电影评分算法多想刷分其实没那么简单

这两天豆瓣、猫眼的"评分事件"闹得有点儿大，作为一家“科技媒体”的小编，自然是不掺和这些站队之类的麻烦事儿。所以蹭热点的方式非常淳朴——科普。因为电影评分这事儿当然不可能像体操评分那样“去掉一个最高分、丢掉一个最低分，然后总分除人数”那么简单粗暴，还得谈到“大数据”。

豆瓣的评分是把所有用户给出的 1~5 星换算成 1~10 分，然后将总分除以打分人数，就得到了豆瓣评分。这个评分不经审核，由程序定时生成。不过豆瓣也对“非正常评分”做了处理，不管是刷高分还是刷低分，都会屏蔽掉、不算在评分内。如何判断是否“非正常评论”，豆瓣目前并未公开（或许公开了规则就等于变相公开了刷分方法？），但根据豆瓣的说明，刷分已经是很难办成了。这也使得一些想干扰评分的电影制作方批评豆瓣的评分、质疑其公信力，制造豆瓣评分有问题的舆论。

国内的另一家电影网站时光网也采用的平均算法：

时光网官方给出的算法说明

早些年时光网的 Slogan 是做“中国版的 IMDb”，但根据后来时光网在去社区化上做出的一系列改版，这个愿望大抵跟厕纸一起冲到马桶里，现在好像没谁再提了。时光网的评分最有意思的是最低可以打到 0.1 分，不过这需要特别的技巧：在分项里只给声音和画面各一颗星（最少要给两项打分才能提交）。

而国外最知名的 IMDb 的则不同，它使用的加权平均值。对于 TOP 250 的评分，它采用了贝叶斯统计算法：

WR， 加权得分（weighted Rating）。

R，该电影的用户投票的平均得分（Rating）。

v，该电影的投票人数（votes）。

m，排名前250名的电影的最低投票数。

C， 所有电影的平均得分

即先通过现有数据统计设定基准，设定平均评分、基础人数，在这个基准之上加入真实的用户评分，合起来得出 IMDb 的 TOP 250 最终得分。IMDb 的这种贝叶斯统计算法更多的像是平衡模型、而不是一个评分模型。这种平衡模型能为冷门影片提供一个补偿值，即便评分数少也能得到一个相对可靠的评分，而每一次新的投票都会使评分不断向该影片的真实投票结果靠近。

TOP 250 之外的排名算法 IMDb 目前并未公开，但我们可以通过现有的具体评分来了解一下：

《国家宝藏》、《肖申克的救赎》、《长城》的评分详情

除了算法之外，对于电影评分来说，把握好宣传的力度也很重要，过度宣传可能会拉低评分。一般来说，不依靠宣传吸引来看电影的人倾向于打高分，但人数较少；而被大规模的宣传吸引的人倾向于打低分，这类人数较多。这也是独立电影为什么有时候评分很高(只有少数粉丝来打分)，而票房冠军有时候评分很低（把不会喜欢的人也宣传来了）的原因。所以高分和高票房的确会有一些冲突，只有真正广受欢迎的电影能化解这个冲突。

《盗梦空间》和《星际穿越》是近几年高票房、高评分的典型

豆瓣 CEO 阿北之前对评分算法表示“豆瓣在尽力还原普通观影大众对一部电影的平均看法，这个主旨过去十年没变过，将来也不想变”，他虽然也认为汇总专家意见也是件很有价值的服务，但这并不是豆瓣评分的宗旨（所以做卖票起家的猫眼做了基于电影业内人士的专业评分，虽然现在由于不可描述的原因已经取消了）。

也许就像阿北说的那样，想让片子评分高一点，只有拍好电影这一个能确定的方法。