人工智能算法時代的電影實踐

【摘 要】 近年來，中國電影產(chǎn)業(yè)快速增長，電影宣發(fā)推廣方式因互聯(lián)網(wǎng)技術發(fā)展而變革。電影首周票房對總票房和口碑至關重要，但國內(nèi)尚缺乏系統(tǒng)化對票房危機預警的研究。本文探討了人工智能在電影輿情分析中的應用，強調(diào)數(shù)據(jù)、算法和算力的核心作用，并提出實時監(jiān)控和分析評論數(shù)據(jù)的方法；分析了評論數(shù)據(jù)的不同形式，討論了情感和情緒分析的重要性，提出了主題挖掘和算法應用的挑戰(zhàn)；并指出當前技術在電影輿情分析中的不足，展望未來的發(fā)展方向，強調(diào)構建實時票房危機預警系統(tǒng)的重要性。

【關鍵詞】 輿情分析； 情感分析； 主題抽取； 人工智能

電影投資是一個高風險行業(yè)，大制作的電影在發(fā)行宣傳期伴隨著高風險，電影發(fā)行期的主要票房收入都是出現(xiàn)在上映開始的前兩三周，而首周的票房大概率與電影的總票房呈正相關系。首周亦是電影口碑能否立住的關鍵，互聯(lián)網(wǎng)的電影口碑往往是決定整體口碑的關鍵，而口碑的形成往往是自下而上的，從普通觀眾開始，逐漸通過口耳相傳、社交媒體分享和在線評論平臺擴散，最終形成廣泛的公眾意見。無論是幫助投資方和影院及時調(diào)整排座比率減少損失，還是幫助宣發(fā)團隊調(diào)整宣發(fā)策略打好電影口碑，便于制作團隊和投資方下一次的合作，收集分析觀眾反映的各項數(shù)據(jù)和信息并做出調(diào)整都是一項項關鍵的任務。

國內(nèi)目前尚未建立起針對電影票房危機的預警系統(tǒng)，主要存在的問題是對輿情分析不夠、對輿情的分析方法不足以及對輿情的處理不夠及時。常見的電影監(jiān)測平臺，如燈塔等，主要提供票房等數(shù)據(jù)，而對于輿情內(nèi)容的分析研究還不充分?，F(xiàn)有的關于輿情內(nèi)容分析的研究大多是個案研究，一次研究往往耗費大量時間，無法對輿情實時分析，互聯(lián)網(wǎng)的輿情發(fā)酵速度普遍較快，宣發(fā)團隊如果采取這類方式，等到發(fā)現(xiàn)具體危機時，輿論會變得無法管控。同時，這些個案研究均沒有以提取輿情潛在危機為導向，有的分析觀眾評論典型意見[1]，缺少分析評論意見對輿論的影響程度；有的分析得到的輿情內(nèi)容含義較寬泛[2]，得出的結果對宣發(fā)團隊分析輿情并沒有多少幫助?？傊@些方式都很難在電影發(fā)行期間輔助宣發(fā)并使宣發(fā)策略及時調(diào)整優(yōu)化。

在人工智能領域，數(shù)據(jù)、算法和算力是三大核心要素。本文通過探討人工智能的電影輿情分析方法論，從分析電影輿情數(shù)據(jù)入手，剖析解決問題的算法，并探討算力帶來的研究方法的變化和進步。數(shù)據(jù)是基礎，通過對社交平臺、影評網(wǎng)站等渠道獲取的海量評論和討論數(shù)據(jù)進行清洗和預處理，可以提取出有價值的信息。算法是關鍵，通過應用自然語言處理、機器學習和深度學習等先進算法，可以有效地識別和分析觀眾的情感傾向和意見。算力是保障，現(xiàn)代計算設備和分布式計算技術的進步，使得處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)成為可能，在一定程度上提高了分析的效率和精度。

