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导语：
我们都知道现在的电影评分网站与电影票房之间的相关性体现的并不明显，但是为什么？怎样才能让评分网站能够更直接的反映票房？
为了让大家能清楚的理解评分网站与观众之间的关系，我们选择了IMDB和烂番茄这两个北美最著名的评分网站，从国外的一些观点中探寻解释。
关于IMDB的部分，我们选取了问答社区Quora上的一个相关讨论，关于烂番茄的评分结构，具体请见本期“一图”栏目。

作者：Robert Frost，Stephen McInerney
译者：楚青　校对：风未


正文：

Robert Frost：
IMDb评分和票房好坏很难对应，是因为IMDb的评分群体并不代表实际的影院观影群体。
图一：在IMDb上，点击“共有XX人评分“这个条目，就可以看到评分者的统计数据。


图二：由此我们能做出《肖申克的救赎》的IMDb评分者统计图。


图三：现在我们把IMDb上评分Top25的评分者来源分布和MPAA（美国电影协会）统计出的影院观影人群来源分布放在一起，做一个比较。


可以看出，女性影院观影者的贡献在IMDb严重占比不足。女性观众贡献了52%的票房，但是只左右了16%的IMDb评分。未成年人贡献了25%的票房，但是所有的IMDb用户中，未成年人只占了1%。18岁-29岁这一年龄层在IMDb上的权重比实际观影群体中所占的要高两倍。45岁以上的观众贡献了三分之一的电影票房，但这个年龄层在IMDb的评分者中只占7%。

由此可以看出，IMDb的评分者和实际的影院观影群体并非一拨人。除了以上的发现，我们还不难得出另一个结论：
大部分在IMDb上评分的用户都没有去影院观看他们评过分的电影。到目前为止，IMDb上评分最高的电影是《肖申克的救赎》，但是当时这部影片的国内（美国）票房只有2830万美元，勉强超过2500万美元的成本投入。

并且，《肖申克的救赎》上映那年，绝大部分在IMDb上评分的用户年龄还太小（不会去电影院看电影），估计这些评分者们大多是通过TNT有线电视台无休无止的重播来观看的。

如果我们把票房收入排行榜和IMDb评分榜两个表格相对比，不难发现，在25部票房最高的电影中，只有2部在IMDb评分榜的前25名之列（这2部电影是：《指环王3：王者无敌》和《蝙蝠侠：黑暗骑士》）。这再次证实了IMDb评分和票房收入没什么实际关系。

再看英国的电影月刊《视与听》评出的百佳经典影片榜单，名列IMDb评分榜前 25 位的仍然只有两部（《七武士》和《教父》）。 在以往共86届奥斯卡奖评出的最佳影片中，也仅有 7 部与IMDb Top 25 相重合。

因此，我认为在电影质量，票房表现，以及影片受欢迎程度方面，IMDb的评分反映不了实际的影院观影人群的想法，也反映不了专业影评人或者奥斯卡评委的想法。IMDb评分只能代表年轻网络宅男一族的审美取向。

Stephen McInerney：
我对上面的回答再提供一些新的角度以作补充，如果解决了我提出的这些问题，IMDB或许就可以直接反映票房了。

1.IMDb评分并不能区分你的观影渠道：
影院（这才是真正的票房收入来源），有线电视台付费观看，DVD影碟观看，在线流媒体观看（订阅和按次收费）,种子下载，或者飞机上的娱乐系统……（不同的渠道，不同的观看方式）

2.IMDb也无法记录下你的观影渠道：
IMDb无法区分你是否是通过付费渠道观看的电影，更无从得知你究竟为了这部电影付了多少钱。同样是看某部电影，也许A在影院花了12美元观看，B在达美航空的班机上花了4美元观看，C在Redbox网站上花了1美元观看，而你只是从邻居家的跳蚤市场淘来了一张廉价DVD来观看（但是这些差别并不能体现在IMDB评分上）。

3.IMDb也不能反映你看的是哪个版本：
对于有些电影，是否在3D环境下观看至关重要。比如《地心引力》这种电影，看2D版本基本白瞎。《霍比特人》也是这样，2D和3D版本反响大不同。
现如今，在网络等渠道（无论是付费还是免费）看电影的人数早就超过了实际去影院观影的人数，在IMDb评分的用户大部分都并非买票进电影院的人，看一看这些评分中，上映半年以后的评分基本就不来自于影院观众了。

小结：
人们买票进电影院的驱动力（市场宣传，口碑传播，影评推荐，奥斯卡效应等），和他们在别的渠道观影的原因（大批影评出炉，更可信更稳定的电影口碑，你最喜欢的影评人推荐，你的朋友看所以你也跟着一起看了的从众效应）是有区别的。

其他原因：
1.评价的好坏和你的花费多少也有相关性：
如果你预判这部电影不会好，你基本上不可能为了它花费超过10美元。当然如果你是在免费渠道上看这部电影，这种相关性就小一些。如果你花了不少钱看了一个很令你失望的电影，你更有可能去给它打分或者写影评。

个人认为，Netflix这种一次性吃到饱（一次付费，无限观看）的订阅源和种子下载网站上的评分会相对更低。比如在Netflix上看电影，看10部或者20部花的钱都是这么多，所以你很可能会去看一个不怎么好的电影，如果真的觉得这电影很烂的话，随时停掉就是了。

如果IMDb的统计数据中能够体现出以上的这些相关性，我们就可以通过这些数据来倒推影响电影评分的因素了。我们可以分别查看来自不同观影渠道和群体的评分，还可以根据各时间区间来查看。

2.IMDb评分体现不出用户究竟何时看的这部电影：
有用户评分被计入平均分的时间点也无法体现，是在刚上映的那个周末观看的呢，还是在上映25年之后观看的。
典型的例子，《肖申克的救赎》（IMDb评分9.3/10）以及昆汀瓦伦提诺的邪典电影，通过DVD或者网上观看这些电影的人数众多，早已打破了评分的客观性。这些非影院观影人群的评分者们在观影前就已经对电影有了非常良好的先期印象，有可能已经反复看过好几遍，并且推荐给了周围所有的朋友，这样循环下去（造成评分越来越高），形成了非常强烈的选择性偏差。

总结：
因此IMDB的数据暂时对电影票房的估计和分析没什么作用，如果要看一部电影上映期的评价，最好还是去挖掘上映期的影评和反馈吧。

或许IMDb 应该在上映期结束时把这部电影的评分截个图存档，命名为“上映期内评分”，仅以国内上映期结束时为截点就好，若海外上映期也掺和进来会把数据搞的太复杂。

如果能这样做的话，我们就能看出一部电影的评分在不同的历史时期的走势变化了。从上映前的点映，试映，到上映期，再到上映期后的按次付费观看/飞机娱乐系统上映，再到DVD/网络观看，上映3个月，1年，3年，到10年，25年和之后，在各个时间节点的情况。

综上所述，我认为IMDb的数据背后仍有很大的挖掘潜力和空间，值得去分析和研究的点还有很多。

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