情感傾向與消費(fèi)認(rèn)知:華語(yǔ)電影海外傳播效果的時(shí)代變遷*
——基于IMDb和BoxOfficeMojo網(wǎng)站的數(shù)據(jù)樣本

李嘉珊 田 嵩

與國(guó)內(nèi)票房市場(chǎng)爆發(fā)式增長(zhǎng)相比,華語(yǔ)電影的全球文化影響力并沒有得到相應(yīng)的體現(xiàn),海外票房市場(chǎng)方面也不盡如人意。國(guó)家形象和商業(yè)市場(chǎng)難以同時(shí)成功的“二元對(duì)立”問題,一直以來(lái)困擾著華語(yǔ)電影產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。①好萊塢電影的發(fā)展經(jīng)驗(yàn)說明了文化認(rèn)同與商業(yè)市場(chǎng)之間并不是相互對(duì)立的,但是好萊塢模式對(duì)于我們的作用更多的是提供借鑒,我們不能簡(jiǎn)單地將其套用到華語(yǔ)電影的國(guó)際化進(jìn)程中。觀眾在觀影時(shí)展現(xiàn)的文化認(rèn)同與消費(fèi)偏好之間有著緊密的聯(lián)系②,伴隨著中國(guó)社會(huì)的時(shí)代變遷,海外觀眾對(duì)華語(yǔ)電影中呈現(xiàn)的文化符號(hào)的情感傾向特征以及票房市場(chǎng)的消費(fèi)認(rèn)知偏差,正是深入了解華語(yǔ)電影真實(shí)的海外傳播效果、提升中國(guó)電影國(guó)際市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的重要途徑。

一、數(shù)據(jù)來(lái)源與華語(yǔ)電影海外傳播特征

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源

本文所用的數(shù)據(jù)來(lái)源采集自IMDb和BoxOfficeMojo網(wǎng)站。IMDb全稱互聯(lián)網(wǎng)電影數(shù)據(jù)庫(kù),其中不僅存儲(chǔ)了包括類型、年份、導(dǎo)演、演員、故事梗概等影片資料,同時(shí)還向全世界的網(wǎng)絡(luò)用戶開放了評(píng)分和評(píng)論功能。基于海量的網(wǎng)絡(luò)用戶數(shù)據(jù),避免了個(gè)人喜好、文化背景等因素造成對(duì)影片認(rèn)知的偏差,同時(shí)也從大眾視角出發(fā)提供了更加貼合市場(chǎng)層面的影片評(píng)價(jià)。BoxOfficeMojo是亞馬遜公司旗下專門提供電影票房數(shù)據(jù)的網(wǎng)站,其中包括每部影片的預(yù)算、美國(guó)本土票房、全球主要地區(qū)票房等數(shù)據(jù)。電影票房是反映影片市場(chǎng)接受度和電影產(chǎn)業(yè)化程度的重要指標(biāo),因此對(duì)電影票房的分析可以有效地反映影片的市場(chǎng)化水平。③另外,IMDb和BoxOfficeMojo都為英文網(wǎng)站,且主要面向歐美國(guó)家用戶,因此采集到的數(shù)據(jù)主要反映的是英語(yǔ)地區(qū)電影觀眾的觀影取向和市場(chǎng)偏好。

結(jié)合研究的需要,我們編寫了數(shù)據(jù)采集程序分別從這兩個(gè)網(wǎng)站中采集需要的數(shù)據(jù),同時(shí)由于新冠疫情,2020年國(guó)際電影票房市場(chǎng)出現(xiàn)斷崖式下滑，不具備參考價(jià)值,因此采集數(shù)據(jù)的上映年份截止到2019年。通過IMDb網(wǎng)站提供的高級(jí)檢索功能,共搜索到用于后續(xù)分析的8660條數(shù)據(jù),去掉重復(fù)和缺失值后,最終保留用于分析的影片數(shù)據(jù)為8099條。同時(shí),以這8099部影片為基礎(chǔ),在BoxOfficeMojo網(wǎng)站中采集影片的票房數(shù)據(jù),最終采集到有全球票房數(shù)據(jù)(含中國(guó))的華語(yǔ)影片為969部,其中有美國(guó)票房數(shù)據(jù)的華語(yǔ)影片為225部。

(二)基本特征分析

研究中選取的8099部華語(yǔ)電影基本涵蓋了海外用戶所能了解到的全部華語(yǔ)電影,研究選用的華語(yǔ)電影樣本的發(fā)行時(shí)間跨度為從1926年至2019年。其中IMDb數(shù)據(jù)庫(kù)檢索到最早的一部華語(yǔ)影片是1926年李澤源導(dǎo)演的《一串珍珠》,該影片有19個(gè)人評(píng)分,平均得分6.1分。評(píng)分人數(shù)是海外觀眾對(duì)影片關(guān)注度的重要體現(xiàn),評(píng)分值則直接反映對(duì)該影片質(zhì)量的認(rèn)可程度。這8099部華語(yǔ)電影上映年份的具體分布如圖1所示。