一、數(shù)據(jù)·語言·在線

“大數(shù)據(jù)是當前電影輿情數(shù)據(jù)挖掘的基礎?！贝髷?shù)據(jù)“這一趨勢對我們的思維方式有了顛覆性的變革”。大數(shù)據(jù)的分析不僅僅是數(shù)據(jù)量的增加，更是對數(shù)據(jù)的深度挖掘和理解，以發(fā)現(xiàn)潛在的模式和關聯(lián)。[3]“從大樣本的描述性統(tǒng)計與中樣本的推斷性統(tǒng)計相結合，轉(zhuǎn)向超大規(guī)模樣本數(shù)據(jù)對總體的直接描述分析”[4]。也就是說，以一部電影的輿論分析為例，過去通過抽樣采訪電影觀眾的評論，來推斷整體的輿論情況。而在“大數(shù)據(jù)時代”，通過分析大部分觀眾的評論，直接得出整體輿論的真實情況。

隨著新媒體的多元化發(fā)展，數(shù)據(jù)信息有語言文字、圖像和視頻及帶有含義的數(shù)字信息等，在電影的輿情分析問題中，分別有評論討論數(shù)據(jù)、觀看照片、采訪視頻或自媒體評價視頻以及點擊率、實時觀看熱度、票房等數(shù)字信息?？紤]到對照片和視頻數(shù)據(jù)的處理技術還不完善；且?guī)в泻x的數(shù)字信息處理起來較為方便，數(shù)據(jù)量相比于海量評論數(shù)據(jù)而言較少，蘊含明顯的概括信息（如電影的熱度，圍繞電影的某個話題的熱度等等），難以從中獲取潛在輿論危機信息。這類數(shù)據(jù)已經(jīng)是對電影輿情的某些宏觀分析，當這些數(shù)據(jù)發(fā)生明顯變化以至于反映出輿情問題的時候，輿情一般早已經(jīng)有明顯的發(fā)酵趨勢。故輿情監(jiān)測的主要研究對象為圍繞電影的評論討論數(shù)據(jù)。

電影的輿論“通常以顯輿論、潛輿論和行為輿論等形式體現(xiàn)，顯輿論即以語言、文字形式傳遞的信息、表達的意見，潛輿論以情緒形式表達，行為輿論則是以購買、點擊等形式體現(xiàn)的”[5]。這樣的分類可以幫助人們進一步理解電影輿論，對計算機而言，沒辦法直接理解互聯(lián)網(wǎng)電影評論平臺上的輿論，故而人們必須將輿論轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)。然而，如果僅僅是把輿論簡單轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)，則無法對龐大的數(shù)據(jù)量進行分類測算。所以人們類似地引入“顯數(shù)據(jù)”“行為數(shù)據(jù)”與“隱數(shù)據(jù)”的概念。顯數(shù)據(jù)即關于電影的語言文字信息或觀點，常常表現(xiàn)為觀影評論和討論；行為數(shù)據(jù)即反映觀眾有關電影觀看行為的數(shù)據(jù)，如實時觀看熱度、票房、評論點擊率、話題搜索度等；隱數(shù)據(jù)是情緒數(shù)據(jù)，潛藏在顯數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)中，需要計算機從中進行理解和提取，具體表現(xiàn)為評論數(shù)據(jù)反映出的受眾情感和行為數(shù)據(jù)中反映出的觀眾喜愛度等。

顯數(shù)據(jù)中包含大量語言文字信息，從中能找到電影輿論潛在危機的主題，是輿情危機預警中主要使用的數(shù)據(jù)。顯數(shù)據(jù)中，主要有短評論、長評論以及討論數(shù)據(jù)，豆瓣和時光網(wǎng)是國內(nèi)主要的電影評論平臺。對于單部電影，豆瓣的評論數(shù)據(jù)包含短評、長評及評論數(shù)據(jù)下的討論和討論帖，時光網(wǎng)只有短評和長評，但是每條評論數(shù)據(jù)下都可以進行討論。

短評論數(shù)據(jù)中的情感表達更加簡潔明確，由于字數(shù)有限，觀眾在進行短評論的時候情感表達往往較為強烈，可以直接反映觀眾的直觀感受。同時，短評中會出現(xiàn)高頻關鍵詞，這些關鍵詞可以反映觀眾關注的主要問題和亮點。

長評論數(shù)據(jù)通常包含更詳細的分析和評價。觀眾會在長評中對觀影進行多維度的反饋，描述具體的情節(jié)、角色表演、拍攝技巧等，觀眾會詳細描述對于電影的多維情緒，甚至是引起情緒的原因。

