2008-2017, 国内公映的电影。限制豆瓣评分人数在 2W 以上,一方面讨论大家较为熟悉、主流的电影,另一方面也尽量减少水军等的影响。总共 815 部电影,评分分布如图

包括了很多大家熟悉的电影

2. 评分的差异

2.1 西游 vs. 杜拉拉

仔细观察西游的评分,会发现和相同评分的电影(杜拉拉升职记)的分布差别很大。

两者评分相同,评价人数也很多( 20W, 17W ),但 5 星和 1 星的比例差别很大[1]。

什么意思呢?

也就是说,尽管两者(平均)分数相同,但是背后的看法非常不同,评分差异很大,这也正好对应了上面,西游出现两种截然相反的热评的情况。

2.2 怎么衡量评分差异

评分分布的差异,可以用方差来衡量,计算方法如下

也就是计算 评分偏离平均分的程度。下文使用标准差( STD ),方差开方即可。可以做出标准差( STD ) - 豆瓣评分( Rating )散点分布图[2]。为了便于比较,做标准差 97%范围线。

可以看到西游和杜拉拉升职记的 STD 差别确实很大,西游的标准差排在前 3% ,争议性是巨大的,而杜拉拉则小很多。 另外,还发现散点图的有两个特点

对于收敛,可以从平均分怎么计算出来的角度理解:平均分越高,占高分的比例越大,因此评分差异较小。至于不对称,后面再说。

2.3 典型电影

这里,可以看到很多典型评价差异很大的电影,比如刺客聂隐娘一步之遥 等等都在这张图的上方,STD 很高

可以拿他们和 STD 较低的电影比较

这里可以问一个问题 —— 这些电影的分数相同,但同样好看 /不好看吗?

比如,刺客聂隐娘我 11的分数一样,但他们一样好看吗?

显然不是

和前面的比较类似,刺客聂隐娘虽然评分较高,但其 5 星 /1 星和我 11 差别很大。为什么呢?大家可能早有耳闻,看评论,也能看到

可能的原因,是刺客聂隐娘画面极具美感,但另一方面,剧情却让人看不懂。所以评分上出现了较大的分歧。一步之遥也是类似,算是比较有名的例子了。

爸爸去哪儿,也能从评论中看到一些端倪

可能的原因是,一方面是娱乐性优秀,带着小孩看电影的家长观众们觉得很好,另一方面,有人觉得这不是电影,纯属圈钱。

通常,我们总是在讨论一部电影评分的高低,但这只是平均分,当大家看法一致的时候,这个分数会很有参考价值。但当评分差异很大( STD 很大)的时候,这个分数的作用就有限了

3. 电影评分的形状

3.1 总共有几种形状?

从评分的分布,很容易想到关于评分形状的段子

那么,电影的评分,会有多少种形状呢?

可以用 K-Means 来做。实际可以分很细,这里简单分成 6 种,比较有代表性,结果如下图

[注,高 STD 的电影因为其形状差异很大,并不适用于这个分类]

这些分布,相当于电影评分的典型形状,两头和中间对应了大家熟知的 P, b 和钟形分布

这可以部分解释,为什么散点图是非对称的 —— 因为有很多 4 星为主的电影,但很少有 2 星为主的电影。毕竟,大多时候给的评价都是一般( 3 星),或烂片( 1 星),很少会有电影“精确烂到 2 星”。

每个形状下,也能看到 STD 高 /低的电影,比如魔兽,爱乐之城等等。

依然可以问这个问题 —— 这些电影分数相同,但是同样好看吗?

爱乐之城, 虽然评分和萨利机长一样,都算典型的好电影了,但是打 5 星的明显比萨利机长多,也侧面说明了为什么有人疑惑其分数“是否偏高”。魔兽,则可能有粉丝加成的影响。其他电影不再具体讨论,大家可以自己分析~

3.2 奇怪的形状

还有一些奇怪形状的电影,比如人间·小团圆,小时代 4, 长城,并不属于上述任何一种典型分布

这是为什么?

具体原因不得而知。但实际上,这是典型的混合分布的特征,也就是说,由几个分布叠加得到。

如果把最差评分和中等评分混合起来(各按 50%算),可以得到和上面非常相似的形状

那么,有没有可能真的是混合分布呢?

查看评论,不难发现,对于人间·小团圆,是 ZZ 因素导致了对其评分的极大差别。

小时代可能也是类似。有人看到郭小四就要打一星,另一方面,原著粉们则表示还算不错。

那么长城呢?可以查看近期的评价。需要注意的是,这时不太可能有水军了,因为这时候的分数对票房毫无意义。简单看一下前两页,发现 2-3 星居多

和当初的差评还是有差距的。更靠谱的当然是抓数据,不过豆瓣官方并没有公开相关的数据,这个以后有机会再补吧~ 延伸出来的问题是,恶评如流的电影,在下映之后,还会有那么多差评吗?

4. 总结

本文主要做了两件微小的工作

回到我们最开始的问题 —— 为什么有的电影分数高 /低,但是我们并不觉得如此?是分数有问题吗 ?