圖1 華語(yǔ)電影上映年份分布情況圖

從時(shí)間分布上來(lái)看華語(yǔ)電影有幾個(gè)重要的階段,一是20世紀(jì)30年代到40年代中期,這一時(shí)期的華語(yǔ)影片主要為民國(guó)期間拍攝,評(píng)分人數(shù)過百的影片有四部,包括《馬路天使》(1937)、《夜半歌聲》(1937)、《鐵扇公主》(1941)、《十字街頭》(1937)。二是20世紀(jì)50年代中期到60年代中期,這一時(shí)期作為建國(guó)初期新中國(guó)電影事業(yè)的開端,涌現(xiàn)出了更多評(píng)分人數(shù)過百的影片,其中評(píng)分人數(shù)超過兩百的影片同樣有四部,包括《大鬧天宮》(1963)、《梁山伯與祝英臺(tái)》(1963)、《舞臺(tái)姐妹》(1964)、《紅色娘子軍》(1961)。特別是動(dòng)畫電影《大鬧天宮》,不僅評(píng)分人數(shù)超過1700人,且評(píng)分達(dá)到8.1的高分。華語(yǔ)電影的第三次高峰從20世紀(jì)70年代一直持續(xù)到90年代,這一時(shí)期華語(yǔ)電影呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng),評(píng)分人數(shù)超過1萬(wàn)的影片就有12部,包括《醉拳》(1978)、《猛龍過江》(1972)、《大紅燈籠高高掛》(1991)、《精武門》(1972)、《霸王別姬》(1993)等,其中90年代以前華語(yǔ)電影以香港拍攝的功夫、槍戰(zhàn)類動(dòng)作片為主,90年代后隨著以張藝謀為代表的第五代導(dǎo)演出現(xiàn),華語(yǔ)電影類型開始更加豐富,劇情片、喜劇片等也開始受到海外觀眾的喜愛。進(jìn)入到21世紀(jì)10年代,華語(yǔ)電影在數(shù)量上再次呈現(xiàn)出不斷上升的趨勢(shì)并一直延續(xù)至今,最近這十年間評(píng)分人數(shù)過萬(wàn)的影片有14部,包括《金陵十三釵》(2011)、《別告訴她》(2019)、《一代宗師》(2013)、《流浪地球》(2019)、《絕地逃亡》(2016)等,高評(píng)分人數(shù)影片在類型和時(shí)間的分布上都更加平均,幾乎每年都會(huì)出現(xiàn)一些熱門影片,包括科幻、歷史、傳記等更多題材也開始受到海外觀眾的認(rèn)可。

從影片類型的分布來(lái)看,出現(xiàn)最多的是劇情、動(dòng)作、喜劇和愛情片,這也是常見的主流影片類型,且劇情片電影的評(píng)分均值最高為6.23分,動(dòng)作片評(píng)分均值僅有5.84分(但是評(píng)分人數(shù)均值最高為每部影片1343人次),而喜劇片評(píng)分均值最低為5.76分。以時(shí)間跨度為截面,觀察華語(yǔ)影片類型上的時(shí)代變化,表1中列出的是以每十年為一個(gè)跨度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)的華語(yǔ)電影高頻類型情況,其中除了劇情片(Drama)長(zhǎng)期作為華語(yǔ)影片的主流類型外,在20世紀(jì)30年代到60年代之間,愛情片(Romance)是華語(yǔ)影片中較為常見的類型,到了20世紀(jì)70年代到90年代,動(dòng)作片(Action)則成為這一時(shí)期的主流華語(yǔ)影片類型,且主要由功夫片和槍戰(zhàn)片組成,進(jìn)入21世紀(jì)后,愛情片(Romance)、喜劇片(Comedy)開始成為華語(yǔ)影片的主流類型,動(dòng)作片比重有所下降。值得注意的是,20世紀(jì)40年代至50年代,音樂劇(Musical)這一類型曾經(jīng)出現(xiàn)在華語(yǔ)電影高頻類型中,其中的典型代表影片包括《生死恨》(1948)、《五朵金花》(1959)、《江山美人》(1959)等?？傮w來(lái)看,除了劇情片作為華語(yǔ)電影的主要類型外,愛情片、動(dòng)作片和喜劇片在不同歷史階段也是華語(yǔ)電影的主流類型。音樂劇、科幻劇(Sci-Fi)、動(dòng)畫片(Animation)、懸疑片(Mystery)、恐怖片(Horror)等不是華語(yǔ)電影類型的主流,但是聚焦在個(gè)體影片上仍舊有精品出現(xiàn)。

