澳门新葡亰平台游戏豆瓣的装13者们,久违的好片

       打一星的孙子们,收起你最后的节操和你那可怜的自恋感吧。一部好好的电影,就被你们这帮孙子活生生的毁了。当你看到那个年代的同胞受着你无法了解的痛苦的时候,你们不但没有反思和同情,反而想着以你自以为高尚的想法如何去诋毁这部电影。我想说:你TM的够了。当我看到有些人在骂赞扬电影的人是水军的时候,顿时我就感觉到尼玛智商无下限。
    你们永远无法理解心灵上的触动有多么震撼,因为,你摸摸你的左胸偏下部它还在吗?
    没错 ,我就是在骂街,因为我觉得没必要和这些人说什么仁义礼智信,它们不懂。
    最后我想告诉那些想打一星的朋友们,你不喜欢这部电影不是你的错,但如果你想要对它进行评价,中肯一点,好吗?
    水军们,我已经懒得鄙视你们了,诽谤他人将会坠入炼狱,永世难得超生。
    可那些脑残和跟疯狗,求你们别再秀下限了好吗,记住,无论怎样,你首先是一个中国人。     

昨天看完电影,打开豆瓣看到5.8的评分,心里觉得不至于吧6分都没有。今天再看豆瓣,评分掉到了5.5,我不禁对豆瓣广大装逼范们的三观和审美产生了担忧。

更新于2017年6月26日,在第二部分数据探索时,根据@Radon的建议,为了消除极值对结果的影响,在统计比例前去除了离群点(outliers)的用户。

那天选电影看的时候没有什么特别感兴趣的,而智取威虎山已经看过就只好选个国产喜剧看看了,本以为又是雷剧(在早更女撒娇女的轰炸下我的承受能力已经很高了),结果真的是出乎意料的好看!PS:看到豆瓣一些给好评的都被评为水军我真是醉了,好吧那我就做一回水军。
情节什么的我就不剧透了,因为我向来讨厌被剧透所以推己及人下吧。
杨子姗演得很好,比致青春里那张刻薄聒噪的脸看起来顺眼多了(不明白致青春好在哪里了,完全看不下去,还比不上匆匆那年。)
陈柏霖演的男神反而不大出色,反正我对这个角色没什么感觉,演技也说不上多好,可能发挥的余地有限吧。
最令人惊喜的就是孙子了,说实话如果买票前就看到有鹿晗这个名字可能我不会进去的,生理心理上讨厌和棒子有关的人,虽然棒子的电影拍的确实好。在我印象中鹿晗就是某个棒团里的一员,长得很娘而且脑残粉最多,看到他的新闻都是自动屏蔽的。但是电影里我只看到一个清新干净的小伙,演技说不上好但是很亲切自然,眼睛特别清澈,一看就不是很世故很多心眼的人,和奶奶之间的互动全部都是笑点。很好,从此路黑转路粉(我没打错别字)。
最后说下爷爷,爷爷真的好帅哈哈哈,没错我就是个单纯的颜控罢了。

   一直想给自己觉得好看的电影写个影评,以此来留个纪念,因为发现一部好电影,就像中了奖一样那么开心。这部电影还不至于好看到让我想写影评冲动的地步,但是看到这么多打一星二星的,实在忍不住了,即使要牺牲掉一局LOL的时间也要来说几句。有几个评论说得挺有道理的:难道要变形金刚拍出为奴十二载的深度吗?难道天启,自杀小队在挖掘人性深度上比长城强吗?为什么对欧美电影不这么苛刻?然而这些对电影的客观见解被喷子们无视,他们甚至会一个个地点击持不同意见者的主页看他们评论的电影,以此来判定是否水军。我觉得豆瓣应该举办一场鉴水军大赛,喷子们绝对拿第一。

前言

是的,继《摆渡人》后豆瓣又被《李雷和韩梅梅》制作方控诉了。

电影《李雷和韩梅梅》出品人陈永宁发出的公开信称,《李雷和韩梅梅》在上映后获得诸多影评人、著名专家学者如饶曙光、尹鸿、周黎明、史航等人的认可,已经获得了三千万票房,但在“阿北”“领导下的豆瓣”该片得分只有4.2分,陈永宁表示“已经出离愤怒”,他认为豆瓣已经成为“绑票和敲诈的现场”。

作为豆瓣7年忠实用户,我觉得这个帽子扣的很不讲道理呀,出于探索精神,我去看了下这部电影的豆瓣页面。

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李雷和韩梅梅电影豆瓣页面

粗粗一看,这不就是很典型的被誉为“绝世烂片”的L型电影嘛!

