基于灰靶决策和犹豫模糊集的电影评价研究

时倩倩 刘志阳 杜俊良

（江南大学商学院 无锡 214122）

一、引言

电影产业是一国文化产业的核心组成部分，对于提高经济发展质量和增强文化软实力发挥了重要作用[1]。在我国，电影承担着建设社会主义核心价值观、宣传中华民族伟大复兴中国梦的重要作用，是国家文化建设的重要内容和手段[2]。电影产业作为一种广义虚拟经济，近年来在我国取得了飞速的发展。业界普遍认为，国产高票房影片崛起，是2018年中国电影行业最明显的趋势。去年全年共有20部国产影片票房超过5亿元，9部国产影片票房超过10亿元。值得一提的是，单片票房的前三名也均被国产电影占领，分别是36亿元的《红海行动》，34亿元的《唐人街探案2》，31亿元的《我不是药神》。2008年至2018年，中国内地电影总票房实现了从43.4亿元到609.8亿元的飞跃式发展。这十年间，中国踏上了电影产业爆发式增长的快车道，一跃成为全球第二大票仓。与此同时，2018年的中国内地电影总票房同比增幅仅为9.1%，这也是2009年以来，票房增幅首次回落至个位数。中国电影行业放满了狂飙突进的脚步，走到了一个必须直面产业迭代与行业规范化的路口。一部优秀的电影要兼顾商业价值和艺术价值，是中国电影发展的标杆。只有让好的资源流向好的电影，避免烂片，才能促进中国电影高质量的发展。因此，如何评价和识别优秀电影显得尤为重要。

近年来，电影产业的发展越来越成为学者们研究的重点，主要涉及以下几个方面。（1）电影产业与其他产业的关系。Tkalec等（2017）评估了电影业对克罗地亚杜布罗夫尼克旅游业成果的影响，发现在杜布罗夫尼克拍摄电视连续剧对游客人数有很大的积极影响[3]；Hahn和Lee（2017）研究了韩中自贸区对韩国电影产业发展以及“韩流”文化造成的深渊影响[4]；Iordanova（2015）强调了电影节的作用，认为电影节反映了创意和商业集群的变化，是跨国基础设施的一个重要节点[5]；Zhang（2017）从中国新电影产业促进法分析中美电影业跨境交易的影响[6]；Sharma和Somani（2019）在书中以印度电影产业为例，肯定了将电影游戏化，对丰富和发展娱乐业的积极作用[7]；张黎等（2011）利用系统动力学模型全方位的、动态的分析数字电影产业园的经济状况。其结果表明，数字电影产业园不仅本身会创造一定的产值和税收，而且还会产生巨大的经济溢出效应，其表现是为园区所在地经济的发展提供广阔的空间，为所在地经济结构的调整作出较大的贡献[8]。（2）探求电影产业发展思路和路径设计。Feng（2017）分析影响中国观众观看电影的关键因素，在识别影响因素的基础上为中国电影产业的发展提供对策建议[9]；Wu和Yi（2017）从合作竞争视角下分析中国电影产业的发展路径[10]；曹榛（2018）首先阐述新时期中国电影经济的现状和转型问题，主要包括：投入产出比例失衡，资源浪费严重；影片类型相对单一，缺乏现实意义；市场监管力度不够，政策法规不健全等，在此基础上提出了相应的管理办法以供参考[11]。（3）电影的综合评价分析。刘明珠等（2016）基于广义虚拟经济的背景，在考虑消费者主观心理需求的前提下，运用平衡计分卡方法，从财务层面，客户层面，内部业务流程层面以及学习与成长层面，选取了相关指标，对我国电影产业的绩效进行了衡量[12]；殷复莲等（2017）针对当今电影市场存在难以客观全面评价电影作品的问题，本文建立了中国电影评价体系，采用电影院以及互联网相关播放数据建立包含社会、文化、经济领域的三级指标[13]；杨明品等（2015）从生产环节、播映环节和产业环节等电影业全产业链的三个主要环节对电影产业的经济贡献进行估算和评价[14]；聂伟和张洪牧宇（2016）以国内主流电影评分网站为例研究了互联网语境下的电影评价机制的设计[15]；周依（2013）采用主成分分析法计算权重，建立电影产业国际竞争力评价指标体系[16]；李亦中（2015）全面综合的研究了中国电影评价系统，包括领导评价、学术评价、媒体评价、票房评价、网络评价和海外评价[17]；Liu等（2018）利用社会网络分析和自然语言处理技术，从人物关系和情感趋势两个方向设计了智能的电影评价系统[18]；Sivakumar和Rajalakshmi（2019）研究了电影评价分析中各种加权方法的优劣，基于此提出了最优的加权组合方法[19]。

