大數(shù)據(jù)語境下動畫電影評論典型意見挖掘分析

伍婷

21世紀以來，“移動互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用普及，令中國電影產(chǎn)業(yè)鏈體系完善并朝向數(shù)字化方向發(fā)展”[1]。電影評論主陣地也由紙質(zhì)媒介轉(zhuǎn)移至網(wǎng)絡(luò)媒介，自出機杼的專業(yè)化影評不再獨領(lǐng)風騷，眾聲喧嘩的大眾化點評風起云涌，“電影評論功能與觀眾的聯(lián)系更加緊密，具備參與性、互動性和大眾性特征，不再局限于藝術(shù)層面的分析”[2]。面對成千上萬條沒有形成整合意見的評論，動畫成功與失敗的因素到底有哪些無從知曉，更無法短時間內(nèi)對大數(shù)據(jù)進行分析整合，因而對動畫電影用戶評論數(shù)據(jù)的典型意見挖掘（Opinion Mining）就顯得十分必要。

本文基于電影網(wǎng)站平臺，對用戶評論數(shù)據(jù)進行典型意見提取。用數(shù)據(jù)做支撐，結(jié)合用戶評論數(shù)據(jù)與專業(yè)影評，進行科學與藝術(shù)層面的綜合分析。從動畫電影內(nèi)容共創(chuàng)的視角，對大數(shù)據(jù)時代動畫電影用戶評論進行典型意見挖掘分析。

一、動畫電影評論典型意見挖掘

（一）典型意見挖掘的必要性

如果從1941年中國第一部動畫電影長片《鐵扇公主》算起，“20世紀后60年間中國僅生產(chǎn)了13部長片”[3]。以往形成的創(chuàng)作模式和經(jīng)驗在面臨市場檢驗時弊端顯露，雖開始了艱難的技術(shù)探索，卻忽視了廣大受眾的需要和訴求，由此導致眾多商業(yè)大片折戟沉沙，票房慘敗。

長期以來，紙媒上的專業(yè)影評幾乎成為觀眾觀影與否的依據(jù)，同時也反作用于動畫電影的創(chuàng)作，對中國動畫的發(fā)展和繁榮居功至偉。但毋庸諱言，專業(yè)影評也有其局限性。專業(yè)影評屬個案分析，具有個人傾向性和主觀臆斷性，對意欲了解影片質(zhì)量的普通觀眾而言，有可能存在誤導。而互聯(lián)網(wǎng)的普及和大數(shù)據(jù)的發(fā)展，使越來越多的用戶習慣于將自己的觀影意見發(fā)表在網(wǎng)上，形成海量的用戶評論數(shù)據(jù)，對意欲觀影者具有一定的參考價值和導向作用。

《西游記之大圣歸來》（以下簡稱《大圣歸來》，2015）和《哪吒之魔童降世》（以下簡稱《哪吒》，2019）代表了中國動畫電影的發(fā)展趨勢，也是傳統(tǒng)題材現(xiàn)代演繹的代表作品。兩部作品無論在形式還是內(nèi)容上都有相似之處，具有樣本分析的價值。因而很多學者從專業(yè)角度對兩部影片給出了評價：認為《大圣歸來》的成功得益于“題材創(chuàng)新、故事去低幼化、表現(xiàn)普世化”[4]；“故事打動人心，角色塑造鮮明、具有人性情懷，但尚未能全面解決影片的統(tǒng)一性和風格化問題”[5]等；認為《哪吒》的成功在于“內(nèi)容制作精良、人物形象及作品精神內(nèi)涵符合受眾審美心理需求”[6]等。雖然專業(yè)影評具有一定的影響力，但因其傳播范圍有限，普通觀眾更傾向于參考豆瓣、貓眼電影等平臺的用戶的綜合評分及評論。另外，專業(yè)評論多呈現(xiàn)出評論者的主觀判斷，是針對個案的分析，難以代表普通觀眾的觀感，且缺少科學依據(jù)。

