【国内外电影评价体系】烂番茄,IMDB,Metacritic,fandango,豆瓣,猫眼,淘票票

上个月好莱坞最大的震动,莫过于市值1600亿美元的流媒体巨头Netflix,以微弱优势超过了当时市值为1580亿美元的迪士尼,成为真正的娱乐之王,在硅谷科技公司与传统好莱坞的对战中小胜一筹。

绝大部分的内容产品,都有物品详情页。详情页中,帮助用户在物品之间横向对比的一个维度,就是物品的评价体系

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Netflix拥有近1.3亿全球订阅用户,它不仅用算法制作内容,还用算法把用户留在家中、一个接一个的看自己平台上的内容,这已经对包括电影院线在内的传统发行渠道产生了致命冲击。

本文讨论电影的评价体系,调研对象:市场前列 / 评价体系知名的产品

据外媒报道,流媒体巨头Netflix在上月中旬停掉了用户评论功能,表示原因是使用这一功能的用户太少。

革了发行的命还不够,Netflix还要革意见领袖的命用户的主观评论也不重要了!

国外:烂番茄,IMDB,Metacritic,fandango;

据外媒报道,流媒体巨头Netflix在上月中旬停掉了用户评论功能,表示原因是使用这一功能的用户太少。

过去几年里,这家互联网公司一点点有预谋、有计划、有步骤的弱化主观评论;今年夏天结束时,Netflix将彻底抛弃用户评论功能。

国内:豆瓣,猫眼,淘票票

然而事实证明这并非全部原因,实际上停掉这个功能还有一个理由,那就是在这家公司的原创节目下堆积了大量来自用户的糟糕评论。

Netflix这个举动背后的逻辑是什么?它对未来互联网内容的趋势有什么影响?

分析架构:评价体系定位,评分逻辑,算法逻辑,其它

对此,Cordcutting.com收集的数据显示,自2012年开始到今年淘汰之前,Netflix原创电视剧和电影的用户平均收视率正在逐年稳步下降。

用 是/否投票 取代 五星打分

(为了方便在手机端阅读,我把 “烂番茄
,IMDB ,Metacritic”的分析写成本文这样的文章形式。若需要其余几个产品的评价体系调研,在评论留言自己的邮箱即可

虽然一些原创作品在Netflix以及其他媒体中仍旧受到好评,但总体来看,由于越来越多Netflix原创作品得到是平庸或彻底的差评,这些作品的评论分数从2012年的高点下滑了24%。Netflix的评论系统比它所有原创剧集和电影都要早,对于一家创作并持有自己内容的公司来说,考虑用户评论是不是一个明智的商业选择是可以理解的。当内容被糟糕的用户评论搞得一团糟时,答案似乎显而易见。

最初Netflix上的用户评价体系跟我们熟悉的大众点评APP和豆瓣电影一样,分成两类:五星打分和用户影评。

一.总结:各类评价体系

不过Netflix并未承认这一说法。

五星打分:观众用五颗星来对电视节目或电影进行评级;

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最近有多家媒体披露,Netflix今年将在原创内容创作上投入120至130亿美元的资金,这比其他所有大型电影公司和网络公司都要多。Indiewire最近公布的一份报告显示,Netflix今年将至少推出82部原创电影,远超华纳兄弟和迪士尼的23部和10部。

用户影评:观众在看过内容后,可以写80-1999个字符的主观评论。

1.定位,价值

去年4月,Netflix用一个更简单粗暴的拇指向上/向下点赞系统取代了五星打分体系。

(1)专业评价:给关注“影片本身的质量和艺术性”的用户,提供参考

用户对内容的判断只剩下拇指向上-好或者拇指向下-不好。

(2)大众评价:给关注“影片的娱乐性和可看性”的用户,提供参考

Netflix说,这个产品灵感是从约会网站上的左右滑动算法匹配来的。产品经理认为,一个基于百分比的评价系统能给观众提供更有效的选择参考。

(3)专业+大众:覆盖上述两类人群的需求

这一改变能带来两个实际的好处:

2.评分逻辑

第一,去掉了用户评价的模糊区,让算法学习更高效:

(1)打分机制:五星,5分,10分,100分,积极/消极;

有些用户为了彰显自己的观影品位,给喜欢的作品打出三颗星,这其中的涵义对人类来说就够模糊的了,机器学习起来效率更低。非黑即白的是否评判就是用来消灭灰色地带的。

(2)打分门槛:大众,过审核的专业评审;

第二,让用户的反馈不再纠结,降低了反馈门槛、增加了反馈用户人数,机器学习结果更准确:

(3)展示:五星, 5分,10分,100分,百分比/整数/一位小数

相对五星的5个选项,是否2个选项参与起来更容易、更接近本能;这样用户就更喜欢反馈,有助于提升参与用户的样本量,这样就能增加机器学习的准确性。

3.算法逻辑

一份Netflix的报告显示,在内测过程中,使用拇指向上/向下系统让用户收视率提升了200%.