纵观现有文献，国内外学者对电影行业的相关研究已经取得了丰硕的研究成果，具有很高的学术价值和应用价值。但在电影评价方面，其建立的电影评价指标体系不够科学合理，很难真实地反应电影的价值信息；评价方法以定性评价为主，主观性较强容易受到虚假信息的影响。对此，在现有研究的基础上本文首先构建一个完备的中国电影评价指标体系，基于灰色关联分析和犹豫模糊集，设计一种基于灰色方案矩阵关联的电影评价方法，对影片进行排序，识别优秀的影片。

二、电影评价指标体系设计

一般来说，评价指标体系的构建一般要满足以下几个原则：

（一）系统性原则

各指标之间要有一定的逻辑关系，它们不但要从不同的侧面反映评价对象的主要特征和状态，而且还要反映生态一经济一社会系统之间的内在联系。每一个子系统由一组指标构成，各指标之间相互独立，又彼此联系，共同构成一个有机统一体。指标体系的构建具有层次性，自上而下，从宏观到微观层层深入，形成一个不可分割的评价体系。

（二）简明科学性原则

各指标体系的设计及评价指标的选择必须以科学性为原则，能客观真实地反映评价对象的特点和状况，能客观全面反映出各指标之间的真实关系。各评价指标应该具有典型代表性，不能过多过细，使指标过于繁琐，相互重叠，指标又不能过少过简，避免指标信息遗漏，出现错误、不真实现象，并且数据易获且计算方法简明易懂。

（三）可比、可操作、可量化原则

指标选择上，特别注意在总体范围内的一致性，指标体系的构建是为区域政策制定和科学管理服务的，指标选取的计算量度和计算方法必须一致统一，各指标尽量简单明了、微观性强、便于收集，各指标应该要具有很强的现实可操作性和可比性。而且，选择指标时也要考虑能否进行定量处理，以便于进行数学计算和分析。

从广义虚拟经济角度，考虑到电影的特点，参考文献[13]本文从经济、文化艺术、社会三个方面构建电影评价指标体系，涉及电影投资机构、电影制作机构、电影宣发机构、电影影评人、电影媒体、影院、电影观众、相关政府机构等多主体。旨在能够全面客观真实的反映电影的商业价值和艺术价值，达到舆论导向正确、电影质量提升、行业竞争力增强的目的。具体指标体系如表1所示。

三、电影评价方法构建

(一) 犹豫模糊数

由于电影的特殊性，专家对一部电影的好坏无法做出准确的评价，都带有一定的犹豫程度。因此，我们使用犹豫模糊数来表征专家对不同电影的评价信息。作为模糊集概念的延伸，犹豫模糊集[20]是处理不确定性问题的非常有效的工具，犹豫模糊集的主要目的是模拟人类在引出信息时产生的不确定性。其定义如下。

定义1 令P为一个给定的集合，形如的二元组称为P上的犹豫模糊集（HFS）。其中hQ(p)由区间[0,1]上若干个不同的数构成的集合，表示元素p属于集合Q的若干种可能隶属度构成的集合。