討論數(shù)據(jù)可以反映觀眾之間的互動共鳴和觀點多樣性，引起觀眾共鳴的話題往往比個人的評論數(shù)據(jù)擁有更大的輿論影響力。引起觀眾爭論的話題是輿論分析的重要分析對象，爭論一方面會提升話題關注度，增加曝光，另一方面如果爭論中包含大量負面情緒和批評，會對電影口碑造成不利影響；不同觀點的激烈爭論可能使電影的市場定位模糊，目標受眾難以形成統(tǒng)一認知。

互聯(lián)網(wǎng)平臺網(wǎng)頁設計分為前端和后端，前端向大眾展現(xiàn)數(shù)據(jù)，從互聯(lián)網(wǎng)平臺上獲取數(shù)據(jù)可以使用網(wǎng)絡爬蟲，爬蟲可以收集所有前端能展示的數(shù)據(jù)。但是后端可以接收大眾行為數(shù)據(jù)和顯數(shù)據(jù)，并進行處理，也可以篩選展現(xiàn)給大眾的數(shù)據(jù)，換言之，平臺公司可以不向觀眾展現(xiàn)所有的電影數(shù)據(jù)。例如豆瓣展現(xiàn)短評數(shù)據(jù)最多只能展現(xiàn)200條，平臺用這種方式維護網(wǎng)絡數(shù)據(jù)安全。這對于電影輿情分析是有阻礙的，但由于評論數(shù)據(jù)可以按時間排列，可以實時記錄隨時間變化的所有評論數(shù)據(jù)是需要的。

這樣實時的數(shù)據(jù)收集處理方法是一種在線方法，電影輿情的數(shù)據(jù)是實時變化的，故而對發(fā)行期間電影輿情的分析也是需要實時的，從電影宣發(fā)啟動的那一刻開始，有關于這部電影的數(shù)據(jù)就在不斷地積累變化，輿情監(jiān)測一般都是在線的。因此，院線電影票房危機預警系統(tǒng)的邏輯是：

1.實時監(jiān)控爬取百度、豆瓣、貓眼、微博等社交媒體對一部影片的實時評論，并對評論數(shù)據(jù)進行情緒分析；

2.迅速對這些文本信息挖掘、分析，提取主要話題和熱點；

3.對其中可能危及影片票房的負面因素進行提取、按破壞嚴重性強弱提出警告；

4.隨著時間疊加對信息及時更新；

5.為發(fā)行方調(diào)整方案提供依據(jù)支持。

合理且普適的輿情監(jiān)測方法設計，要顧及評論情感傾向和文本的主題觀點，情感傾向幫助確定受眾輿論傾向，對于輿論傾向偏消極的評論數(shù)據(jù)再進行主題抽取，挖掘出潛在危機因素，主題抽取可以反映出的具體危機因素。

二、情感·傾向

為了定位輿論危機主題在顯數(shù)據(jù)中的核心位置，需要對顯數(shù)據(jù)進行情感分析。情感可以被計算機理解計算?！皩τ谌藗兊那楦性谀撤N程度上是可以定性和定量分析的?！盵6]自麻省理工學院媒體實驗室Picard教授1997年提出“情感計算”的概念以來，“如何賦予計算機識別、理解、表達和適應人的情感的能力”這一命題逐漸被人們豐富研究。[7]計算機對于情感的識別是其中一個基礎問題，研究人員描述人類感知，并對人類情感建立起情感描述模型。中文語境中的“情感分類”主要指將情感“分為兩類（正面或反面）或三類（正面、反面與中立）”，即積極喜歡的、消極反對的和沒有偏向的三種立場。

“情緒分析”主要指“在現(xiàn)有粗粒度的情感分類基礎上，多維度地描述人的情緒態(tài)度”，情緒分析比情感分析更加注重心理學視角，也更加復雜，研究人員構建了更加豐富的情緒模型，大致分為分類模型和連續(xù)模型①。