數(shù)量龐大的受眾意見對于投資人和創(chuàng)作者而言舉足輕重，這是動畫電影的商業(yè)屬性所決定的。而互聯(lián)網(wǎng)電影評論網(wǎng)站中用戶的評論數(shù)據(jù)，是大數(shù)據(jù)時代賦予動畫電影研究者的重要信息。科學地運用大數(shù)據(jù)，對數(shù)以萬計的用戶評論進行典型意見挖掘，是研究受眾的重要方法之一。

典型意見挖掘可在短時間內(nèi)使用戶快速了解產(chǎn)品或服務(wù)的優(yōu)劣，從而做出消費決策。還可為生產(chǎn)者反饋用戶意見信息，進一步優(yōu)化產(chǎn)品。在內(nèi)容為王的“互聯(lián)網(wǎng)+”時代，對比相關(guān)性推薦和精準營銷，“用戶更在乎同類用戶的親身體驗及反饋，例如看過同一部電影用戶的評價、評分”[7]。因此，無論是點評網(wǎng)站、電商平臺還是各大論壇都出現(xiàn)了針對產(chǎn)品或服務(wù)的性能、功能及質(zhì)量等客戶評論[8]，并且隨著大數(shù)據(jù)研究的興起，有關(guān)評論數(shù)據(jù)挖掘的研究逐漸成為熱點?！爱a(chǎn)品特征詞提取、用戶情感傾向分析、數(shù)據(jù)挖掘算法、評論挖掘應(yīng)用等研究層出不窮，主要集中在產(chǎn)品評論文本挖掘技術(shù)、方法及應(yīng)用”[9]等方面。在動畫電影評論中，用戶除了會對影片總體評價外，通常也會針對其構(gòu)成因素發(fā)表觀點，如人物設(shè)計、場景設(shè)計等細粒度信息。而這些信息同樣受到重點關(guān)注，值得研究者挖掘分析。因每個觀眾對動畫電影的喜好度會有偏差，需要對海量的評論數(shù)據(jù)進行全方面的挖掘，分析評論中的意見內(nèi)容，才能使用戶更快速、直觀、準確的發(fā)現(xiàn)評論中有價值的信息，而不是背本趨末。

（二）典型意見挖掘的方法

動畫電影評論數(shù)據(jù)的典型意見挖掘是通過計算機技術(shù)對互聯(lián)網(wǎng)上眾多用戶的評論數(shù)據(jù)進行清洗、分詞、歸類、聚合典型意見的過程。典型意見挖掘早在1997年由學者哈齊瓦斯洛（Hatzivassiloglou）等人提出，隨著互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展及對文本分析需求的不斷增加，典型意見挖掘逐漸成為數(shù)據(jù)挖掘中的重要研究領(lǐng)域，成為UGC（User Generated Content：用戶原創(chuàng)內(nèi)容）應(yīng)用中的重要組成內(nèi)容。典型意見挖掘是在分詞的基礎(chǔ)上，將詞匯通過預訓練的詞向量模型轉(zhuǎn)化為能被神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理解的向量。在此基礎(chǔ)上，通過K-means聚類算法和依存文法分析，呈現(xiàn)出聚類后的典型意見。這些典型意見以標簽短句的形式出現(xiàn)，包含了多個語義相近但表述不同的評論語句，直觀地展現(xiàn)出評論者的具體意見。

通常，對典型意見挖掘的第一步是提取評論標簽，即從評論中提取核心關(guān)鍵詞，也是對評論數(shù)據(jù)分層拆解的核心環(huán)節(jié)。這種關(guān)鍵詞語的提取，可以通過有監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習兩大機器學習類別去實現(xiàn)?；诒O(jiān)督學習的方法需要大量的人工標注，一般商品類的評論都傾向于對商品的某種特征做出評價。而動畫電影屬于文化藝術(shù)產(chǎn)品，不同的人感受不一，對不同類型的電影考量因素也不同，很難利用標注好的語料，對各種模型進行預測。而對于無監(jiān)督學習而言，大部分基于統(tǒng)計學原理，采用TF-IDF方法，對大量文本中出現(xiàn)的重要詞匯進行重要度打分，從而得到批量文本中的關(guān)鍵詞語。動畫電影評論的典型意見挖掘，主要包括數(shù)據(jù)獲取及清洗、中文文本分詞、提取關(guān)鍵詞等技術(shù)。利用結(jié)巴（jieba）分詞進行中文文本分詞、TF-IDF提取關(guān)鍵詞、word2vec淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得詞向量；通過文法分析和一定的抽取規(guī)則，獲取備選的典型意見的集合；再通過K-means聚類算法，將語義相同但表達不同的典型評論意見歸集并計算其聚類中心，返回與聚類中心最近的一條評論，從而形成最終的典型意見。

