AI 所选出来的史上最佳电影Top 10，和你认为的完全不同（1）

angizao

用AI 算法所评估出来的电影排名，听起来很科学。但评价文艺作品的好坏，本就是一件很主观、不科学的事……但至少这篇论文在评价电影这件事上，朝更科学、更合理的方向上前进了一步。更重要的是，它的结果提醒了我们：自从80年代后，电影工业已经很久没有发明尝试新东西了。

举个例来说，虽说看电影这件事见仁见智，但是谈起影史佳片，大部分人都同意，《肖申克的救赎》一定可以排得上名、或是有些人会觉得《复仇者联盟》开创了这些年来的超级英雄片风潮，从影响力来说也该留名。

不过最近有一件有趣的事：有两位意大利科学家发了一篇论文，谈论他们如何用AI为电影排名，这些片都没有上榜……

这是件有趣的事，所以查了一下这两位专家，Livio Bioglio 和Ruggero G. Pensa 都是意大利都灵大学电脑专业的教授。这两个写程序的教授，和电影有什么关系啊？

在质疑研究者的专业性之余，还是要看下这两个人有什么话要说。

电影的成功，通常是由票房收入或专业评论的意见来衡量的。然而，这些衡量方式可能受到外部因素的影响，例如广告营销或者趋势，而且它们无法准确呈现一部电影长期的影响力。

仔细一想想，其实有几分道理。

如果跟电影圈内的人士讨论最「成功」的电影。你说《阿凡达》和《星战：原力觉醒》大概不会有人反驳你。《阿凡达》全球票房28亿美元创纪录，而《星战：原力觉醒》美国票房将近10亿排第一。

票房越高，看过的人越多。如果这不叫成功，这没有影响力，什么片子成功，什么叫影响力？

可是在两位科学家开发的AI 眼里，这两部电影算不上有影响力。因为这AI 评出的最具影响力十大电影，压根就没有21世纪上映的：

这个排名里的片子你可能都听说过，出于对不同电影主题的兴趣，只看过其中几部。例如很喜欢科幻的人，至少也都知道《2001：太空漫游》。

在粗略看了一遍论文后，我发现，这两位科学家提出的电影评价方法确实挺有趣的：

就像评价网页排名那样，他们用超连接的数量和权重，去评价一部电影的影响力。

我是没看过多少电影，称不上专家。但网页排名我知道啊！虽然我也没干过SEO，但做了这么久内容，至少略懂一二吧。

概览这篇论文，评价指标一共四个：「In-Degree」、「Closeness」、「Harmonic」、「PageRank」先别觉得头晕，这四个指标其实很好理解。现在来一个一个看。

In-Degree 入度中心性

简而言之，或者你在脸书上有300个好友，那么你在脸书上的输入度就是300。明白了吧？

或者看下面这个图：

一号圈的输入度=0，因为没有其它圈指向它；二号圈的输入度=2，因为有两个圈指向它。

搜寻引擎为网页排名的时候，会用这个指标。

那么回到这篇论文，也是利用这个评价指标，研究人员从IMDb资料库里「寻找电影b对电影a的指向」，这个指向，可能是所谓的「致敬」，例如《大话西游》对《重庆森林》的台词效仿：

或者美版《无间道》直接翻拍港版：

至只是剧情上的引用，比方说《夜宴》直接引用了哈姆雷特的剧情。再例如科幻电影《2001：太空漫游》里，它的章回体叙事节奏被不少电影采纳，场景设计后来也出现在其它太空电影里。总体来讲，它在更多层面上影响了更多电影。

不管怎样，只要电影a被其他电影以各种方式致敬翻拍和引用，那么电影a In-Degree，就是这些致敬电影的总数。

Closeness 接近中心性

这一条也不难理解。比方为一座商场选址，地产商要计算商场和周边居住区的距离。

最后选择的地址，和所有居住区之间的距离之和最小。那么它的接近中心性就是最高的。

例如下图，所有的点都是居民区，

利用这个指标，也很容易评价最有影响力的演员。例如塞缪尔·杰克逊，在这个算法选出十大演员里排第一：

他和不少演员合作，参与了82部电影，演过好片也有不少

这种演过电影多的、跟其他演员合作多的、表演技巧被其他演员采用的，他/她们的接近中心性都很高。

Harmonic 和谐中心性

比方说有5个网页上有我的连接，这5个网页被称作一级网页，那么我的连接的和谐中心分数就是5；又有10个网页上有上面那5个网页，它们叫做二级网页，那么分数就变成了5+(10/2)= 10。

又有36个网页上有上面那10个网页，（你一定知道它们叫什么……），那么分数又变成了5+(10/2)+(36/3)= 22

我们回到电影，还是用《2001：太空漫游》举例。它的设定被《星际穿越》采用了，而只晚一年上映的《火星救援》也有跟《星际穿越》类似的桥段。

再假设另外6部电影借鉴了《火星救援》那么可以这样计算：

《2001：太空漫游》的和谐中心分数，就是1+(1/2)+(6/3)=3.5。