分類任務在人工智能研究中較為基礎，對于情感的二分類任務，可以看作一個函數(shù)F（x）=0/1（消極/積極），x是指需要被情感分類的對象，在電影輿情分析中指的是單條文字評論。函數(shù)F（x）代表計算機對x的分類處理過程，也是一個非設計者們未打開的“黑箱”，這個黑箱中裝配著很多參數(shù)，仿佛模擬人類的神經(jīng)元，大多數(shù)情況下，設計者們使用人工標記好的訓練數(shù)據(jù)對“黑箱”進行訓練，相當于把知識喂給“黑箱”，監(jiān)督其學習，使其具備對更多x情感二分類的能力。

這樣的情感分析方法仍然存在著一些問題，使用到這些方法的計算機中的算法大多是在特定領域下研究，使用領域內(nèi)特定的數(shù)據(jù)集對算法進行實驗。當性能優(yōu)良的算法被運用到電影輿情的分析中，往往需要適應電影領域特定的知識結構。借助情感詞典是一種情感分析的方法，但是在不同領域中，一些詞的表達并不一致，如“不可預測”在電影評論中是褒義的，表達票房潛力很大等，但在機械工程領域是貶義的，意味著會存在未知的風險。

不同的評論數(shù)據(jù)側重的情感分析關注點不完全一樣。短評論數(shù)據(jù)中的情感傾向更加簡潔明確，一般不會出現(xiàn)多種不同的情感。對其直接進行積極/消極二分類是較好的辦法；長評論數(shù)據(jù)中包含觀眾對于電影的多維情緒，故而需要設計更為復雜的情緒模型，對多維情緒進行概括，還有一種方法是對長評論數(shù)據(jù)進行分段處理，并分別分析各段的情緒，這樣可以避免將一段長評論數(shù)據(jù)的分段處理混合在一起；討論數(shù)據(jù)往往由多條短句構成，情感表現(xiàn)更加明顯簡潔，通過對一組討論數(shù)據(jù)中所有的用戶發(fā)言進行情感分析，一般會有三種結果：討論中積極的情感顯著多/差不多/顯著少于消極的情感，分別代表著引發(fā)了好的共情/爭吵/壞的共情。

通過對顯數(shù)據(jù)的情感分析，人們可以粗略地區(qū)別出情感傾向為積極的和消極的評論數(shù)據(jù)，消極的評論數(shù)據(jù)中有影響電影票房口碑的潛在因素，需要對其進行主題抽取。情感傾向為積極的評論數(shù)據(jù)也不能忽視，其中包含可以幫助宣發(fā)團隊加以營銷的話題。

三、主題·挖掘

對顯數(shù)據(jù)進行情感分析后，為了明白造成負面情感的輿論主題，需要對評論文本進行主題挖掘。評論的主題挖掘，需要同時考慮到兩個角度：分析單個評論文本的時候進行主題提取或分類，分析全體評論文本的時候進行聚類分析。如果計算機想理解單個評論數(shù)據(jù)中的主題，需要對單個評論數(shù)據(jù)做主題分類。但是如果考慮到面向整體評論數(shù)據(jù)，哪些主題是關鍵的？哪些容易產(chǎn)生影響？需要對單個文本提取出的主題做整合，常常用到的方法為聚類。自然語言處理已經(jīng)發(fā)展了主題分類、主題建模、文本相似度計算等具體任務，數(shù)據(jù)挖掘需要在此基礎上融合各項子任務。

如果有一堆評論數(shù)據(jù)需要弄清楚其中含有哪些主題，需要進行主題建模，而如果已經(jīng)知道電影輿論的主題可能有哪些，希望計算機對評論文本自動標注主題，這是主題分類。顯然票房危機預警系統(tǒng)需要發(fā)掘的是潛在危機，即宣發(fā)階段受輿論影響，是事先無法規(guī)避的情況。

主題建模在對評論的研究中被廣泛運用，人們大多采用LDA（潛在狄利克雷分配）主題模型，這種方式假設每個文檔都包含多個主題，而每個主題又由一組詞語組成。通過分析文檔中詞語的分布，LDA模型可以推斷出每個文檔的主題分布以及每個主題中詞語的分布。例如有一些評論數(shù)據(jù)：

