宋金寶，胡素蘋，馬宜鳴，朱曉雅

(中國傳媒大學(xué) 科學(xué)研究處，北京 100024)

1 引言

電影是高成本投入的大眾化藝術(shù)，如今電影業(yè)的發(fā)展備受人們的關(guān)注。從2003年開始，中國電影全面推進(jìn)產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程[1]。在影片的傳播過程中形成了一個多元的、互動的、充滿活力的電影評價系統(tǒng)?，F(xiàn)在大多數(shù)的電影評價系統(tǒng)是預(yù)評價、映期評價、映后評價三個階段[2]，即對已經(jīng)成型的影片做影視評價和分析，對電影創(chuàng)作過程的專家評價指導(dǎo)工作的研究相對欠缺。在電影的創(chuàng)作過程中的每一個環(huán)節(jié)都需要嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臎Q擇和專業(yè)的評估、指導(dǎo)，其直接影響著創(chuàng)作出的影片的藝術(shù)價值和商業(yè)價值。目前電影前期的評價工作大都在線下進(jìn)行的，常常是請幾位專家做評價、指導(dǎo)，或者是把專家們集中到一塊來完成評價和指導(dǎo)工作，這種評價和指導(dǎo)的方式效率低且有人員數(shù)量和地域的限制。

在學(xué)術(shù)研究和實踐應(yīng)用中曾采用過的評價方法有非數(shù)量化評價方法、數(shù)量化評價方法，隨著數(shù)字化社會的發(fā)展，現(xiàn)在的評價系統(tǒng)大都向數(shù)量化的方向發(fā)展[3]。在一些探索應(yīng)用中所采用的評價方法有印象比較法、打分法、模糊數(shù)學(xué)法、層次分析法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法、TOPSIS評價法、主次分析法、費(fèi)用效益法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價方法、灰色綜合評價法混合方法等[4]。本文的電影智庫專家評價系統(tǒng)主要使用印象比較法、打分法、定量分析與定性分析相結(jié)合的智庫專家評分法和以求解滿意對象為目標(biāo)的智庫專家多目標(biāo)優(yōu)選法。本系統(tǒng)的開發(fā)環(huán)境是開源輕架構(gòu)的WeX5，主要編程語言是Javascript、CSS、Html，數(shù)據(jù)庫是MySQL，系統(tǒng)按照實施方案完成用戶端APP的開發(fā)、后臺管理系統(tǒng)的開發(fā)和服務(wù)端的數(shù)據(jù)服務(wù)功能，并對各模塊進(jìn)行整合，完成電影智庫專家評價系統(tǒng)，其可應(yīng)用于電影前期創(chuàng)作過程的評價工作，為產(chǎn)出高質(zhì)量電影作品的創(chuàng)作過程提供更多專業(yè)人士的視角和指導(dǎo)。另外隨著軟件開發(fā)技術(shù)的發(fā)展和移動智能設(shè)備的流行，移動用戶不斷增加，也使得電影智庫專家系統(tǒng)有了技術(shù)和應(yīng)用上的支持。因此，將電影智庫專家的相對專業(yè)的調(diào)研和評價研究應(yīng)用于電影創(chuàng)作領(lǐng)域具有現(xiàn)實意義。

2 電影智庫專家評價體系

一般而言，評價有評價的目標(biāo)、被評對象、評價群體及偏好、評價準(zhǔn)則(包括結(jié)構(gòu)、指標(biāo)、方式等)、評價模式等基本要素組成。這些要素按照一定的方式有機(jī)統(tǒng)一構(gòu)成一個評價系統(tǒng)[5]。對于待評價問題來說，一旦選定評價系統(tǒng)，那么這個評價的問題就轉(zhuǎn)化成為一個按照特定的步驟、方法進(jìn)行度量的問題。專家評價工作一般是由具有專業(yè)知識且訓(xùn)練有素的專業(yè)人員來完成評價工作的過程[3]。本文中的電影智庫專家評價是指在電影的創(chuàng)作過程中就一些問題對有影視專業(yè)背景的人士進(jìn)行調(diào)研取得評價以應(yīng)用到電影創(chuàng)作和制作中的評價工作過程。電影智庫專家評價系統(tǒng)中評價對象的評價結(jié)果與智庫專家的評價方法息息相關(guān)，采用不同的評價算法會得出不同的評價結(jié)果，本文主要介紹以下兩種評價算法。