原因在于,那只是个平均分而已

而有意思的也在于此 —— 大多数人在谈论豆瓣的评分的时候,都知道这是平均分,也都能看到分数的分布情况。而且大多数时候,这个平均分是有效的,因为大家的评价较为接近( STD 较小)

但是,很少有人注意到评分的分歧大小(即 STD 的大小)。所以,当看到一部 STD 很大的电影,平均分和我们感受不符时,我们疑惑了,进而觉得豆瓣的评分有问题。实际上,只是因为人们的评价差异太大( STD 太大),使平均分失去了意义而已。


最后,我在想,有没有可能给豆瓣评分旁边加上一个小标签?比如,对 STD 特别大的电影,在旁边加个“分歧警告”标签,注明“这部电影的评价差异水平达到了前 3%,平均分的参考意义较为有限”, 进一步还可以分开展示好评 /差评,向用户解释评价差异具体如何。这样或许能减少一些人们对(平均)评分的疑虑。

然后,分析有什么疏漏或者没讲清楚的地方,也欢迎大家指出~

[1] 这里采用的是豆瓣的评分柱状图,画法并不标准(占比最大为定宽),但适用于基本的比较

[2] 实际 STD 的尺度没有这么大。这样画图类似于把 STD 做规整化,更方便于比较。

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112 条回复
cqcn1991
2017-06-16 21:10:06 +08:00
leemail
2017-06-16 21:23:09 +08:00
@cqcn1991 median, mode, cumulative distribution, nonparametric test

阿北弄了个傻的不要不要的 2x 平均值当评分,你用一个也不合适的参数说他那个不好其实也不合适
tairan2006
2017-06-16 22:42:18 +08:00
楼主你可以爬取多个社区的数据,然后做一个加权平均…

然后命名为 cqcn 影视指数什么的
zingl
2017-06-16 22:46:20 +08:00
https://www.v2ex.com/t/331068

我说怎么似曾相识

LZ 适合做靠发论文为生的工作
cqcn1991
2017-06-16 22:48:56 +08:00
@zingl ....比如代写和当枪手....
anyele
2017-06-16 23:03:24 +08:00
没有不服的, 豆瓣评分总的来说还是比较准, 粗略来讲 7 分以上的值得去电影院看, 7 分以下的就少浪费时间了
123qqqqqq
2017-06-16 23:14:25 +08:00
真心好文章,这个论坛要是多一些像楼主这样的人,少一些撕逼喷子就好了
paulagent
2017-06-17 00:25:05 +08:00
豆瓣的评分是怎么个算法,至今也没有公开吧,据说是学习 IMDB 的,但是 IMDB 也没公开,我听说是每个人的加权是不一样的。一个账户看过 10 部和 1000 部电影的权值貌似不一样,这点可能需要考虑吧。不太清楚是不是会影响你的结论
hzwei
2017-06-17 01:52:48 +08:00
分析很棒,收藏了以后慢慢思考。
支持并感谢一发楼主。😁
0915240
2017-06-17 07:09:31 +08:00
文章不错。

然后有分歧才是特色吧。说白了作为消费者只是个参考,只有卖不出片子的发行方导演才整天关注这个。
cqcn1991
2017-06-17 07:12:01 +08:00
@paulagent 这个点不错
之前没有仔细验证,我算一算回来跟你讨论一下
botman
2017-06-17 07:39:10 +08:00
很有参考价值的好文 收藏了。
lx1510
2017-06-17 08:15:18 +08:00
爱死数学建模,顶你。从楼主样本数据里发现一个高分又没看过又题材感兴趣的电影,想飞的钢琴少年
mailworks
2017-06-17 09:20:02 +08:00
好像是不错的分析
xiaozhaojun
2017-06-17 09:28:24 +08:00
好文,马克
ilotuo
2017-06-17 09:51:40 +08:00
豆瓣的打分系统应该不是直接取平均数
豆瓣的直方图比你的 std 更直观
MartinWu
2017-06-17 10:28:45 +08:00
为楼主的分析点赞
bravecarrot
2017-06-17 11:06:58 +08:00
@vitalbo 那样一来就比较复杂啦,得先对用户建模。算出没给我用户对当前电影评分的权重...
bravecarrot
2017-06-17 11:25:44 +08:00
排版很赞,思路清晰。
如下建议供楼主参考:
1. 单纯地展示数据,分为 p,b 型电影并没有太大意义。应该得到一个较为明确的建议,比方说 lzappend 中提到的,“争议较大”的标签。
2. 可以基于豆瓣的星级评分,构建出另一种更好的评价方式。基本特征包括,观看人数,导演演员等;不同用户的星级评分权重可以不一样,对参与评分的用户进行建模,包括用户观影数量,每种类别电影的数量,以及用户给出的平均分数(可能有的用户对电影的平均评分很高或很低,即他本身评分的均值过高或过低),以此获得一个权重,来对当前电影进行评分计算。
目测 lz 码力很强,加油😬
cqcn1991
2017-06-17 11:44:37 +08:00
@paulagent @ilotuo

专门拿数据验证了一下,拿计算出来的平均数和官方给的分数取差,直方图分布如下

![index.png]( https://ooo.0o0.ooo/2017/06/17/5944a3f890a18.png)

简单来说,就是实际影响很小

个人估计,豆瓣 /IMDB 有两套评分系统,见 https://www.zhihu.com/question/19627832

另一套,也就是你们说的,更细致的评分,主要应用于 TOP 250. 这也就是为什么分数高的电影,并不一定会在 TOP 250 里面。

另一方面,假设不是平均分,也没关系。文章观点其实很简单 —— 当你使用一个数值来代表观众整体观点的时候,什么时候这个数值是有效的,什么时候这个数值是无效的?

对豆瓣电影来说,近似当作平均值来考虑(就上图所证明的),那么,当大家看法接近的时候,这个分数是有效的;当大家看法相差很大的时候,这个分数的代表性就不足了。这里只是用标准差作为一个量化标准而已。也完全可以采用其他更严谨的指标.

不知道这样是否还有问题?

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