【1.故事節(jié)奏太快了】

【2.女主演技太差了，電影色調(diào)和情感表達有沖突】

【3.男主的配音太跳戲了，我實在看不下去】

通過LDA主題模型計算，可以獲得：

主題1：“故事”，“節(jié)奏”，“太快”

主題2：“女主”，“演技”，“太差”

主題3：“沖突”，“色調(diào)”，“情感”，“表達”

主題4：“男主”，“配音”，“跳戲”

每個主題中的主題詞都來源于原有評論數(shù)據(jù)，LDA主題模型方法最終通過主題詞表達主題。站在輿情監(jiān)測使用者的角度，系統(tǒng)能夠直接給出主要的潛在危機因素遠比給出一個半成品數(shù)據(jù)需要使用者進一步分析更好。有時候，LDA方法得出的一個主題下的主題詞并不能讓人理解整體含義。

語言模型可以解決這樣的事情。這句話可以被分為多個詞如【“語言”“模型”“可以”“解決”“這樣”“的”“事情”】，詞之間有著語序上的聯(lián)系，為了生成這句話，計算機需要計算第一個詞是什么概率；在第一個詞基礎上，第二個詞是什么概率；……在前面所有詞的基礎上，最后一個詞是什么概率。這就是計算機生成語言的邏輯，語言模型需要解決的就是建構自然語言的概率分布。

采用這樣的處理方式，計算機需要計算的參數(shù)量過大。所以語言模型的發(fā)展早期較為困難，隨著算力的增強以及技術的突破，大語言模型隨之誕生。如今，大語言模型可以根據(jù)提供的問題（提示詞）作出接近人類語言的回答。機器對人類語言的理解和生成達到一個成熟的階段。大語言模型可以輕松解決對文本的觀點抽取、主題分析等等。

因此算法工程師將語言模型運用于主題模型中，提升機器對自然語言的理解能力，目前效果較好且常被人用于主題分析的方法就是BERTopic主題模型，它通過使用大語言模型將文本數(shù)據(jù)映射到高維向量空間，并在此空間中聚類相關文本，從而發(fā)現(xiàn)文本數(shù)據(jù)中的主題結構。這樣的主題模型得到的圍繞主題的關鍵詞更加容易被理解。再使用大語言模型對主題詞進行概括，得到容易被人們理解的話題句。

這樣的算法對于電影輿情檢測仍然存在著一些問題。其一是當前的處理方式并沒有良好的在線性。主題模型的每次處理都是對整體數(shù)據(jù)的直接計算，意即若剛開始有5條評論數(shù)據(jù)，主題模型對5條評論數(shù)據(jù)進行主題分析，一段時間后有50條評論數(shù)據(jù)，主題模型分析的數(shù)據(jù)規(guī)模擴大了10倍。隨著時間的變化，評論數(shù)據(jù)量越來越多，主題分析的每次處理都需要對全部數(shù)據(jù)進行一次計算。這會造成很大的冗余計算量，預警系統(tǒng)在電影發(fā)行中后期面臨分析時間長的問題。其二是情感分析的準確度對主題分析有著很大的影響。不準確的情感分析會將積極的評論也認為是消極的，同樣，將消極的評論認為是積極的并不參與負面因素提取的抽取。這一方面會使負面因素提取的結果中混入一些積極的評論主題，影響系統(tǒng)用戶的理解，取代原有應該被挖掘出的負面危機；一方面一些蘊含著潛在危機的負面評論被情感認為是積極的，這樣的潛在危機就很難再被發(fā)覺。

對不同評論數(shù)據(jù)的主題挖掘側重點也不一樣，短評數(shù)據(jù)觀眾的主題更加簡潔明確，較為單一，但是語言容易口語化，引發(fā)機器理解上的偏頗，所以需要更加關注對評論的主題分析；長評論數(shù)據(jù)通常包含用戶更多維度的評價和反饋，富含多元主題，觀點表達更為詳細全面，故而對評論數(shù)據(jù)的理解并不困難，反而需要認真對長評論文本進行切分，使觀點和觀點之間不會相互影響。例如情感分析中提到的，討論數(shù)據(jù)大多由短句構成，觀點較為明確，但是表達過于口語化，故對討論中單個用戶短評的分析類似于對短評數(shù)據(jù)的主題分析。除此之外需要做特殊處理，處理一個討論中涉及的主要觀點和次要觀點，并分析影響力。

