人工智能算法时代的电影实践——从人工智能在院线电影舆情分析中的应用谈起.pdfVIP

2024

第13期

人工智能算法时代的电影实践

——从人工智能在院线电影舆情分析中的应用谈起

谢悦邱章红

摘要近年来，中国电影产业快速增长，电影宣发推广方式因互联网技术发展而变革。电影

首周票房对总票房和口碑至关重要，但国内尚缺乏系统化对票房危机预警的研究。本文探讨了人工智

能在电影舆情分析中的应用，强调数据、算法和算力的核心作用，并提出实时监控和分析评论数据的

方法；分析了评论数据的不同形式，讨论了情感和情绪分析的重要性，提出了主题挖掘和算法应用的

挑战；并指出当前技术在电影舆情分析中的不足，展望未来的发展方向，强调构建实时票房危机预警

系统的重要性。

关键词舆情分析；情感分析；主题抽取；人工智能

电影投资是一个高风险行业，大制作的电影在发析的研究大多是个案研究，一次研究往往耗费大量时

行宣传期伴随着高风险，电影发行期的主要票房收入间，无法对舆情实时分析，互联网的舆情发酵速度普遍

都是出现在上映开始的前两三周，而首周的票房大概较快，宣发团队如果采取这类方式，等到发现具体危机

率与电影的总票房呈正相关系。首周亦是电影口碑能时，舆论会变得无法管控。同时，这些个案研究均没有

否立住的关键，互联网的电影口碑往往是决定整体口以提取舆情潜在危机为导向，有的分析观众评论典型

[1]

碑的关键，而口碑的形成往往是自下而上的，从普通意见，缺少分析评论意见对舆论的影响程度；有的分

观众开始，逐渐通过口耳相传、社交媒体分享和在线[2]

析得到的舆情内容含义较宽泛，得出的结果对宣发团

评论平台扩散，最终形成广泛的公众意见。无论是帮队分析舆情并没有多少帮助。总之，这些方式都很难在

助投资方和影院及时调整排座比率减少损失，还是帮电影发行期间辅助宣发并使宣发策略及时调整优化。

助宣发团队调整宣发策略打好电影口碑，便于制作团在人工智能领域，数据、算法和算力是三大核心

队和投资方下一次的合作，收集分析观众反映的各项要素。本文通过探讨人工智能的电影舆情分析方法论，

数据和信息并做出调整都是一项项关键的任务。从分析电影舆情数据入手，剖析解决问题的算法，并

国内目前尚未建立起针对电影票房危机的预警系探讨算力带来的研究方法的变化和进步。数据是基

统，主要存在的问题是对舆情分析不够、对舆情的分础，通过对社交平台、影评网站等渠道获取的海量评

析方法不足以及对舆情的处理不够及时。常见的电影论和讨论数据进行清洗和预处理，可以提取出有价值

监测平台，如灯塔等，主要提供票房等数据，而对于舆的信息。算法是关键，通过应用自然语言处理、机器学

情内容的分析研究还不充分。现有的关于舆情内容分习和深度学习等先进算法，可以有效地识别和分析观

【作者简介】谢悦，女，安徽芜湖人，北京大学艺术学院博士生，主要从事电影产业、计算传播学研究；

邱章红，男，安徽桐城人，北京大学艺术学院教授，主要从事电影经济学、电影技术、互动

电影、人工智能研究。

【基金项目】本文系国家社会科学基金艺术学项目“基于互联网+互动剧新的叙事模式研究”（编号：20BC045）

阶段性成果。