2.1 智庫專家評分法

智庫專家評分法，主要是以定量和定性分析為基礎(chǔ)，智庫專家對待評價對象的認(rèn)知和理解用打分、估值等形式做出定性的評價，并將結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計使其結(jié)果具有數(shù)理統(tǒng)計的特性。在電影制作過程中根據(jù)內(nèi)容屬性可將待評價對象劃分為：電影劇本評價、電影拍攝前評價、電影拍攝評價、電影上映前評價四個階段類型，相應(yīng)的將智庫專家劃分為電影劇本評價專家、電影拍攝前評價專家、電影拍攝評價專家、電影上映前評價專家四大類。根據(jù)智庫專家的學(xué)術(shù)權(quán)威性把每類智庫專家都分別劃分為不同的等級：Ⅰ級，Ⅱ級，Ⅲ級，Ⅳ級，Ⅴ級五個等級，可對他們的影視專業(yè)權(quán)威性賦于一定的值，其權(quán)值可按實際情況進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整，另外智庫專家在不同的評價任務(wù)中所具有的等級也不同。

圖1 智庫專家評分法算法圖

智庫專家評分法是系統(tǒng)的基礎(chǔ)評價方法，其簡便、直觀性強(qiáng)、計算方法簡單且有比較大的選擇余地，能夠把定量計算與無法計算的評價項目都考慮進(jìn)去。智庫專家評價的準(zhǔn)確程度，主要取決于智庫專家的知識儲備量和影視閱歷經(jīng)驗，在一定程度上智庫專家評價的結(jié)果體現(xiàn)了專業(yè)性并具有一定的可靠性和準(zhǔn)確性。

2.2 智庫專家多目標(biāo)優(yōu)選法

多目標(biāo)優(yōu)選法用于解決從許多備選方案中選出最佳方案的問題，根據(jù)多種目標(biāo)彼此之間的關(guān)系，對各目標(biāo)之間、各要素之間的制約作出合理的妥協(xié)已到達(dá)解決問題最優(yōu)的方案[6]，這就是多目標(biāo)優(yōu)選法的思路。

通過對智庫專家多目標(biāo)優(yōu)選法算法分析以及和實例的算法驗證，可以得出智庫專家多目標(biāo)優(yōu)選法可應(yīng)用于電影智庫專家評價系統(tǒng)中以解決從許多備選方案中選出最佳方案的問題，并且可以得出較理想的評價對象或理想方案。

圖2 智庫專家評價多目標(biāo)優(yōu)選法算法圖

3 系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)

電影智庫專家評價系統(tǒng)主要是完成智庫專家對電影創(chuàng)作問題的評價，由后臺管理者發(fā)布評價內(nèi)容，專家用戶對接收到的內(nèi)容完成評價工作并把結(jié)果回傳，后臺對專家評價結(jié)果進(jìn)行處理并可視化展示在用戶界面。本系統(tǒng)的設(shè)計主要包括前端用戶和后端服務(wù)兩部分[8]，根據(jù)其系統(tǒng)功能又分為：智庫專家用戶端、后臺管理系統(tǒng)、服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫。系統(tǒng)根據(jù)功能需求和用戶類別將系統(tǒng)功能分為登錄模塊、專家用戶模塊、后臺管理模塊，如圖3所示。這三個功能模塊是電影智庫專家完成整個過程評價工作的主要組成部分，基本可以滿足電影智庫專家評價系統(tǒng)的用戶需求。

本系統(tǒng)的開發(fā)過程使用的是V3.6正式版本的WeX5開發(fā)框架，使用Tomcat服務(wù)器并將其部署為系統(tǒng)服務(wù)器，使用MySQL數(shù)據(jù)庫，并將其部署為數(shù)據(jù)庫服務(wù)器。WeX5工具具有開源免費(fèi)、跨端、拖拽式、組件化、可視化等特點(diǎn)，前端標(biāo)準(zhǔn)采用HTML5、CSS3、Javascript，并使用AMD規(guī)范的jQuery、Require、Bootstrap等技術(shù)，也支持多種后臺開發(fā)語言，PHP、Java、.Net，也支持云API[9]。在H5 APP開發(fā)過程中主要分為三個部分，即前端頁面的開發(fā)、后端服務(wù)的開發(fā)和APP的開發(fā)。前端頁面的開發(fā)就是新建頁面即新建W文件，文中WeX5開發(fā)框架開發(fā)的應(yīng)用頁面是以.w結(jié)尾的文件，頁面使用JS語言、CSS和HTML語言來描述。后端服務(wù)可以為前端的頁面提供數(shù)據(jù)服務(wù)，WeX5中提供了三種后端服務(wù)：Java后端服務(wù)、.Net后端服務(wù)、PHP后端服務(wù)，其中本文使用的是Java后端服務(wù)。APP開發(fā)：首先新建本地APP，其次生成本地APP包，最后安裝調(diào)試APP[9]。