四、算法·算力

從設計發(fā)行期間電影票房危機預警系統(tǒng)，到分析輿情監(jiān)測中需要分析情感和文本主題兩大子問題，這一系列的步驟都在設計算法。算法一詞并非局限于計算機科學領域，在哲學乃至認知科學領域，算法具有更廣義的定義。算法是指解決特定問題或執(zhí)行特定任務的一系列有序步驟的有限序列。這是一種面向解決問題的思維方式。

人工智能的算法主要經(jīng)歷了四個階段：符號主義、統(tǒng)計方法、深度學習和大模型。①符號主義時期的算法依賴于明確的規(guī)則和邏輯進行推理和決策。這些規(guī)則通常由人類專家定義和編碼，這一時期算法可解釋性強，但對復雜問題和大規(guī)模數(shù)據(jù)處理能力有限，缺乏靈活性；統(tǒng)計方法使用概率論和統(tǒng)計學原理進行建模和推斷，可以處理不確定性和隨機問題，但模型的擴展性有限；進入深度學習時期，多層神經(jīng)網(wǎng)絡學習大規(guī)模數(shù)據(jù)，獲得處理數(shù)據(jù)提取信息的能力，這個時候算法內(nèi)部結構復雜，缺乏強可解釋性，且對計算資源需求較高；隨著算法和算力的提升，模型的參數(shù)可以包含數(shù)十億甚至數(shù)千億個參數(shù)，具有更強的涌現(xiàn)能力和處理能力，即所謂的大模型，算法訓練和部署成本高，對數(shù)據(jù)和算力依賴較大。

根據(jù)對人工智能算法發(fā)展的分析，可以發(fā)現(xiàn)算力隨著硬件性能的提升和計算方法的不斷優(yōu)化，以極快的速度不斷變得更強大，可以輔助更大規(guī)模的問題處理；數(shù)據(jù)方面呈爆炸性增長，且數(shù)據(jù)更加多元化；算法可解決的問題越來越廣，逐漸轉(zhuǎn)向?qū)Ω笠?guī)模和更多元數(shù)據(jù)進行處理，對算力的依賴也越來越強。強大的算力、更多的數(shù)據(jù)和智能的算法三者相互輔助又相互制約，共同建構當下的人工智能。

即使有著強算力、大數(shù)據(jù)和智能算法，對于院線電影發(fā)行期間的輿情研究，仍然存在著很多問題?！皬拇髷?shù)據(jù)分析的數(shù)學原理來看，當前通過電影輿情數(shù)據(jù)挖掘進行風險控制其實是在以偏概全，這類分析目前能夠做的是數(shù)據(jù)優(yōu)化”[8]。誠然，至今國內(nèi)電影輿情分析研究只能對宣發(fā)團隊提供警醒，告訴宣發(fā)團隊出現(xiàn)了哪些危機需要調(diào)整，并不能給他們提供建設性建議。如果需要幫助調(diào)整風險控制策略，需要幫助計算機學習營銷管理相關的知識，并讓計算機了解團隊的宣發(fā)策略?！皬碾娪皵?shù)據(jù)的積累和運用來看，需要人工研判和機器分析相結合”[9]。電影輿論的影響因素種類多樣，不好完全規(guī)避，至今計算機算法并不能做到百分之百可信。

從輿情分析技術層面看，仍然有很多不足和可展望之處。

（一）適應跨域研究，建立特色電影輿情分析體系

目前使用的人工智能算法在特定的研究領域下效果顯著，但不代表在對國內(nèi)電影輿情領域的分析就一定可以取得顯著效果。一方面是大多數(shù)算法在處理英文的效果遠比中文好，中文面臨的自然語言處理問題更加困難，如中文分詞在不同情況下容易造成歧義；另一方面是不同領域下，算法需要適應領域內(nèi)知識，如LDA主題模型算法在處理書籍或者新聞文本數(shù)據(jù)的時候效果好，但在電影評論中效果就沒那么顯著。針對這類問題的解決方案就是建立專屬電影輿情分析的方法，通過對中文自然語言處理方法進行優(yōu)化，建立電影輿情分析專有的數(shù)據(jù)集和分析體系以及對純算法研究中的算法進行本地化參數(shù)調(diào)整訓練。