（三）動畫電影評論維度的獨特性

與其他領(lǐng)域評論數(shù)據(jù)相比，動畫電影評論在典型意見挖掘的方法上沒有顯著差異。它在評論維度中區(qū)別于其他產(chǎn)品，不但具有分析的樣本價值，且具有自身的獨特屬性。隨著數(shù)字技術(shù)發(fā)展，動畫制作介質(zhì)產(chǎn)生了巨變。紙質(zhì)制作工藝被計算機技術(shù)代替，動畫與電影的界限也逐漸模糊，但依然有本質(zhì)區(qū)別。“動畫”是以造型手段為載體逐個拍攝而成的影像作品[10]，是重構(gòu)素材與異質(zhì)化物質(zhì)的過程；而“電影”在現(xiàn)實基礎(chǔ)上，按照攝影機每秒鐘運行24格的速度準確記錄發(fā)生的全部動作，由活動照相術(shù)和幻燈放映術(shù)結(jié)合發(fā)展起來的一種連續(xù)的影像畫面。另外，從觀眾視覺和心理接受角度來看，動畫夸張、變形的本體特征區(qū)別于電影的逼真、寫實性特征。[11]因此，動畫電影與一般電影的區(qū)別也使動畫電影和一般電影的評論維度產(chǎn)生區(qū)別。動畫電影角色設(shè)計的夸張和趣味，場景設(shè)計的幻想性和吸引力，動作設(shè)計的夸張、變形，畫面的唯美與夢幻等與一般電影呈現(xiàn)有顯著差異。因此，單獨對動畫電影評論進行典型意見挖掘的分析，具有一定的實踐應(yīng)用價值和必要性。

目前，對用戶評論典型意見的挖掘技術(shù)在電影評論網(wǎng)站中還未得到廣泛應(yīng)用。只有個別學者針對影評數(shù)據(jù)，進行電影輿情與風險監(jiān)控研究[12]及電影推薦“算法”分析研究[13]等。大眾點評和美團根據(jù)用戶不同的評價維度，提取的典型意見標簽值得電影評論網(wǎng)站借鑒參考。動畫電影與一般產(chǎn)品、服務(wù)行業(yè)不同，其評論不僅包括作品創(chuàng)作過程，還包括相關(guān)創(chuàng)作人員身份要素。因此，借鑒大眾點評及美團網(wǎng)用戶評論典型意見挖掘內(nèi)容，綜合觀眾對動畫電影的普遍關(guān)注點，以及個別觀眾的個性化需求，結(jié)合動畫自身屬性，可將用戶評論分為創(chuàng)作者維度、作品維度和主觀維度等三個宏觀維度。在此基礎(chǔ)上，每個宏觀維度可細分出多個具體維度。

如圖1所示，創(chuàng)作者維度包括導演、編劇等；作品維度包括形式和內(nèi)容兩個層面，形式包括畫面風格、角色設(shè)計、場景設(shè)計、視覺效果、特效設(shè)計等，內(nèi)容包括角色性格、角色行為、故事情節(jié)、音樂、臺詞等；主觀維度是用戶評論中最具個性化的維度，包括是否推薦、滿意程度等標簽。動畫電影評論作為一種特殊的內(nèi)容文本，從自然語言處理的角度來看，它是專業(yè)影評和短評的綜合體。由于專業(yè)影評相對復雜，且目前技術(shù)存在局限，本文主要針對短評文本進行典型意見挖掘分析。