表1 按年代跨度統(tǒng)計(jì)的華語(yǔ)電影高頻類型分布

(三)海外觀眾對(duì)華語(yǔ)電影的情感態(tài)度分析

對(duì)于華語(yǔ)電影海外傳播效果的分析,本文將從IMDb數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)影片的評(píng)分和評(píng)論兩個(gè)視角出發(fā)。IMDb數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)影片采用最低1分,最高10分的評(píng)分制,且根據(jù)用戶已有行為設(shè)置不同的評(píng)分權(quán)重,因此最終得到的評(píng)分結(jié)果非常有說服力。④評(píng)分值盡管只是一個(gè)相對(duì)的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn),但是當(dāng)評(píng)分人數(shù)達(dá)到一定規(guī)模后,可以很好地反映影片在大眾群體眼中質(zhì)量的優(yōu)劣。評(píng)論是在評(píng)分基礎(chǔ)上,以文字形式記錄下觀影感受,由于IMDb網(wǎng)站中的評(píng)論只能以英文發(fā)表,這就使得發(fā)表評(píng)論的復(fù)雜度遠(yuǎn)高于只需要點(diǎn)擊鼠標(biāo)的評(píng)分操作,因此往往只會(huì)有較低比例的資深用戶以評(píng)論的形式進(jìn)一步寫下對(duì)影片的感受,但是這些為數(shù)不多的影片評(píng)論則更加能夠說明海外觀眾對(duì)于華語(yǔ)電影的感受和體驗(yàn)。以這8099部華語(yǔ)電影為例,其中有3661部影片有評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù),評(píng)分總?cè)藬?shù)為2717694人次,平均每部影片有742人次評(píng)分,而有評(píng)論的影片為2970部,總評(píng)論數(shù)為21477條,平均每部影片評(píng)論僅有7條。下面將以這3661部帶有評(píng)分和評(píng)論數(shù)據(jù)的華語(yǔ)電影為核心,從影片的評(píng)分情況分布和評(píng)論文本情感分析兩個(gè)視角分別進(jìn)行介紹。

1.華語(yǔ)電影的評(píng)分與關(guān)注度分析

在3661部有評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)的影片中,華語(yǔ)電影評(píng)分的中位數(shù)是6.2分,均值為6.0分,評(píng)分人數(shù)的中位數(shù)是39人次,均值為742人次。除了個(gè)別高關(guān)注度影片獲得了大量評(píng)分之外,絕大多數(shù)華語(yǔ)電影的評(píng)分人數(shù)并不多。當(dāng)評(píng)分人數(shù)過低時(shí),個(gè)別用戶的評(píng)分會(huì)對(duì)影片最終得分帶來(lái)明顯的影響,同時(shí)也使得影片評(píng)分最終呈現(xiàn)的可信度大打折扣。因此從這一角度來(lái)講,高評(píng)分人數(shù)的華語(yǔ)電影,不僅獲得的關(guān)注度更高,同時(shí)影片評(píng)分也更加客觀和有說服力。按照評(píng)分人數(shù)進(jìn)行四分位分類統(tǒng)計(jì),我們發(fā)現(xiàn)華語(yǔ)電影評(píng)分人數(shù)最多的前四分之一影片對(duì)應(yīng)的電影評(píng)分最高,且隨著評(píng)分人數(shù)的下降,電影評(píng)分也隨之減低。相關(guān)性分析結(jié)果顯示評(píng)分人數(shù)與評(píng)分間成顯著正相關(guān)關(guān)系,相關(guān)系數(shù)0.111(sig=0.000)。這說明評(píng)分人數(shù)多的影片不僅獲得的關(guān)注度更高,同時(shí)影片在海外觀眾中的認(rèn)可度也更高,因此我們?cè)俅芜x擇華語(yǔ)電影評(píng)分人數(shù)最多的100部影片進(jìn)行進(jìn)一步分析,看看受到最高關(guān)注的影片有哪些特點(diǎn)。

這100部高評(píng)分人數(shù)影片類型以劇情(77)、動(dòng)作(59)、冒險(xiǎn)(29)、愛情(21)和歷史(20)為主,特別是歷史劇能夠成為最受關(guān)注的華語(yǔ)影片類型之一,說明海外觀眾對(duì)中國(guó)歷史題材是非常感興趣的,不同的文化背景可能會(huì)導(dǎo)致影片理解的困難,同時(shí)也可能會(huì)由于文化新鮮感而激發(fā)觀影的欲望。另外,這100部影片涉及的時(shí)間跨度從1971年到2019年,其中20世紀(jì)七八十年代高關(guān)注度影片主要為動(dòng)作片,也就是中國(guó)武俠片發(fā)展的第一個(gè)高峰；80年代末到90年代影片類型更加豐富,劇情片、歷史片、喜劇片、犯罪片等都有所涉及；進(jìn)入21世紀(jì)后,動(dòng)作片、武俠片再次占據(jù)華語(yǔ)電影高關(guān)注度的主要類型,且這一時(shí)期也成為華語(yǔ)電影海外票房發(fā)展的高峰。

2.華語(yǔ)電影的評(píng)論與吸引力分析

在這8099部華語(yǔ)電影中有2970部影片包含評(píng)論內(nèi)容,我們共采集了21477條評(píng)論文本。歷年華語(yǔ)電影獲得的評(píng)論數(shù)量與評(píng)分均值分布情況如圖2所示。盡管從趨勢(shì)上看，華語(yǔ)電影獲得的評(píng)論數(shù)量不斷增加,但是對(duì)應(yīng)的評(píng)分均值則呈現(xiàn)下降趨勢(shì),特別是2016年和2017年度評(píng)分均值降到最低點(diǎn),這與華語(yǔ)電影整體質(zhì)量的參差不齊和觀眾口碑的下降、審美趣味差異化有一定關(guān)系。