一般来说，我们称hQ(p)为一个犹豫模糊数（元）。应该注意的是，元素的个数在不同的犹豫模糊数中一般是不同的。我们令#h表示犹豫模糊数中元素的个数，并将犹豫模糊数中的元素按照降序排列，为了简单起见，我们令表示犹豫模糊数hQ(p)中第t个较大的的值[21]。

表1 电影评价指标体系

为了使任何两个犹豫模糊数可以有效地计算，我们需要通过在其中添加任何值来扩展较短的模糊数，直到它们都具有相同的长度。在我们的论文中，我们所有专家都持有乐观的态度，那么应该加入犹豫模糊数的最大值。另外，为了比较两个犹豫模糊数的大小，文献[22]定义了犹豫模糊数比较规则。

定义2 令h(p)表示一个犹豫模糊数，其中p∈P。那么，称作犹豫模糊数的得分函数。对于任意两个犹豫模糊数h1和h2，如果s(h1)＞s(h2)，那么h1＞h2；如果s(h1)=s(h2)，那么h1=h2。

(2)电影评价方法构建

对于电影评价问题，令X={x1，…，xi，…，xn} 为电影集合 ；A={a1，…，aj，…，am}为评价指标集合 ；uij为在评价指标aj下电影xi的评估值，以犹豫模糊数表示；w={w1，…，wj，…，wm}为评价指标权重向量，且

定义 3 令ui={ui1，ui2，…，uim} 表示电影xi在评价指标集合A下的综合评价向量。其中，

定义 4 令

称为灰靶决策最优效果向量，也称为犹豫模糊数正靶心。

定义 5 令 ，

称为灰靶决策最劣效果向量，也称为犹豫模糊数负靶心。

灰靶决策是灰色系统理论中非唯一性原则在决策理论中的应用和体现，通过在一组模式序列中找出最靠近目标值的数据构建标准模式，各模式与标准模式构成灰靶，标准模式为靶心[22][23]，自邓聚龙提出灰靶决策以来，众多专家学者都投身于对灰靶决策的研究。根据灰靶决策理论，每个指标下决策对象与目标的接近程度反映了指标的利弊。鉴于此，我们使用灰色关联分析来计算每个指标下决策对象与正负靶心之间的正负关联系数。