二、影評網(wǎng)站電影評論典型意見挖掘

（一）影評網(wǎng)站用戶評論分析

隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展促使電影評論網(wǎng)站在國內(nèi)外盛行，比較有影響力的電影評論網(wǎng)站有Rotten tomatoes、IMDb、豆瓣電影、貓眼電影、時光網(wǎng)等。雖然國外的電影評論網(wǎng)站早于中國，且評分機制相對成熟，但因語言、政治、經(jīng)濟等差異，導致用戶使用呈現(xiàn)顯著區(qū)別。由于《大圣歸來》和《哪吒》在Rotten tomatoes和IMDb上的評論人數(shù)過少，無法代表海外觀眾的整體意見，因而不在本次研究范圍之內(nèi)。

豆瓣網(wǎng)、時光網(wǎng)和貓眼電影是國內(nèi)較有代表性的電影網(wǎng)站。貓眼電影對《大圣歸來》的用戶評論約111.3萬人，評分高達9.3分；《哪吒》的用戶評論約340萬人，評分高達9.6分。時光網(wǎng)中《大圣歸來》的用戶評論數(shù)約2.7萬人，評分為8.1分；《哪吒》的用戶評論數(shù)共約7193人，評分為8.3分。豆瓣電影中《大圣歸來》的用戶評論數(shù)約53萬人，評分為8.3分；《哪吒》的用戶評論數(shù)約124萬人，評分為8.5分。①

通過上述可知，兩部影片在國內(nèi)影評網(wǎng)站中的總體評分較高，在音樂、畫面、導演、故事等各方面表現(xiàn)優(yōu)異。但很難在短時間內(nèi)從龐大的評論數(shù)據(jù)中獲取用戶評論意見傾向和需求，需通過典型意見挖掘動畫電影存在的具體優(yōu)缺點和用戶需求點。貓眼電影和時光網(wǎng)主要以打造網(wǎng)絡(luò)購票系統(tǒng)和在線播放來獲取盈利為目的，電影評分與評論的真實性相對較弱。特別是時光網(wǎng)評論數(shù)據(jù)樣本量明顯不足。因此，本文以豆瓣電影的用戶評論數(shù)據(jù)進行典型意見挖掘分析。

（二）豆瓣電影用戶評論典型意見挖掘方法

豆瓣電影用戶評論具有典型代表性，但對數(shù)據(jù)公開展示數(shù)量有一定限制，無法抓取全部評論數(shù)據(jù)。獲取《大圣歸來》和《哪吒》兩部影片的用戶評論數(shù)據(jù)源，主要通過以下步驟實現(xiàn)（如圖2所示）。

如圖2所示，本文首先采用了爬蟲工具爬取豆瓣影評數(shù)據(jù)。用數(shù)據(jù)爬蟲工具抓取評論數(shù)據(jù)主要有兩個指標：一是用戶的電影評論數(shù)據(jù)；二是每條評論的星級評分。數(shù)據(jù)爬取后用ROSTCM6對數(shù)據(jù)進行一般性處理工作，將爬蟲后的數(shù)據(jù)進行清洗，清除數(shù)字、英文字符和一些空值文。數(shù)據(jù)清洗后利用結(jié)巴分詞模塊將獲取到的文本進行中文分詞（Chinese Word Segmentation）。對評論數(shù)據(jù)分詞后，需要進行評論關(guān)鍵詞提取。關(guān)鍵詞提取往往可以通過幾個關(guān)鍵詞窺探整個文本的主題思想。本文主要運用結(jié)巴分詞中基于TF-IDF算法的關(guān)鍵詞抽??；接著采用word2vec給定的語料庫，通過優(yōu)化后的訓練模型快速有效地將一個詞語表達成向量形式。得到詞向量后，通過依存文法分析一定的抽取規(guī)則，獲取備選的典型意見集合；最后利用k-means算法進行聚類，將備選的典型意見集合成不同的類。盡可能使語義相同但表達不同的典型意見歸集在一起，并計算其聚類中心，返回與聚類中心最近的一條評論，從而形成數(shù)條典型意見。

