大數據讀劇本：技術還是藝術？

　　美劇《紙牌屋》的成功，讓人們看到了科技參與藝術創作中的可能性。利用“大數據”對影視劇進行“全身CT”，亦成為現實。

　　通過人工智能讀取、拆解影視劇文本，再根據大數據比對進行劇本評價，由計算機為人“打分”。從浩如煙海的劇本中找到優秀作品并投入創作，也許將成為未來影視劇創作的必由之路。

　　專訪

　　“大數據”，是近年來的科技熱詞，為數不少的領域都將其作為技術發展的突破口；影視作品創作，則一向被視為人類情感與創意的結晶。將兩者結合碰撞出的火花，既新奇又絢麗。

　　用“大數據”審視人類創作，其背后的機制如何？科技“理性派”能給藝術創作帶來什么？帶著這些問題，本報專訪了北京工商大學經濟學院統計與數量經濟系副教授、小土科技創始人兼CEO祝金甫。

　　“電視劇每集包含6個轉折最能吸引觀眾”

　　記者：讓計算機去分析劇本，首先需要它能讀懂劇本。那么程序是怎么理解劇本中的轉折、沖突？

　　祝金甫：首先，將劇本導入計算機后，程序會自動分析其中的文字并分解成不同的元素。再將這些元素進行分析、比對，就能讓計算機去理解劇本。

　　例如劇情中的拐點、轉折，一定是伴隨著某一個事件。就好比劇本中之前還是大晴天，突然開始下暴雪，那這其中就包含一個轉折；再比如前面是一對恩愛的夫婦牽著手走著，突然發生了車禍，那這里就蘊含著一個巨大的轉折。我們的計算機可以通過比對文本中的文字去計算。

　　與此同時，這還有個程度問題。比如車禍，可能涉及到角色的死亡，也可能就是受傷，到劇情里就是轉折的大與小。這都需要去判斷，其背后也就是計算機的語義分析技術。通過語義分析，我們還能分析劇本中人物的情緒。例如恐懼，涉及的詞匯可能有流汗、顫抖等等。

　　讓計算機能夠準確地理解含義，需要我們收集大量的詞義，創建一個庫。這個工作需要很長時間，我們已經做了七八年的時間。目前，對于劇本的整個分析過程還做不到全自動化，計算機只能承擔大約50%的工作，隨著計算機技術的不斷發展，我相信這個比例也會逐漸增大。

　　記者：計算機對劇本的量化評分，需要基于一定的標準，這個標準又從何而來？

　　祝金甫：這也是通過大數據分析得出來的結果，此前我們收集了大量優秀的作品，對這些作品進行分析，從而得出一些共性的東西。例如電視劇每集四十多分鐘，包含6個轉折最能吸引觀眾。通過這些標準我們再分析新的劇本，得出綜合的評分，目前來看，我們的評分也是很準的。高分的劇本拍出來后，收視率和好評率都有一定的保障。

　　記者：目前國外也有基于大數據分析進行影視劇創作的先例，利用大數據評估劇本和定制劇本有什么區別？

　　祝金甫：兩者之間還是有很大的區別，我們的評估方式，是找到優秀劇本的共性，對劇本進行一個客觀的評估。有點像給你的劇本做CT，再根據統一客觀的標準進行評價。

　　國外一些案例則是收集用戶喜好的行為數據，例如什么題材用戶最愛看，最喜歡哪個明星，碰到什么劇情就快進。通過這些數據，再來投其所好，選擇用戶偏好的題材、演員乃至導演進行創作。

　　“70%的規定動作大數據來做，剩下的30%要靠人的創作”

　　記者：用硬標準給藝術創作打分，必然帶來一種質疑。這樣的評價機制，是否會讓劇本的創作僵化，難道以后每集電視劇都要包括6個轉折？

　　祝金甫：曾經有編劇就問過我，如果大家都這樣去做，不是所有作品都一樣了？

　　首先，影視作品也是一件商品，它必須吸引觀眾的眼球。那么能吸引眼球的，一定會有一些共性。因為人有其自身偏好特點，一個作品，連續6分鐘對話沒有沖突，那觀眾就是看不下去。一個故事包含人物地點時間，缺一個就不行，這些是結構化的。但這個沖突是什么，故事如何鋪墊，每個劇本都是不一樣的，這是計算機做不到的。

　　用計算機來評價劇本，是給出一個意見。比如你這一集里只有3個轉折，我們會建議你加幾個，但加什么還是編劇的創作。我相信這會是未來影視工業化的一個趨勢，比如和做體操一樣，70%的規定動作大數據來做，剩下的30%是自選動作，要靠人的創作。真正的大師級作品，一定是人在這30%里賦予獨特的思想和靈魂創作出來的。

　　記者：這樣的技術是否會影響創作者的積極性，甚至反感此類技術？

　　祝金甫：之前確實有很多這樣的擔心，但現實恰恰相反。絕大多數創作者，把作品視為自己的孩子，他當然希望孩子會更好。那我們這種第三方的評價方法，起到一個旁觀者清的作用，我們提意見，創作者再完善作品，會讓作品更好、更受歡迎。

　　主筆 吳楠 插圖 宋溪