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通过评分图形判断豆瓣评分

当然,只凭着评分形状来判断一部电影好坏也是比较片面,我想从数据分析的角度,从尽量客观的角度来对《李雷和韩梅梅》的评分做一个研究,希望能证明这部电影是否有恶意带节奏或者大量非正常用户评分评论的情况,活生生把一部优秀的电影刷成了绝世烂片。

印象最深的一幕就是奶奶在拍照时说的:我最美的时候,连我自己都错过了。 看得心里很酸。

  其实看着这些喷子,我看到了好几年前年幼无知的自己,那个时候只爱看悬疑片,把豆瓣上7分以上的悬疑片几乎全看完了,跟着剧情一步步推进特别过瘾,看完还觉得意犹未尽。觉得科幻片嘛,无非就是看个特效,剧情单一有什么好看的。后来认识了男朋友,只要有大片上映,必带我去电影院观看,我慢慢发现其实视觉上的震撼来得并不比剧情上的婉转差。再后来我发现其实评分7分甚至6分以下的也有不少好电影。如果是那时候的我估计也会给这个电影打一星,因为只看中剧情而看不到其它方面,愚蠢并不可怕,可怕的是蠢而不自知。

数据搜集及处理

首先,应该从具体的评分和评分用户入手。因此,我决定抓取我们所能看到的评论信息。

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爬取界面

截至到我开始爬数据的时候,在一万多的用户里有5938人撰写了观后的短评。所以我开始抓取这些人的评论以及个人信息。数据包含的字段如下(后来补上了一个评论时间):

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爬取结果

这其实是一个两层抓取,首先抓取在电影页面上的评论,然后再针对每一条评论,转到该评论用户的个人页面,抓取他的其他信息。最后得到了1838条数据,也就是说普通用户在网站上能看到的关于这部电影的评论只有1838条,还有一部分是被豆瓣给隐藏了。

看到好多人写的很内涵很温馨,我就不写了。第一我没有那么好的文笔,第二会剧透,第三去电影院只是想找点乐子看,不愿想那么多。

   逻辑合理,特效过关,笑点也有,至少这是一部及格的爆米花电影。也许看过就忘了,不会有什么值得人深思的东西,但至少我在看电影的过程中得到了愉悦,看到了美好的画面(孔明灯齐放那个镜头美呆),这就够了。不过最大的硬伤是为什么要请景甜啊!!!每次听她开口都好出戏,尴尬癌都要犯了,感觉像在背台词,演技不是靠说话大声就可以啊喂。TFboy虽然也让人尴尬,但他是个小配角,可以忽略。

问题一:豆瓣是否有故意隐藏评分高的评论而展示评分低的评论的行为?

在1838条数据中,只有1765条数据是有打分,剩下的是评论了但是没有打分,我对者1765条数据计算了所占比例,如下:

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获取数据中的打分分布

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整体打分分布

我们可以看出来,在我们所能看到的短评中,5星人数有9%,4星人数有7%,而1星所占的比率降到了50%。也就是说,在短评展示页面里,在我们所能看到的有限的短评里,3星及以上评论的人数的比例是超过了整体的评分情况。第一个问题的答案也就不言而喻。

另外如果按照短评打分情况来算电影评分的话,李雷和韩梅梅应该可以再稍微高一点,整体分会在3-4分左右。我觉得公开信中提到的4.2分是比较接近短评的整体评分。

再吐槽一下:隔壁坐了四个鹿晗粉,一直都在大呼小叫,逼得后面两女生去投诉无用最后提前离场了,我想这两个姑娘可能这辈子对鹿晗都没好感了吧。所以鹿晗的粉丝们能低调点吗?

  也许这里不适合我,毕竟这里是文艺装逼范的天堂,给一星才能显示出自己的逼格和优越感,他们的四星五星就像无价之宝一样不能轻易给出去。其实我真的无法理解喷子们是什么心理,这样的电影也能喷特效垃圾,我是服气的,为了黑而黑有意思吗?也许是现实生活太不如意了,需要来网络上发泄吧

问题二:究竟是哪些人打了分?

根据用户信息,在去掉离群点后的用户中,平均每个人标记“看过”电影63部,标记“想看”电影3部,平均注册时间为 2015年4月29日。针对不同打分等级以及不同的特征,得到如下图表:

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看过

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想看

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注册日期

从以上三张图表我们可以看出,其中打5星和4星的用户,无论是“看过”,“想看”,还是“注册日期”上,达到所有用户中平均水平的人数比例都相当之低。由此可得,在5星和4星评分中,充斥着“标记影片数量少,注册日期晚”的用户。而反过来看打分低的用户,其中打2星的用户有42% 的人所标记的“看过”电影数量高于整体平均水平,五个档次中比例最高,其次是3星和1星。值得注意的是,在注册时间上,打1星的用户注册时间早于2015年4月29日的达到了40%,和5星的最低比例21%形成了强烈的反差,这类用户属于“注册时间早,标记影片数量多”,的确都较多集中在了低分档。为了更加直观表现用户分类,我们可以看下面这张数据透视图:

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数据透视图

此时,我们大概知道给《李雷和韩梅梅》这部电影评分的1765个用户是怎么样子的了:打五星的用户,以豆瓣新用户为主,他们注册时间比较短,使用豆瓣次数比较少,标记“看过”和“想看”的电影也比较少。打一星和二星的用户以豆瓣老用户为主,豆瓣重度使用者,经常标记看过的电影,部分用户“看过”电影的数量惊人。

不过,由于在制片方控诉豆瓣后,有部分义愤填膺的用户涌入评论区,给电影打1分出气,所以1星用户情况可能和现实有点差距,个人认为2星到4星分布的用户特征比较符合实际的情况(即,如果没有这件“控诉”事,这部电影自然的打分情况)

  喷子太多,水军都不够用了,在此对制片方深表同情233333,也为张艺谋感到不值。然而这又有什么关系呢,那些真正为这部电影买单的大部分人,也许连豆瓣都不会打开。到最后这部电影的票房肯定不会差,而喷子们依然只能对着电脑啃着泡面看着枪版喷着一部又一部的国产电影自我高潮着,怎么办呢,好气哦!