(1)评分数阈值:都需要有一定的评分数,才能得出一个最终评分;

Netflix认为五星打分的作用被高估了,它更适合那些有大把空闲时间在网上吹嘘自己观点的人:

(2)评分有效性:是/否需要真实出票,该评分才算入结果;有/无反垃圾策略

给出明确信号,让我知道你对这个内容感兴趣,我们就能更了解你的喜好,给你推荐更多类似内容;

(3)公式:算术平均 / 加权平均

用向下的拇指告诉我们你不是这个内容的粉丝,它就不会再在你的主页出现。

4.评论

拇指的方向能帮我们了解和学习你独特的品味,这样我们就能更智能的为你推荐你喜欢的的故事。

(1)形式:主创说,专业/大众评论,短评/长评(部分长评有标题)

杀死那个烦人的影评

(2)筛选,排序:好友/非好友;最新/最热

继废除五星之后,Netflix又对用户影评动手了:截止今年7月30日,你将无法在评论区写新的影评;到8月中旬,你甚至连之前的用户评论也看不到了。

一.烂番茄

Netflix发言人对媒体说,因为用户评论功能的使用量在持续下降,所以才做出彻底拿掉它的决定。

ROTTEN TOMATOES,美国著名影评网站

但是,打从一开始起Netflix好像就不太愿意让用户留下主观评论:Netflix的APP上看不到评论功能,只有PC端上才有;而且平台也从来没认真开发过这项功能。

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停掉用户影评,可能有两个真实原因:

评价定位:专业评价为主,大众评价为补充

流媒体模式下,评论对Netflix业务的重要度下降了

评分逻辑:选择“积极”或“消极”(好/不好)

在DVD租赁服务时期,用户评论还是有意义的:毕竟邮寄DVD需要两三天时间,如果用户收到一部特别难看的电影,换一张还得再等两三天时间。

算法逻辑:

但是,如果你在Netflix流媒体服务上看了一部糟糕的电影,立刻就能把它停掉,换下一个内容。试错成本极低,看别人的主观评价,还不如自己动动手指。

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Netflix的自制内容增多,放开用户主观影评有百害而无一利

(1).新鲜番茄:评价积极的专业评审人>=60%

Netflix已经不再仅是影视内容的发行渠道,今天的它就是一个真正的制片公司。

(2).认证新鲜: 评价积极的专业评审人稳定>=75%+ 评价人数条件

《纸牌屋》、《怪奇物语》、《王冠》这些都是真金白银砸出来的原创剧,差评和恶意口碑,都是片方最不能容忍的。

2.1 广泛发行电影:80个评论家,含5个顶级

互联网上用刷负面口碑来拉低节目收视率或电影上座率的做法层出不穷:前不久喜剧明星艾米舒默的Netflix脱口秀就成为负面口碑轰炸的受害者。

2.2 限量发行电影:40个,含5个顶级

《艾米舒默:皮革特辑》网络口碑墙内墙外各种扑街

2.3 电视节目:需要有20个以上,含5个顶级

去年,亚马逊旗下的IMDB就关闭了用户论坛,理由是它们不再为大多数用户提供积极、有用的体验,Netflix可能也有同感。

2.4 烂番茄编辑团队特许认证

为避免被差评,Netflix决定先下手为强,先绝了这些恼人的影评至少在自家平台上。

(3).烂番茄:评价积极的专业评审人 <=59%

对于那些想认真看影评的人来说,外面有无数消息源:可以去IMDB和烂番茄看评分,或者到社交平台搜口碑,更较真儿的还可以去找一些更细分的专业媒体影评。

(4).观众 -爆米花(完整):

相比起专业影迷,Netflix考虑的更多是吃瓜群众的感受用户影评可能不会显著增加收视率,一旦出现负面评价,还会严重伤害收视数据,得不偿失。

Flixster和Rotten Tomatoes用户给出3.5星以上的电影

所以,为什么还要在自家内容旁边保留这颗定时炸弹呢?