圖2 歷年華語(yǔ)電影評(píng)論數(shù)量及評(píng)分均值分布情況圖

從華語(yǔ)電影的評(píng)論文本內(nèi)容來(lái)看,這21477條評(píng)論中的單詞數(shù)均值是236個(gè),用詞最多的一篇評(píng)論包含2058個(gè)單詞,在2001年4月發(fā)表于電影《臥虎藏龍》的條目中。電影評(píng)論的編寫需要更多的精力,往往是對(duì)影片有強(qiáng)烈感受的觀眾才會(huì)更傾向于留下評(píng)論,因此對(duì)于評(píng)論文字的進(jìn)一步分析將有助于挖掘其中蘊(yùn)含的情感與認(rèn)知。在華語(yǔ)電影評(píng)論數(shù)排名前20的影片中,有11部為動(dòng)作片,且全部為中華傳統(tǒng)武俠風(fēng)格的影片,可以看出中國(guó)功夫仍舊是最吸引海外觀眾的元素。另外這11部武俠動(dòng)作片中,有8部影片在2008年之前就已上映,剩下的3部在2013年到2015年之間上映且評(píng)分都沒有超過7分。可以看出近些年,以中國(guó)功夫元素為基礎(chǔ)打造的武俠動(dòng)作片明顯后勁不足,特別是在武俠元素的概念延續(xù)和內(nèi)容創(chuàng)新層面缺乏亮點(diǎn),難以達(dá)到早期武俠動(dòng)作片創(chuàng)下的高峰。盡管武俠動(dòng)作片的海外發(fā)展遭遇瓶頸,可喜的是有更多類型華語(yǔ)影片在海外傳播過程中開始嶄露頭角。例如2019年的科幻大片《流浪地球》,不僅在國(guó)內(nèi)創(chuàng)造了同題材類型電影票房的新紀(jì)錄,同時(shí)也成為國(guó)產(chǎn)科幻電影海外出口的重要標(biāo)志；同年的另一部劇情片《別告訴她》盡管國(guó)內(nèi)口碑一般,但是在北美地區(qū)則取得了票房和口碑的雙豐收,甚至被稱為2019年度北美票房黑馬,這兩部影片都在上映短時(shí)間內(nèi)獲得了極大的關(guān)注,IMDb網(wǎng)站中的評(píng)論數(shù)量都排在靠前位置?！读骼说厍颉返某晒?可以看作是華語(yǔ)電影制作能力與好萊塢電影產(chǎn)業(yè)的全面接軌,資金的支持和特效技術(shù)的成熟,使得即使是好萊塢最為擅長(zhǎng)的科幻片領(lǐng)域也有了華語(yǔ)電影的立足之地；《別告訴她》的成功一方面得益于影片本身對(duì)于中西方文化的理解以及向歐美社會(huì)講述中式家庭倫理時(shí)節(jié)奏的把握,另一方面影片在美國(guó)的制作發(fā)行公司也為該片在北美市場(chǎng)的成功發(fā)揮了重要的作用。

3.華語(yǔ)電影評(píng)論文本的情感傾向分析

IMDb的評(píng)論文本主要由英文文字組成,基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)的文本情感分析可以幫助我們探究每條評(píng)論文字背后的情感傾向,進(jìn)而更加準(zhǔn)確地掌握海外觀眾對(duì)于華語(yǔ)電影的態(tài)度。文本情感分析作為自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的重要研究方向,通過人工智能技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)特定文字中蘊(yùn)含的積極和消極情感信息的量化分類,進(jìn)一步幫助研究者實(shí)現(xiàn)對(duì)研究樣本客觀、高效的自動(dòng)化分析。與傳統(tǒng)依靠人工進(jìn)行文本情感傾向判斷相比,人工智能技術(shù)不僅適用于海量文本的情感分析,同時(shí)也更加客觀和實(shí)用。研究所關(guān)注的華語(yǔ)電影評(píng)論文本的情感傾向分類,我們選擇使用BERT模型⑤來(lái)解決評(píng)論文本的分類問題⑥。BERT模型利用深度雙向轉(zhuǎn)換器網(wǎng)絡(luò)(deep bidirectional transformer network)實(shí)現(xiàn)對(duì)長(zhǎng)文本和詞句間的有效轉(zhuǎn)換和理解,并通過預(yù)訓(xùn)練模型提高自然語(yǔ)言處理結(jié)果的準(zhǔn)確度,實(shí)現(xiàn)對(duì)文本情感指向的量化和分類。BERT模型的預(yù)訓(xùn)練過程需要大量的計(jì)算資源,我們嘗試將BERT模型的預(yù)訓(xùn)練與文本情感分析放在云計(jì)算平臺(tái)Peltarion中完成,這樣既可以利用云平臺(tái)高效地完成深度學(xué)習(xí)所需要的大量計(jì)算工作,同時(shí)也可以保證以較短時(shí)間完成本研究中大量電影評(píng)論文本的情感分析工作。利用Peltarion平臺(tái)提供的API接口,我們開發(fā)了基于JSON數(shù)據(jù)的云端文本情感分析程序,將本地的評(píng)論文本數(shù)據(jù)發(fā)送到云端計(jì)算平臺(tái)實(shí)現(xiàn)大批量文本情感分析工作,具體的文本情感分析框架如圖3所示。