称为基于犹豫模糊数的正负靶心关联系数，其中

称为决策对象和正靶心的欧氏距离；

称为决策对象和负靶心的欧氏距离。ρ∈[0,1]称为分辨系数，一般取0.5。

一般来说，决策对象与正靶心关联系数越大，与负靶心关联系数越小，说明此电影越好。因此我们有越大，电影 越好。其中，表示对正负靶心的偏好程度，一般取值0.5。

其评价步骤如下：

Step1：获得每部电影的犹豫模糊数评价信息；

Step2：根据实际情况，通过专家打分法等确定各指标的权重；

Step3：由式（2）和式（3）获得基于犹豫模糊数的正负靶心；

Step4：由式（4）和式（5）求出基于犹豫模糊数的正负靶心关联系数；

Step5：根据正负关联系数求得 进行电影的排序。

四、案例分析

2019年2月27—28日，全国电影工作座谈会在北京召开，中宣部常务副部长、国家电影局局长王晓晖出席会议并讲话。他指出，2018年电影界认真落实电影机构改革决策部署，电影管理体制进一步健全，电影事业产业实现了新跨越，中国电影呈现出积极健康、蓬勃发展的良好局面。去年全年共生产各类影片1082部，同比增长19.96%；全国票房达到609.76亿元，同比增加9.06%，国产电影票房占比62.15%；城市院线观影人次17.16亿，同比增长5.93%；全国荧幕总数达到60079块，其中2018年新增9303块。但当前中国电影存在的问题：一是创作质量与观众期待还有不小差距；二是行业治理和市场规范还相对粗放；三是高素质人才还比较缺乏；四是国际影响力亟待提升。电影实力直观反映综合国力，是彰显文化自信的重要载体，是深受人民群众喜爱的文化方式，在文化产业中具有引领作用，这就要求我们将电影的发展同国家发展目标相对接，坚定不移推进电影强国建设，为实现中国梦提供强有力的精神支撑。做好新时代电影工作，落实好“举旗帜、聚民心、育新人、兴文化、展形象”的使命任务，确保电影工作正确方向；必须坚持守正创新，坚持以人民为中心的创作导向，不断繁荣创作生产，推动电影创作由高原向高峰迈进，打造中国电影的“中华民族新史诗”；必须进一步夯实基础，加快影院建设，加快科技创新驱动，健全完善电影工业体系，着力打造领军型电影企业，推动电影产业高质量发展；必须加大电影人才培养力度，努力推动中国电影走向世界，提升文化软实力和影响力，坚定不移向电影强国目标迈进。

为了提高中国电影的创新力，让更多人民群众喜闻乐见的电影上映，我们需要辨别电影的好坏，为了中国电影树立标杆榜样。本文选取2018年中国电影票房比较靠前的几部国产电影为研究对象，分别是《红海行动》、《唐人街探案2》、《我不是药神》和《西虹市首富》，分别记为 。参考文献[13]的方法求得指标的权重为0.05、0.08、0.07、0.15、0.07、0.1、0.15、0.13、0.14、0.06。通过调研和数据归一化我们得到每部电影的评价信息如下所示。

u1=[＜0.82，0.90，0.91＞，＜0.72，0.88＞，＜0.90，0.77，0.88＞，＜0.93＞，＜0.83，0.95，0.71＞，＜0.88，0.94＞，＜0.97，0.73，0.80＞，＜0.87，0.88，0.92＞，＜0.95＞，＜0.91，0.86＞]，

u2=[＜0.71，0.80，0.91＞，＜0.72，0.88＞，＜0.70，0.7 7，0.83＞，＜0.83，0.66＞，＜0.83，0.77＞，＜0.88，0.81，0.6 0＞，＜0.75，0.77＞，＜0.87，0.88，0.73＞，＜0.80，0.69＞，＜0.71，0.72＞]，

u3=[＜0.93，0.95，0.91＞，＜0.92＞，＜0.91，0.97，0.88，0.9 3＞，＜0.93，0.98＞，＜0.83，0.95＞，＜0.90，0.94，0.92＞，＜0.97＞，＜0.89，0.94，0.92＞，＜0.95，0.96＞，＜0.90，0.87，0.96＞]，

u4=[＜0.70，0.81，0.85＞，＜0.75＞，＜0.73，0.77＞，＜0.70，0.66＞，＜0.72＞，＜0.68，0.71，0.57＞，＜0.77，0.64，0.66＞，＜0.87，0.72，0.82＞，＜0.69＞，＜0.71，0.72＞]。

经计算，得到 ξ=[ξ1，ξ2，ξ3，ξ4]=[0.0374，0.0147，0.0422，-0.0197]，数值越大方案越好其排序为ξ3＞ξ1＞ξ2＞ξ4，也即因此电影《我不是药神》和《红海行动》是两部在经济、文化艺术和社会均取得较高评价的电影。我们通过实际调研也得出了和以上结果相同的结论，《我不是药神》和《红海行动》两部电影在商业价值和艺术价值两方面均取得了成功，国产电影今后应该学习两部电影的成功经验。

五、结论

随着中国经济的腾飞，中国电影市场不断蓬勃发展，愈来愈多的高票房电影不断刷新着电影票房的纪录，伴随着高票房如何客观全面地评价电影成为一个亟待解决的问题。本文在借鉴前人研究成果的基础上，从艺术价值、社会价值和商业价值三个角度设计了中国电影评价指标体系。为了科学简单地得到直观的电影评价结果，建立了一套科学完整的电影评价定量方法，该方法符合中国电影发展的特点能够达到电影评价的效果。