(5).观众 – 爆米花(打翻):

算法是「降维打击」的终极武器

Flixster和Rotten Tomatoes用户给出不到3.5星的电影

Netflix现在最依赖的,是基于你观看习惯的百分比匹配算法。

4.  专业评审门槛

这套算法最核心的标准就是你的个性化偏好选择(拇指上下),它基于你的兴趣、为你量身定制,而且越用预测结果越准。

(1)专业评审

Netflix用户进入个人主页,第一行和第三行都是算法推荐内容

1.1  简历:说明自己的影评能力

举例来说,如果我是科幻迷,就会经常收到平台推荐的科幻剧和科幻电影,而且大多数都符合我的喜好。

1.2 
视频不能关联到youtube这种网站,需要在网页或博客,并且评论一定要前置在视频之前

即使有时候内容品质没想象中的好,我也还是会点击观看因为这是Netflix推荐给我的,试错成本又这么低,试试又何妨?大不了事后拇指向下。

1.3  评论的能力稳定

Netflix还会提供朋友喜欢的节目给你做参考:你能在节目下方看到你的10个朋友也喜欢《怪奇物语》的信息,比陌生人的随机评论更有杀伤力。

1.4  在视频网站上,有20000以上的订阅用户

它有点类似微信公众号文章的展示逻辑,是内容社交化的一种尝试。

1.5  年影评经历,影评有编辑监督

但是,Netflix算法最被人诟病的缺点,就是它会把观众变得非常被动坐在那,等着系统喂给自己内容;长此以往,用户对内容选择的主动权可能会消失,跳出偏好框架的能力也会丧失,用户的认知体系会变得单一、充满偏见。

(2)Top专业评审

身为全球最被资本市场看好的媒体巨擘,Netflix毫不犹豫的站了算法,还在算法铺成的道路上加速行驶,一骑绝尘。

2.1 必须在排行榜前10%的印刷出版刊物上发表过作品

就在此刻,Netflix正在开发一项更贵的订阅服务Ultra(超级用户),每月订阅费将近20美元,它允许一个账户同时把超高清内容流到四台终端设备上。

2.2 作为电影评论家,在全国广播电视台担任不少于五年的电影评论家

野蛮生长的互联网公司Netflix,需要的确实是更简单清晰提升平台效率和价值的方法,再没时间和精力文艺了。

2.3 被聘为电影评论家,在基于社论的网站,每个独立访客超过150万人,至少三年

2.4 基于影响力,领域,名声,写作能力这些维度 – 得到了官方团队特许认证

二.IMDB

互联网电影资料库(Internet Movie
Database,简称IMDb)是一个关于电影演员、电影、电视节目、电视明星和电影制作的在线数据库

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评价定位:大众评价

评分逻辑

(1)打分机制:十分制

(2)门槛:仅计算IMDb用户投票;5票以下,不计算评分

IMDB  TOP  250,算法逻辑:按照加权得分排序

(1)公式(著名的贝叶斯算法)

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-R :该电影的算数平均分

-v :该电影投票数

-m:进入imdb top 250需要的最小投票数

-C :目前所有电影的平均票数

(2)进榜门槛:WR排名前250;还需满足如下门槛

2.1 只有戏剧性的影视,纪录片不算;

2.2只有经常评分的而用户才会被计算进去;

2.3有供影院播出的影片可以参加评选

4.电影算法逻辑:加权平均。具体算法官方保密

5.其它-特点:打分数据分析

(1)“投票 – 分数” 分布

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(2)打分用户画像

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三.Metacritic

Metacritic是专门收集对于电影、电视节目、音乐专辑、游戏的评论的网站

1.评价定位:专业评价为主(metascore),大众评价为补充

2.metascore评分逻辑

(1)打分机制: 百分制

(2)门槛:专业评论家达到4个以上,才有metascore

(3)评分含义,如图

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3.metascore评分逻辑

(1)分数转换

1.1 来源有分数:就用来源分数;

1.2 来源有星数:就大概换算成百分制的分数;

1.3
来源的影评只有文字没有评分:网站自己找人去阅读影评,然后根据读完的感受,网站给一个分,然后再用这个分拿去计算

(2)计算公式:加权平均,根据打分者的地位和水平来分配

4.用户评分 -打分机制: 十分制,一位小数

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,IMDB ,Metacritic”的分析写成本文这样的文章形式。若需要其余几个产品的评价体系调研,在评论留言自己的邮箱即可

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