圖3 基于云端平臺(tái)的評(píng)論文本情感分析處理框架

在深度學(xué)習(xí)的框架中,預(yù)訓(xùn)練過程中訓(xùn)練集數(shù)據(jù)對(duì)文本情感分析效果的質(zhì)量有著非常重要的影響,通常訓(xùn)練集數(shù)據(jù)越接近待分析數(shù)據(jù)的構(gòu)成和分布,最終呈現(xiàn)的分析效果就會(huì)越好。在訓(xùn)練集數(shù)據(jù)的選取上,我們利用自建華語(yǔ)影片評(píng)論數(shù)據(jù)訓(xùn)練集和Peltarion平臺(tái)提供的一份包含25000條IMDb網(wǎng)站影片評(píng)論的訓(xùn)練集進(jìn)行了對(duì)比分析,這兩組訓(xùn)練集都由評(píng)論文本和根據(jù)用戶評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)生成的分類信息組成,其中分類信息為積極或消極的數(shù)據(jù)各占50%。結(jié)合評(píng)論文本數(shù)據(jù)二元分類的特點(diǎn),在訓(xùn)練模型過程中使用binary text classification方法和English BERT uncased模型。兩組訓(xùn)練集最終的測(cè)試結(jié)果如表2所示。從表2列出的結(jié)果可以明顯看出,自建訓(xùn)練集在BERT模型中有著更好的預(yù)測(cè)精度和召回率,因此我們選擇以自建訓(xùn)練集為基礎(chǔ),完成華語(yǔ)電影評(píng)論文本情感傾向的分析工作。

表2 兩組訓(xùn)練集的BERT模型結(jié)果對(duì)比

利用采集到的21477條評(píng)論文本和自建訓(xùn)練集,我們可以得到這些評(píng)論文本的情感分析數(shù)據(jù)。文本情感分析數(shù)據(jù)從0到1分別表示最消極到最積極的結(jié)果,華語(yǔ)電影評(píng)論文本的情感分析結(jié)果均值為M=0.707,標(biāo)準(zhǔn)差為SD=0.353。與電影評(píng)分情況不同,評(píng)論文本的情感分析結(jié)果呈現(xiàn)明顯的馬鞍型分布特征,其中文本情感傾向在0.9分以上的數(shù)據(jù)占比達(dá)到51.4%。文本情感分析結(jié)果出現(xiàn)這種情況的原因不難理解,往往是觀眾對(duì)某部影片有著極為強(qiáng)烈的情感時(shí),才會(huì)更加愿意花費(fèi)精力留下評(píng)論,這就導(dǎo)致了評(píng)論文本的情感呈現(xiàn)明顯的兩極分化特征。

我們分別利用情感分析結(jié)果中最消極(小于0.1)和最積極(大于0.9)的評(píng)論文本繪制相應(yīng)的詞云圖,通過詞云圖的形式來(lái)挖掘這些最具代表性評(píng)論文本中蘊(yùn)含的標(biāo)志性詞匯。⑦詞云分析過程根據(jù)需要將與文本研究無(wú)關(guān)的主語(yǔ)、動(dòng)詞、數(shù)量詞等詞匯刪除,最終呈現(xiàn)的結(jié)果分別如圖4和圖5所示。

圖4 情感分析得分0.1以下評(píng)論文本生成的詞云

圖5 情感分析得分0.9以上評(píng)論文本生成的詞云

將這兩幅詞云圖對(duì)比可以發(fā)現(xiàn),在情感分析得分最低的評(píng)論文本中,出現(xiàn)了較多諸如terrible、horrible、boring、bad、awful、worse、worst、stupid、crap這類明顯的負(fù)面詞匯,而得分最高的評(píng)論文本中,相應(yīng)的變成了諸如love、amazing、great、best、good、wonderful這類正面詞匯。在這兩幅詞云圖中還有一些重要的共有詞匯,包括:story、plot、scene、director、actor、art、really、character、hero、fight、life、Kung Fu、Zhang Yimo、Zhang Ziyi等,另外,CGI、dialogue、culture、music等高頻詞匯的出現(xiàn)對(duì)于了解海外觀眾的消費(fèi)偏好同樣非常重要。

通過詞云分析可以看出,在積極或消極的評(píng)論中,會(huì)使用非常明顯的表達(dá)情緒的詞匯,而在共有詞匯中,評(píng)論者最為關(guān)注的包括電影的劇情、場(chǎng)景、角色、導(dǎo)演等內(nèi)容,其中張藝謀、章子怡、中國(guó)功夫等成為華語(yǔ)電影的標(biāo)志性詞匯。另外,電腦特效(CGI)和影片對(duì)話(dialogue)則成為給華語(yǔ)電影減分的因素,這一點(diǎn)與李燕等之前的研究結(jié)論相一致⑧,而文化(culture)和音樂(music)則成為華語(yǔ)電影的加分項(xiàng)。