（二）情感分析轉(zhuǎn)向情緒分析

更加細膩的情緒分析比情感分析能提供更豐富的情感維度，有助于更準確地捕捉觀眾的心理動態(tài)。除了建立起更加細化的情緒模型，還需要對不同情緒進行分析，哪些情緒可能在電影分析中造成不利的影響。此外，對監(jiān)測觀眾情緒隨時間的變化，識別情緒波動和轉(zhuǎn)折點也很重要，可以根據(jù)趨勢確定是否應該對某些因素進行規(guī)避。

（三）評估主題影響力和傳播路徑，識別傳播節(jié)點和意見領袖

需要對主題分析建立更全面的影響力分析不僅需要識別主題，還需評估每個主題的影響力和傳播路徑，分析其對電影票房和口碑的潛在影響。首先，通過社交網(wǎng)絡分析方法，追蹤主題在網(wǎng)絡中的傳播路徑，識別關鍵傳播節(jié)點和意見領袖；其次，構建影響力評估模型，量化每個主題對電影票房和口碑的潛在影響，提供數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策支持；同時，實時監(jiān)測各主題的輿情熱度，識別潛在的危機或機遇，及時調(diào)整宣傳策略。

（四）適應大語言模型，獲得更精確的預警結果

大語言模型具備更強的理解和生成能力，可以提升主題分析和情感識別的準確性。利用最新的大語言模型（如GPT-3、BERT等），對電影輿情數(shù)據(jù)進行訓練和微調(diào)，以提高模型在特定領域的表現(xiàn)。通過增強模型的上下文感知能力，能夠準確理解評論中的隱含信息和細微差別，從而提高情感和主題分析的準確性?；诖笳Z言模型，還可以開發(fā)生成式預警系統(tǒng)，自動生成針對潛在危機的應對策略建議，從而提高預警的智能化水平。

結語

盡管當前的技術發(fā)展已經(jīng)讓輿情監(jiān)測、自然語言處理和人工智能算法在許多領域表現(xiàn)出色，例如，通過推特和微博等社交媒體平臺的大數(shù)據(jù)分析幫助企業(yè)和政府機構科學決策，這些技術的應用已經(jīng)較大地改善了信息獲取和處理的效率。然而，專用于電影行業(yè)的分析方法仍未被充分開發(fā)和應用。電影領域具有其特殊性，例如影評的情感傾向、觀眾反饋的多樣性以及影響電影票房的復雜因素，這些都需要更加精細和定制化的工具來解讀和預測。

此外，需要在監(jiān)測過程中依據(jù)新媒體輿論的傳播規(guī)律，深入理解信息如何在不同的社交網(wǎng)絡和平臺間傳播，以及這些傳播路徑如何影響公眾意見的形成和變化。這種理解對于預測電影輿論走向和市場反應至關重要。從傳播學角度來看，新媒體輿論的形成需要經(jīng)歷信源發(fā)布與議題呈現(xiàn)、輿情擴散與意見整合和輿論效應消散等關鍵節(jié)點，其中新媒體輿論的傳播規(guī)律也有著自己的特點，如次生輿情出現(xiàn)頻度增加、意見領袖影響力增強等。[10]在大數(shù)據(jù)分析中對于這些傳播要素的理解和運用可以幫助電影輿情監(jiān)測更好地適應市場。

構建一個實時的票房危機預警系統(tǒng)，實時監(jiān)控輿情變化和票房數(shù)據(jù)，及時提醒制片方和發(fā)行商做出實時調(diào)整是有必要的。通過引入先進的算法和模型，可以更好地理解和預測市場動態(tài)。這些數(shù)據(jù)及分析方法，對于分析預測市場受眾喜好，選擇下一部電影的題材有著更強的指引作用。希望通過這些探索和研究，推動電影輿情分析和票房預測技術的進一步發(fā)展，為電影產(chǎn)業(yè)的發(fā)展繁榮貢獻新的力量。

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