大数据读剧本：电视剧每集6个转折最吸引观众

美剧《纸牌屋》的成功，让人们看到了科技参与艺术创作中的可能性。利用“大数据”对影视剧进行“全身CT”，亦成为现实。

通过人工智能读取、拆解影视剧文本，再根据大数据比对进行剧本评价，由计算机为人“打分”。从浩如烟海的剧本中找到优秀作品并投入创作，也许将成为未来影视剧创作的必由之路。

“大数据”，是近年来的科技热词，为数不少的领域都将其作为技术发展的突破口；影视作品创作，则一向被视为人类情感与创意的结晶。将两者结合碰撞出的火花，既新奇又绚丽。

用“大数据”审视人类创作，其背后的机制如何？科技“理性派”能给艺术创作带来什么？带着这些问题，记者专访了北京工商大学经济学院统计与数量经济系副教授、小土科技创始人兼CEO祝金甫。

“电视剧每集包含6个转折最能吸引观众”

记者：让计算机去分析剧本，首先需要它能读懂剧本。那么程序是怎么理解剧本中的转折、冲突？

祝金甫：首先，将剧本导入计算机后，程序会自动分析其中的文字并分解成不同的元素。再将这些元素进行分析、比对，就能让计算机去理解剧本。

例如剧情中的拐点、转折，一定是伴随着某一个事件。就好比剧本中之前还是大晴天，突然开始下暴雪，那这其中就包含一个转折；再比如前面是一对恩爱的夫妇牵着手走着，突然发生了车祸，那这里就蕴含着一个巨大的转折。我们的计算机可以通过比对文本中的文字去计算。

与此同时，这还有个程度问题。比如车祸，可能涉及到角色的死亡，也可能就是受伤，到剧情里就是转折的大与小。这都需要去判断，其背后也就是计算机的语义分析技术。通过语义分析，我们还能分析剧本中人物的情绪。例如恐惧，涉及的词汇可能有流汗、颤抖等等。

让计算机能够准确地理解含义，需要我们收集大量的词义，创建一个库。这个工作需要很长时间，我们已经做了七八年的时间。目前，对于剧本的整个分析过程还做不到全自动化，计算机只能承担大约50%的工作，随着计算机技术的不断发展，我相信这个比例也会逐渐增大。

记者：计算机对剧本的量化评分，需要基于一定的标准，这个标准又从何而来？

祝金甫：这也是通过大数据分析得出来的结果，此前我们收集了大量优秀的作品，对这些作品进行分析，从而得出一些共性的东西。例如电视剧每集四十多分钟，包含6个转折最能吸引观众。通过这些标准我们再分析新的剧本，得出综合的评分，目前来看，我们的评分也是很准的。高分的剧本拍出来后，收视率和好评率都有一定的保障。

记者：目前国外也有基于大数据分析进行影视剧创作的先例，利用大数据评估剧本和定制剧本有什么区别？

祝金甫：两者之间还是有很大的区别，我们的评估方式，是找到优秀剧本的共性，对剧本进行一个客观的评估。有点像给你的剧本做CT，再根据统一客观的标准进行评价。

国外一些案例则是收集用户喜好的行为数据，例如什么题材用户最爱看，最喜欢哪个明星，碰到什么剧情就快进。通过这些数据，再来投其所好，选择用户偏好的题材、演员乃至导演进行创作。