二、華語(yǔ)電影票房顯現(xiàn)海外觀眾的消費(fèi)認(rèn)知

電影評(píng)分與評(píng)論幫助我們更加掌握華語(yǔ)電影在海外觀眾中情感傾向的確定性,而海外票房數(shù)據(jù)則直接反映出華語(yǔ)電影在海外群體中的消費(fèi)偏好。BoxOfficeMojo作為票房數(shù)據(jù)網(wǎng)站以其專業(yè)性、權(quán)威性在北美地區(qū)最具號(hào)召力,其中又以美國(guó)本土票房數(shù)據(jù)最為完整,基于此,我們采集到225部華語(yǔ)電影在美國(guó)本土的票房數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

華語(yǔ)電影在美國(guó)的票房分布極不均衡,票房超過100萬(wàn)美元的影片僅為35部,票房在10萬(wàn)美元以下的影片有96部。票房最高的前3部影片分別是2000年的《臥虎藏龍》、2002年的《英雄》和2016年的《長(zhǎng)城》,這3部影片票房總和達(dá)到2億2千7百萬(wàn)美元,僅《臥虎藏龍》和《英雄》兩部影片的票房就比后面222部影片的票房總和還多200萬(wàn)美元。表3中列出了華語(yǔ)電影在美國(guó)票房最高的前20部影片。

表3 華語(yǔ)電影美國(guó)票房排名前20名單

在這20部票房最高的華語(yǔ)影片中,可以清晰地看到華語(yǔ)電影經(jīng)歷了20世紀(jì)90年代初、21世紀(jì)初和近5年這三個(gè)北美票房高峰期，呈現(xiàn)出各自不同的特征:

一是20世紀(jì)90年代初,華語(yǔ)電影“既叫好又叫座”。這一時(shí)期的電影作品以劇情片為主,大多帶有濃郁的中華文化氛圍和獨(dú)特的東方魅力,例如《大紅燈籠高高掛》中對(duì)于畫面、色彩和聲音美學(xué)的運(yùn)用,《飲食男女》中中國(guó)式家庭聚餐和中國(guó)烹飪技法的藝術(shù)表達(dá),對(duì)于海外觀眾都是陌生而新鮮的。這一時(shí)期華語(yǔ)電影產(chǎn)業(yè)在中國(guó)內(nèi)陸地區(qū)發(fā)展還不完善,但已取得了出色的海外票房成績(jī),同時(shí)影片評(píng)分均值達(dá)到7.8的高分,遠(yuǎn)高于其他時(shí)期,因此,海外觀眾對(duì)于華語(yǔ)電影新鮮感的向往引發(fā)獵奇性消費(fèi)。

二是21世紀(jì)初,功夫電影在歐美刮起“黃旋風(fēng)”。以功夫動(dòng)作片為代表的華語(yǔ)影片在商業(yè)運(yùn)營(yíng)模式下再次進(jìn)入國(guó)際市場(chǎng),90年代華語(yǔ)電影熱潮使得資本開始關(guān)注到電影產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域?！杜P虎藏龍》和《英雄》這兩部作品以國(guó)際化的敘事風(fēng)格,融合了美國(guó)觀眾最易接受的功夫動(dòng)作元素,在歐美地區(qū)名利雙收。在高票房的20部影片中有10部影片是動(dòng)作片類型,大多融入中國(guó)功夫元素,與此同時(shí),功夫演藝、功夫圖書、功夫戲曲等引領(lǐng)國(guó)際潮流,融合中國(guó)功夫的動(dòng)作片最具國(guó)際市場(chǎng)潛力。

三是近5年來(lái),華語(yǔ)電影再領(lǐng)風(fēng)騷。這一時(shí)期華語(yǔ)電影的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力持續(xù)增強(qiáng),特別是2019年4部不同類型的高票房影片上榜,開啟了“進(jìn)軍”好萊塢市場(chǎng)的第三次高峰。由華裔女導(dǎo)演王子逸執(zhí)導(dǎo)且由美國(guó)A24公司負(fù)責(zé)全美發(fā)行的影片《別告訴她》票房超過千萬(wàn)美元,影片以中美文化價(jià)值觀的沖突為切入點(diǎn),劇情推進(jìn)和拍攝手法雖更接近好萊塢模式,但海外華裔群體仍舊展現(xiàn)出對(duì)文化回歸的渴望。⑨與這一時(shí)期的票房成績(jī)相比,華語(yǔ)影片在海外獲得的口碑與國(guó)內(nèi)大相徑庭,觀眾在歷史片、喜劇片上產(chǎn)生的消費(fèi)認(rèn)知差異更加明顯,在國(guó)內(nèi)獲得好評(píng)的影片并未獲得海外市場(chǎng)認(rèn)可。