圖3 系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)

本文在WeX5開發(fā)頁面中引用Cordova插件，來調(diào)用手機(jī)的硬件設(shè)備來顯示文本的內(nèi)容和播放視頻，其主要分引用插件和調(diào)用插件方法兩部分。播放視頻的功能通過調(diào)用插件Videoplayer來實現(xiàn)，在手機(jī)中打開顯示doc或pdf等文本內(nèi)容功能通過插件fileApi來實現(xiàn)。開發(fā)中的另一關(guān)鍵是使用Ajax(Asynchronize Javascript And Xml)技術(shù)以實現(xiàn)對界面進(jìn)行實時更新。在開發(fā)中主要用到的三種交互方式是Shell方法、WindowContainer方法和WindowDialog方法。另外在后臺管理系統(tǒng)中利用attachmentSimple組件實現(xiàn)評價內(nèi)容文件的上傳，利用Echarts(Enterprise Charts)控件實現(xiàn)數(shù)據(jù)的可視化展示功能。

通過對后臺管理員端登錄、電影智庫專家用戶端登錄進(jìn)行開發(fā)，實現(xiàn)了系統(tǒng)用戶的登錄功能。按照開發(fā)方案的流程，智庫專家用戶端模塊可實現(xiàn)接受評價任務(wù)、進(jìn)行評價工作、上傳評價結(jié)果、查看評價結(jié)果、用戶信息顯示及修改申請等系統(tǒng)功能需求，后端管理系統(tǒng)實現(xiàn)各信息模塊的管理功能。系統(tǒng)登錄模塊、智庫專家用戶端模塊、后臺管理系統(tǒng)模塊和數(shù)據(jù)庫模塊相互協(xié)作共同組成智庫專家評價系統(tǒng)。在完成評價任務(wù)工作過程中，系統(tǒng)各模塊的功能及評價工作流程如圖4所示，其中左側(cè)為后臺管理系統(tǒng)模塊、中間部分為數(shù)據(jù)服務(wù)模塊、右側(cè)為智庫專家用戶模塊。

4 結(jié)語

我國電影產(chǎn)業(yè)形勢一片大好，在電影創(chuàng)投、電影院線建設(shè)、電影特效制作等方面都取得了長足發(fā)展，但我國電影產(chǎn)業(yè)還未形成產(chǎn)出高質(zhì)量電影作品的影視產(chǎn)業(yè)。面對新媒體、互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)帶來的巨大變革，如何幫助影視創(chuàng)作者抓住機(jī)遇、迎接挑戰(zhàn)，產(chǎn)出高質(zhì)量電影作品是電影產(chǎn)業(yè)的重要研究方向。

本文的研究有利于電影業(yè)產(chǎn)出高質(zhì)量電影作品，為電影從業(yè)者提供一種新的評價工作模式，打破專家評價工作時間、空間和人員數(shù)量的限制，提高專家評價工作的靈活性和工作效率，具有現(xiàn)實意義。

主要取得了以下成果：第一、智庫專家評分法和智庫專家多目標(biāo)決策優(yōu)選法算法的研究并應(yīng)用于評價系統(tǒng)中，增加專家評價及預(yù)測結(jié)果的合理性和準(zhǔn)確性；第二、利用WeX5開發(fā)工具完成用戶端APP的開發(fā)和后臺管理系統(tǒng)的開發(fā)，完成服務(wù)端的數(shù)據(jù)服務(wù)功能，并對各模塊進(jìn)行整合，完成了一個方便快捷的電影智庫專家評價系統(tǒng)，其可應(yīng)用于電影前期創(chuàng)作過程的評價工作，為產(chǎn)出高質(zhì)量電影作品的創(chuàng)作過程提供更多專業(yè)人士的視角和指導(dǎo)。

圖4 系統(tǒng)各模塊功能及評價工作流程圖