（三）典型意見挖掘結(jié)果

通過對《大圣歸來》和《哪吒》的用戶評論數(shù)據(jù)進行典型意見挖掘運行結(jié)果可知，《大圣歸來》共挖掘221組典型意見，《哪吒》共挖掘305組典型意見。①兩部影片由于敘事題材、影片類型、敘事模式等具有高度相似性，用戶評論的典型意見也存在相似之處。對比兩部影片數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果可知，觀眾相較于《大圣歸來》更喜愛《哪吒》，通過《哪吒》對國產(chǎn)動畫信心倍增。

如表1所示，動畫電影評論相比一般電影，對創(chuàng)作者評論維度關(guān)注度較低，沒有形成典型意見。主要典型意見集中在作品維度和主觀維度。在作品維度分析中，兩部影片的鏡頭語言、畫面風格、場景設(shè)計、視覺特效等制作精致，受到觀眾一致好評；在人物設(shè)定方面，“大圣”“江流兒”“哪吒”“敖丙”“太乙真人”等人物創(chuàng)意超出了大眾預期；作品內(nèi)容上兩部影片呈現(xiàn)出微妙差異。從主觀維度分析，受眾對兩部影片整體滿意，會推薦其他觀眾觀看。一方面說明受眾對經(jīng)典IP改編動畫電影的支持和期待；另一方面表現(xiàn)了受眾對經(jīng)典故事和形象的深厚情懷，說明中國商業(yè)動畫電影制作技術(shù)已基本滿足大眾審美預期。

其一，兩部影片都根植于中國經(jīng)典IP進行創(chuàng)意改編。無論是角色塑造還是劇情的顛覆性改編，都得到觀眾的認可。被認為是用好萊塢故事模式講述中國版超級英雄故事，融合了中西方敘事語言和文化，講述了英雄自我救贖和成長的故事。兩部影片都從現(xiàn)代人的視角映射了普通人的生活現(xiàn)狀、內(nèi)心需求和行為方式。通過江流兒的執(zhí)著、大圣的自我救贖，使觀眾跳出了原型故事的束縛，表現(xiàn)了現(xiàn)代人與命運積極抗爭的奮斗精神，引發(fā)觀眾的共鳴。

其二，打破了以往傳統(tǒng)式英雄主義“高大全”式的人物形象。英雄不再是剛直不阿、不畏權(quán)貴、一心為民、沒有私欲的臉譜化形象，而是能夠真正深入大眾內(nèi)心的“有血有肉”、充滿人性的“接地氣”英雄形象。將神話傳說人物“普通化”“大眾化”“世俗化”，用現(xiàn)代人的說話方式、口音、行為習慣、表演動作、思維方式去表現(xiàn)動畫角色，無疑與現(xiàn)代觀眾的生活緊密貼合，使觀眾實現(xiàn)移情并沉浸于故事中。

其三，國產(chǎn)動畫電影重新進入觀眾視野，被受眾認同并予以期待。傳統(tǒng)經(jīng)典IP故事改編的動畫被稱為“國產(chǎn)良心之作”。因而，對經(jīng)典IP的創(chuàng)意改編深受觀眾的認可和推薦。同時，“制作精良”“國漫崛起”已然表現(xiàn)了中國觀眾對國產(chǎn)動畫良性發(fā)展趨勢的渴望與信任?！赌倪浮吩谥黝}表現(xiàn)上形成了“我命由我不由天”的精神內(nèi)核，相比單純的英雄救贖主題更有敘事側(cè)重點。

其四，兩部影片贊譽多過詆毀，但現(xiàn)實問題仍然多而顯著?！洞笫w來》和《哪吒》均存在劇情薄弱的問題，特別在故事情節(jié)上略顯生硬，無法擺脫影片“笑點低俗”“刻意”等現(xiàn)實問題。這也是中國動畫電影敘事重整體而忽視理性分析的表現(xiàn)之一；另外，“虛高的口碑”也是受眾從眾心理的表現(xiàn)之一。人云亦云地評價不在少數(shù)，需要觀眾冷靜地對影片做客觀評價。過高的評分、評價不利于國產(chǎn)動畫電影的長遠發(fā)展，應(yīng)該引起重視。