三、華語(yǔ)電影國(guó)際傳播進(jìn)程中的嬗變與反思

(一)重視海外受眾情感意識(shí)的主流傾向,激發(fā)華語(yǔ)電影的美學(xué)共情

影片自身的藝術(shù)性、技術(shù)性和美學(xué)價(jià)值,以及電影傳播的高效性、緊湊性和美學(xué)共情,使得電影這種藝術(shù)形式所能承載的文化內(nèi)涵以及價(jià)值觀的傳播效果遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過其他藝術(shù)形式,特別是在大眾傳媒當(dāng)中,優(yōu)秀影片所帶來(lái)的情感認(rèn)同和美學(xué)共鳴是其他藝術(shù)形式難以企及的。IMDb數(shù)據(jù)庫(kù)是海外電影受眾關(guān)切華語(yǔ)電影的重要窗口,在線評(píng)論內(nèi)容全面、真實(shí)、客觀地反映出主流情感傾向,觀測(cè)出華語(yǔ)電影在海外觀眾中存在的理解錯(cuò)位,也勾畫出華語(yǔ)電影國(guó)際化發(fā)展的時(shí)代脈絡(luò)。華語(yǔ)電影經(jīng)歷了從“叫好但不叫座”到“叫座但不叫好”的發(fā)展階段后,正在向“叫好又叫座”的方向發(fā)展。電影在價(jià)值觀傳遞和感性認(rèn)識(shí)呈現(xiàn)的同時(shí),也是促進(jìn)不同文化背景的群體間跨文化理解和建立跨文化共情的重要載體。及時(shí)把握與分析華語(yǔ)電影海外受眾情感意識(shí)的主流傾向,可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)華語(yǔ)電影國(guó)際傳播過程中出現(xiàn)的偏差和問題,激發(fā)海外觀眾的情感認(rèn)同和美學(xué)共情,才可以讓華語(yǔ)電影更好地融入到國(guó)際電影市場(chǎng)中。

(二)破解海外電影市場(chǎng)的需求密碼,激活華語(yǔ)電影的國(guó)際消費(fèi)

華語(yǔ)電影在需求市場(chǎng)、版權(quán)貿(mào)易模式、交易風(fēng)險(xiǎn)等國(guó)際化方面都更加復(fù)雜,激活華語(yǔ)電影的國(guó)際消費(fèi)市場(chǎng),亟待深研海外電影市場(chǎng)的需求密碼。一是國(guó)際電影市場(chǎng)的類型結(jié)構(gòu)依次是喜劇片、動(dòng)作片和劇情片,數(shù)據(jù)顯示,華語(yǔ)電影中的動(dòng)作片和劇情片受關(guān)注度最高,海外票房的重要貢獻(xiàn)來(lái)自于功夫電影,畢竟輕松愉悅的觀影需求和觀影預(yù)期對(duì)觀眾都是一致的。二是“獵奇”是國(guó)際文化貿(mào)易產(chǎn)生的根本動(dòng)因,商業(yè)大片模式在華語(yǔ)電影開拓海外市場(chǎng)初期發(fā)揮了重要作用,但長(zhǎng)期以來(lái)華語(yǔ)電影一味地迎合好萊塢審美,影片同質(zhì)化傾向嚴(yán)重,導(dǎo)致并未形成獨(dú)特的華語(yǔ)電影品牌。三是華語(yǔ)電影敘事能力尚顯不足,墨西哥、法國(guó)、印度等國(guó)的電影以其民族文化魅力彰顯于世,“先讀懂自己再與世界對(duì)話”,畢竟華語(yǔ)電影自身品質(zhì)的提升才是硬道理。可喜的是,2019年《流浪地球》(科幻)、《哪吒之魔童降世》(動(dòng)畫)、《別告訴她》(劇情)等多元類型的華語(yǔ)影片取得了較高的海外關(guān)注度和票房成績(jī),同時(shí),國(guó)產(chǎn)主旋律電影版權(quán)在國(guó)際市場(chǎng)也呈現(xiàn)出活躍的消費(fèi)需求?？傮w來(lái)看,目前華語(yǔ)劇情片、動(dòng)畫片、科幻片、紀(jì)錄片、驚悚片等都有一定的國(guó)際市場(chǎng)份額,需要通過深研細(xì)分市場(chǎng)需求變化,進(jìn)一步釋放多元市場(chǎng)主體參與國(guó)際貿(mào)易的優(yōu)勢(shì)潛能。

(三)順應(yīng)數(shù)字媒介演進(jìn)規(guī)律,賦能華語(yǔ)電影國(guó)際傳播的迭代升級(jí)