问题三:究竟有没有非正常评分用户混在评论群体中?

豆瓣CEO在上一次评分风波中写了一篇文章,豆瓣电影评分八问,比较客观的介绍了豆瓣目前打分机制以及对水军的预防机制。

水军是有的,但豆瓣评分很难刷得动。
豆瓣这两年的原则是“所有能判断属于非正常评分的一概不算”,不分高低贵贱颜色。

这时候我就在想,我们所能看到的1765条评论中,是否如豆瓣所说,非正常评分评论一概不算,不会显示出来。为此,我们需要利用数据分析的方式对其做一个简单粗略的检测。

为了检测出是否有“非正常评分用户”的存在,我给他们下了大致的定义(我所理解的定义),比如只看过一两部电影,其中就包括《李雷和韩梅梅》,或者注册时间很短,豆瓣除了一部电影的内容,再无其他,没有“想看”标记,豆瓣活跃度极低,或者是好几个评论时间出现在差不多的时候而且都给了最高分或者最低分,还有一部分就是恶意打分,喷子这类。比如这些:

  1. 这是一个我认为比较有代表性的“非正常评分用户”,两个月注册无动态,看过和想看的内容有重复,评论矛盾。
![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/8604-b118192cb09cac45.png)

非正常评分用户1
  1. 这是另外一个疑似“非正常评分用户”,注册当天即评论,而且评论标点符号使用诡异。
![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/8604-c7ce6bff6c5d79f0.png)

非正常评分用户2
  1. 这也是另外一个“非正常评分用户”,注册即评论,无头像,除了这部电影外没有其他内容。
![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/8604-40cd5145c5b80dfe.png)

正常评分用户3
  1. 像这个就是属于正常评分用户,虽然给这部电影打了五星高分,但是从其他信息我们还是能看出来他并不是“非正常评分用户”
![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/8604-4e5eea716bf08c2a.png)

正常评分用户1
  1. 这个虽然给电影打了五分,但是根据注册时间,注册名字,观影数量来看,这是一个真实的用户,还是李易峰的粉丝......
![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/8604-2c9517fd04328709.png)

正常评分用户2

当然我不可能一个个去识别识别水军,这时候就要机器学习出马了!说到机器学习,我想起了下面这张图:

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不同人眼中的机器学习

具体怎么做呢?(注意:本操作不具有科学性,仅供参考)

我随机从1765个样本中随机抽取了200个样本(其实并不是随机,由于非正常用户数量比例肯定较少,我人工加了一些预判为非正常用户),人工对他们进行了是否为正常用户的判断,主要将每个样本分为“正常评分用户”和“非正常评分用户”两类,不过对于那些模棱两可我实在无法判断的用户,将其标记为“疑似非正常评分用户”,就这样我完成了200个样本的构建,用于训练模型。

在训练前,我选取了四个特征值,分别是“看过”的电影数,“想看”的电影数,“注册日期”和“评论日期”。并且对数据做了标准化。

这次用到的模型是决策树模型,200个样本我选取了120个作为测试集,80个作为训练集,拟合了一下,准确率达到了90.6基本可以了,然后应用的到了所有的数据集,最后结果如下:

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机器学习结果

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1星和5星对比

从结果来看,的确还是有“非正常评分用户”混迹在评分中,不过如果按照我的定义,给电影打1星的“非正常评分用户”其实是小于给电影打5星的“非正常评分用户”,也就是说其实绝大部分的打分都是用户看法的一个实际反映。

此外,还有一个值得注意的是根据这个结果,在打分为2星的用户中,非正常评分用户和疑似非正常用户所占的比例最小,这似乎也从另一个方面印证了前面我所提到的“打两星的用户是比较正常的”。

  最后,豆瓣的评分确实具有参考性,但是评分绝对不能判定一部电影的好坏,不要因为喷子而错过一部好电影。

总结和局限性

通过对三个问题的分析,基本可以坐实豆瓣没有故意对这部电影进行打压,以及也没有大规模的非正常用户对电影评分进行影响,评分的结果还是比较接近豆瓣用户对这部电影的看法——烂片无疑。

本次数据分析简单应用了机器学习,其实还是有很多水分,比如特征值比较少,没有很强的说服力,不过这也给之后的研究提供了方法,我们可以通过提取用户个人主页一切所能提取的特征,然后再对其进行身份识别,最后这个识别水军的模型肯定是越来越准确。

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