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    塔崽

    好莱坞电影角色被白人男性主导了?

    楼主 发表于 2019-08-19 14:16:58

    作者:秋暝

    传统的的可视化展现方式,如条形图、折线图、饼图、雷达图等是很容易通过各种软件(如Excel)生成的,这些方法是常见可视化问题的良好且强大的解决方案。然而,使用这些方法的最佳方式局限于一些特定的数据类型,而且其标准型和普遍性意味着它们基本无法达到新颖性。

    在一个设计需求都要五彩斑斓的黑的今天,传统图表已经不能满足我们的业务需求了。如果对地理空间数据、社会网络关系、多维数据进行可视化,直观地传递数据期望表达的信息,是需要特定的图表类型来展示。

    让我们一起来看下面经典的可视化案例,观测它们是如何充分利用其源数据结构的。

    一、地址

    https://pudding.cool/2017/03/film-dialogue/

    二、简介

    好莱坞不乏性别歧视和种族歧视的话题,例如一个话题就是:白人男性主导电影角色。

    但这些都是胡扯的,没有数据,这让我们无法进行正确的讨论。有多少电影是关于男人的?根据类型、时代或票房收入的不同,会有什么变化?什么情况会产生更多的多样性?

    我们收集了真实的数据,我们把它定义为人口普查而不是研究。于是我们用谷歌搜索了8000部剧本,把每个角色的台词和演员的台词匹配起来。从那时起,我们收集了大约2000部电影中男性和女性角色的词汇量,可以说是有史以来最大的剧本分析工作。

    让我们围绕迪斯尼电影,从对话开始,从性别开始展开分析。

    三、案例演示

    如Demo所示,滑动到文章不同的部分,会有相应的图表展示。鼠标经过某一个点,会展示相关电影的男对白占比数,女对白占比数。

    四、案例详解

    2016年1月,研究人员报告称,在迪斯尼的公主电影中,男性比女性更爱说话。在30部迪斯尼电影中有22部对白是男性居多,由女性主导的对白仅有4部。即使是由女性主演的影片,如《花木兰》(Mulan),对白也是男性居多。她的保护者龙(木须),比木兰自己多了50%的对话词。

    这个数据集并不完美。和《花木兰》一样,尽管对白并没有反映出来,但情节还是可以围绕一个角色展开的。我们所有的数据都是基于剧本,而不是电影的完美转录。

    30部迪斯尼公主电影中按性别划分的对白分析截图

    对于每一个剧本,我们都将至少有100词对白的角色映射到个人的IMDB页面(该页面将人们标识为演员或女演员)。之所以这样做,是因为在IMDB页面上很少标记次要人物。这带来了意想不到的后果:例如,《辛德勒的名单》(Schindler’s List)里的女性都有台词,只是没有超过这个门槛。这意味着更准确的结果是电影里99.5%的对话是男性的,而不是100%的男性对话。这种方法还有其他问题:电影从剧本到银幕都有很大的变化。导演剪辑、减少角色、补充角色、改变角色名称。他们为一个角色赋予了不同的性别。我们仍然相信结果的方向是准确的,但是避免不了个别电影有错误。

    每个剧本至少有90%的台词是按性别分类的。如果您注意到分析中缺少一个角色,那么他们就可能在剩下的10%中。如果一个角色从电影中删除,但出现在剧本中,我们也可以根据剧本中的台词推断出他或她的性别。

    2000部以性别划分的剧本分析,《辛德勒的名单》(Schindler’s List),99.5%的对话是男性的

    在我们数据集中的数千部电影中,很难找到一个没有超过男性指数的子集。甚至浪漫喜剧的对白平均58%是男性。例如,《风月俏佳人》和《我恨你们俩的10件事》都有女性主导的角色(有最多的对白)。但由于男配角的数量,这两部电影的整体对白有52%是男性的。

    《风月俏佳人》(Pretty Woman),52%的对话是男性的

    在美国票房前2500的高票房电影中,其中女演员的对白最多(例如主演)占了22%。其中的34%部电影,女性的对白更有可能排在第二位。最糟糕的情况是,在我们调查的电影中,女性能占据了前三名中的角色,比例仅为18%。同样的场景在男性身上就有82%的占比了。

     

    美国票房前2500的高票房电影

    对于每一部电影,我们还确定了电影上映时每个演员的年龄。这让我们可以量化好莱坞是否存在对年轻女性的偏好(或者反过来说,男性是否喜欢更长的职业生涯)。

    在年龄范围内,女性与男性的对话量完全相反。对40岁以上妇女的对白大大减少。对于男性来说,情况恰恰相反:年长的演员可以扮演更多的角色。

     

    再看一下比较炫酷的效果。下图收集了2000部电影的对白分析。男性对白占90%+的电影有307部,而女性对白占90%的仅有9部。鼠标滑过某一部电影时,会有详细的演员对白分析,蓝色为男性,红色为女性

    Oner探索

    在2018年云栖大会上,我们的小伙伴展示了可视化大屏。其中一张就是——客户画像大屏

    我们收集了60万条客户数据,将客户群体根据类型、等级、到访频次、停留时长、消费层级、业态偏好等进行分类,通过连线展示每类客户在每个指标下的排名、数量,同时展示指标间变化的趋势和分类群里的对比。

    切换客户范围,展示出每类客户,在每个指标下的排名变化趋势。

     

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