全球電影產(chǎn)業(yè)都面臨著自身發(fā)展的瓶頸,同時(shí)也承受著來(lái)自數(shù)字媒體時(shí)代產(chǎn)業(yè)變革的沖擊和網(wǎng)絡(luò)交互視頻的挑戰(zhàn),這對(duì)華語(yǔ)電影的成長(zhǎng)和國(guó)際化進(jìn)程提出了更高的要求。第一,移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代大眾獲取資訊的方式和途徑越發(fā)多樣,特別是自媒體短視頻平臺(tái)的火爆使得人們可以獲取海量視頻資源,這些對(duì)電影產(chǎn)業(yè)的內(nèi)容創(chuàng)新提出了更高要求。根據(jù)詞云分析所呈現(xiàn)的情感傾向最為負(fù)面的評(píng)論文字,劇情(plot)、故事性(story)、角色(character)等詞與枯燥(boring)、虛假(fake)、荒唐(ridiculous)、廢話(crap)成對(duì)出現(xiàn),說明了海外觀眾對(duì)于華語(yǔ)電影在劇情表現(xiàn)和角色塑造方面的詬??；在情感傾向最為正面的評(píng)論中,文化(culture)、音樂(music)、影片特效(CGI)等也是海外觀眾提及較多的高頻詞。數(shù)字媒體時(shí)代情感表達(dá)的匱乏、內(nèi)容創(chuàng)新的局限嚴(yán)重制約著華語(yǔ)電影的發(fā)展。第二,華語(yǔ)電影需要順應(yīng)數(shù)字時(shí)代國(guó)際傳播規(guī)律的變化,特別是充分利用社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)時(shí)效性快、傳播面廣、用戶黏性高等特點(diǎn),發(fā)揮網(wǎng)絡(luò)媒介對(duì)數(shù)字“原住民”的引導(dǎo)優(yōu)勢(shì),通過關(guān)注網(wǎng)絡(luò)媒介平臺(tái)對(duì)華語(yǔ)電影的反饋,及時(shí)靈活調(diào)整海外市場(chǎng)策略。電腦特效技術(shù)對(duì)于觀影體驗(yàn)的提升有目共睹,但是更要關(guān)注影片敘事結(jié)構(gòu)和人文情感的表達(dá)。面對(duì)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和“碎片化”生活的沖擊,華語(yǔ)電影在保持自己獨(dú)特藝術(shù)審美與文化價(jià)值觀的同時(shí),需要主動(dòng)順應(yīng)數(shù)字媒介的演進(jìn)規(guī)律,發(fā)揮數(shù)字媒介在國(guó)際傳播和觀影體驗(yàn)上帶來(lái)的優(yōu)勢(shì),以更加創(chuàng)新、多樣和智慧的敘事方式賦能華語(yǔ)電影在國(guó)際電影市場(chǎng)中的迭代升級(jí)。

隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)越發(fā)成熟,基于網(wǎng)絡(luò)數(shù)字空間中海量用戶生成內(nèi)容進(jìn)行情感傾向識(shí)別,從情感維度挖掘分析電影受眾的真實(shí)感受。情感傾向分析結(jié)果顯示,隨著數(shù)字技術(shù)在電影制作中更多的應(yīng)用,影片故事鋪陳的乏味和價(jià)值觀理解的偏離問題并未得到解決,這成為華語(yǔ)電影內(nèi)容創(chuàng)新的重要維度和發(fā)展方向。華語(yǔ)電影的國(guó)際化發(fā)展離不開對(duì)海外觀眾觀影體驗(yàn)和審美偏好的需求研判,與此同時(shí),華語(yǔ)電影自身類型結(jié)構(gòu)的優(yōu)化,全面、客觀、真實(shí)的情感表達(dá),“利用市場(chǎng)、走進(jìn)市場(chǎng)”激活華語(yǔ)電影在國(guó)際市場(chǎng)中的消費(fèi)需求,也是提升華語(yǔ)電影國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的重要手段,以期重塑華語(yǔ)電影在國(guó)際電影市場(chǎng)的“魅力東方”形象IP。

注釋:

① 陳旭光:《中國(guó)電影大片的海外市場(chǎng)推廣及其策略》,《現(xiàn)代傳播》,2011年第3期,第60頁(yè)。

② 彭流螢:《國(guó)家文化安全的建構(gòu)與電影觀眾心理的消費(fèi)導(dǎo)向》,《北京電影學(xué)院學(xué)報(bào)》,2018年第3期,第18頁(yè)。

③ Hwangbo H.,Kim J.ATextMiningApproachforSustainablePerformanceintheFilmIndustry.Sustainability,vol.11,no.11,2019.p.3207.

④ 王偉:《華語(yǔ)電影海外互聯(lián)網(wǎng)傳播的“網(wǎng)絡(luò)榜單社群主義”——以英語(yǔ)電影網(wǎng)站IMDb Top 250電影榜單為中心》,《北京電影學(xué)院學(xué)報(bào)》,2018年第2期,第41頁(yè)。

⑤ BERT全稱是Bidirectional Encoder Representations from Transformers,即基于變換器的雙向編碼表示,是2018年底提出的自然語(yǔ)言處理模型,該模型在海量文本分析中體現(xiàn)出了優(yōu)秀的文本情感傾向分類能力。

⑥ 段丹丹、唐加山、溫勇等:《基于BERT模型的中文短文本分類算法》,《計(jì)算機(jī)工程》,2021年第1期,第80-81頁(yè)。

⑦ 張公讓、鮑超、王曉玉等:《基于評(píng)論數(shù)據(jù)的文本語(yǔ)義挖掘與情感分析》,《情報(bào)科學(xué)》,2021年第5期,第54頁(yè)。

⑧ 李燕、麻爭(zhēng)旗:《中國(guó)電影海外傳播的字幕困境及其外譯理念的革新》,《電影評(píng)介》,2021年第7期,第20頁(yè)。

⑨ 孫強(qiáng):《追尋與偏離:中外合拍片〈別告訴她〉之“中國(guó)根文化”探賾》,《電影評(píng)介》,2020年第13期,第63頁(yè)。