（四）動畫電影評論典型意見挖掘的局限

傳統(tǒng)的專業(yè)影評強調(diào)評論者個人的主觀判斷，而典型意見挖掘技術(shù)對動畫電影評論大數(shù)據(jù)進行挖掘，可辨?zhèn)稳ネ?、客觀地了解受眾審美心理需求、觀影習慣和偏好，也可彌補專業(yè)影評個案分析和主觀判斷的缺陷。因此，用數(shù)據(jù)說話，從受眾的視角分析影片實際問題，對動畫產(chǎn)業(yè)創(chuàng)作具有重要應(yīng)用價值和指導意義。本文對豆瓣電影中具有代表性的動畫電影《大圣歸來》和《哪吒》進行典型意見挖掘，得出了與專業(yè)影評不同的分析結(jié)果。但典型意見挖掘結(jié)果不是萬能的，也存在一定的局限和誤差，不能替代專業(yè)影評的重要位置。

第一，互聯(lián)網(wǎng)用戶群體龐大，評論信息紛繁復雜，具有一定的隨意性和模糊性。典型意見挖掘通過互聯(lián)網(wǎng)用戶評論的文本數(shù)據(jù)分析受眾的審美心理需求，具有一定的客觀依據(jù)和數(shù)據(jù)支撐。但也存在用戶評論業(yè)余，受群體心理趨勢影響盲目跟風等現(xiàn)實問題。而專業(yè)影評是從專業(yè)角度對影片進行分析，雖然有主觀臆斷的成分，但分析具有一定的專業(yè)說服力和權(quán)威性，從側(cè)面補充了受眾典型意見專業(yè)性不足和從眾心理的問題。

第二，用戶評論數(shù)據(jù)典型意見的準確性有待進一步提高。首先，由于典型意見挖掘技術(shù)的局限性，目前中文分詞的準確性以及詞向量的效果對典型意見挖掘結(jié)果存在一定的影響。網(wǎng)絡(luò)流行詞庫的更新遲緩，也會導致典型意見挖掘準確性降低；其次，電影評論網(wǎng)站對用戶數(shù)據(jù)獲取有一定的限制，普通研究者難以將網(wǎng)站上所有的用戶評論數(shù)據(jù)全部獲取。因而存在樣本數(shù)不足，分析結(jié)果不具有普適性等現(xiàn)實問題；再次，長篇評論相較于短片評論更豐富且專業(yè)性更強，但目前的計算機技術(shù)難以對長篇文本進行快速有效的提取，典型意見挖掘難以應(yīng)用于大批量長篇用戶評論數(shù)據(jù)中。

結(jié)語

綜上所述，動畫電影典型意見挖掘確實可以彌補專業(yè)影評的缺陷，這種技術(shù)從受眾的視角來看充分展現(xiàn)動畫電影的優(yōu)劣并作出了相對客觀、真實的評價。但目前對動畫電影評論的典型意見挖掘技術(shù)，包括評論本身都存在一定的局限，無法挖掘出完美的結(jié)果。只有在充分利用計算機技術(shù)、掌握大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，不斷對動畫電影用戶評論數(shù)據(jù)進行典型意見挖掘技術(shù)的探索、改進，才能更好地體現(xiàn)典型意見挖掘在動畫產(chǎn)業(yè)中的重要應(yīng)用價值。而用戶評論的典型意見挖掘是從受眾的視角對影片進行分析，難以取代專業(yè)影評的重要地位。因此，在充分掌握科學依據(jù)的基礎(chǔ)上，綜合主觀層面分析動畫電影的藝術(shù)要素，才能相對準確的分析影片的優(yōu)劣。就此而言，更需要將東方思維的感性頓悟與西方思維的理性分析相融合，才能得出相對全面的評價結(jié)論，為中國動畫電影的創(chuàng)作和發(fā)展助力。

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