电影智库专家评价系统的设计与实现

宋金宝，胡素苹，马宜鸣，朱晓雅

(中国传媒大学 科学研究处，北京 100024)

1 引言

电影是高成本投入的大众化艺术，如今电影业的发展备受人们的关注。从2003年开始，中国电影全面推进产业化进程[1]。在影片的传播过程中形成了一个多元的、互动的、充满活力的电影评价系统。现在大多数的电影评价系统是预评价、映期评价、映后评价三个阶段[2]，即对已经成型的影片做影视评价和分析，对电影创作过程的专家评价指导工作的研究相对欠缺。在电影的创作过程中的每一个环节都需要严谨的决择和专业的评估、指导，其直接影响着创作出的影片的艺术价值和商业价值。目前电影前期的评价工作大都在线下进行的，常常是请几位专家做评价、指导，或者是把专家们集中到一块来完成评价和指导工作，这种评价和指导的方式效率低且有人员数量和地域的限制。

在学术研究和实践应用中曾采用过的评价方法有非数量化评价方法、数量化评价方法，随着数字化社会的发展，现在的评价系统大都向数量化的方向发展[3]。在一些探索应用中所采用的评价方法有印象比较法、打分法、模糊数学法、层次分析法、数据包络分析法、TOPSIS评价法、主次分析法、费用效益法、人工神经网络评价方法、灰色综合评价法混合方法等[4]。本文的电影智库专家评价系统主要使用印象比较法、打分法、定量分析与定性分析相结合的智库专家评分法和以求解满意对象为目标的智库专家多目标优选法。本系统的开发环境是开源轻架构的WeX5，主要编程语言是Javascript、CSS、Html，数据库是MySQL，系统按照实施方案完成用户端APP的开发、后台管理系统的开发和服务端的数据服务功能，并对各模块进行整合，完成电影智库专家评价系统，其可应用于电影前期创作过程的评价工作，为产出高质量电影作品的创作过程提供更多专业人士的视角和指导。另外随着软件开发技术的发展和移动智能设备的流行，移动用户不断增加，也使得电影智库专家系统有了技术和应用上的支持。因此，将电影智库专家的相对专业的调研和评价研究应用于电影创作领域具有现实意义。

2 电影智库专家评价体系

一般而言，评价有评价的目标、被评对象、评价群体及偏好、评价准则(包括结构、指标、方式等)、评价模式等基本要素组成。这些要素按照一定的方式有机统一构成一个评价系统[5]。对于待评价问题来说，一旦选定评价系统，那么这个评价的问题就转化成为一个按照特定的步骤、方法进行度量的问题。专家评价工作一般是由具有专业知识且训练有素的专业人员来完成评价工作的过程[3]。本文中的电影智库专家评价是指在电影的创作过程中就一些问题对有影视专业背景的人士进行调研取得评价以应用到电影创作和制作中的评价工作过程。电影智库专家评价系统中评价对象的评价结果与智库专家的评价方法息息相关，采用不同的评价算法会得出不同的评价结果，本文主要介绍以下两种评价算法。

2.1 智库专家评分法

智库专家评分法，主要是以定量和定性分析为基础，智库专家对待评价对象的认知和理解用打分、估值等形式做出定性的评价，并将结果进行统计使其结果具有数理统计的特性。在电影制作过程中根据内容属性可将待评价对象划分为：电影剧本评价、电影拍摄前评价、电影拍摄评价、电影上映前评价四个阶段类型，相应的将智库专家划分为电影剧本评价专家、电影拍摄前评价专家、电影拍摄评价专家、电影上映前评价专家四大类。根据智库专家的学术权威性把每类智库专家都分别划分为不同的等级：Ⅰ级，Ⅱ级，Ⅲ级，Ⅳ级，Ⅴ级五个等级，可对他们的影视专业权威性赋于一定的值，其权值可按实际情况进行适当调整，另外智库专家在不同的评价任务中所具有的等级也不同。

图1 智库专家评分法算法图

智库专家评分法是系统的基础评价方法，其简便、直观性强、计算方法简单且有比较大的选择余地，能够把定量计算与无法计算的评价项目都考虑进去。智库专家评价的准确程度，主要取决于智库专家的知识储备量和影视阅历经验，在一定程度上智库专家评价的结果体现了专业性并具有一定的可靠性和准确性。

2.2 智库专家多目标优选法

多目标优选法用于解决从许多备选方案中选出最佳方案的问题，根据多种目标彼此之间的关系，对各目标之间、各要素之间的制约作出合理的妥协已到达解决问题最优的方案[6]，这就是多目标优选法的思路。

通过对智库专家多目标优选法算法分析以及和实例的算法验证，可以得出智库专家多目标优选法可应用于电影智库专家评价系统中以解决从许多备选方案中选出最佳方案的问题，并且可以得出较理想的评价对象或理想方案。

图2 智库专家评价多目标优选法算法图

3 系统的设计与实现

电影智库专家评价系统主要是完成智库专家对电影创作问题的评价，由后台管理者发布评价内容，专家用户对接收到的内容完成评价工作并把结果回传，后台对专家评价结果进行处理并可视化展示在用户界面。本系统的设计主要包括前端用户和后端服务两部分[8]，根据其系统功能又分为：智库专家用户端、后台管理系统、服务器和数据库。系统根据功能需求和用户类别将系统功能分为登录模块、专家用户模块、后台管理模块，如图3所示。这三个功能模块是电影智库专家完成整个过程评价工作的主要组成部分，基本可以满足电影智库专家评价系统的用户需求。

本系统的开发过程使用的是V3.6正式版本的WeX5开发框架，使用Tomcat服务器并将其部署为系统服务器，使用MySQL数据库，并将其部署为数据库服务器。WeX5工具具有开源免费、跨端、拖拽式、组件化、可视化等特点，前端标准采用HTML5、CSS3、Javascript，并使用AMD规范的jQuery、Require、Bootstrap等技术，也支持多种后台开发语言，PHP、Java、.Net，也支持云API[9]。在H5 APP开发过程中主要分为三个部分，即前端页面的开发、后端服务的开发和APP的开发。前端页面的开发就是新建页面即新建W文件，文中WeX5开发框架开发的应用页面是以.w结尾的文件，页面使用JS语言、CSS和HTML语言来描述。后端服务可以为前端的页面提供数据服务，WeX5中提供了三种后端服务：Java后端服务、.Net后端服务、PHP后端服务，其中本文使用的是Java后端服务。APP开发：首先新建本地APP，其次生成本地APP包，最后安装调试APP[9]。

图3 系统功能结构

本文在WeX5开发页面中引用Cordova插件，来调用手机的硬件设备来显示文本的内容和播放视频，其主要分引用插件和调用插件方法两部分。播放视频的功能通过调用插件Videoplayer来实现，在手机中打开显示doc或pdf等文本内容功能通过插件fileApi来实现。开发中的另一关键是使用Ajax(Asynchronize Javascript And Xml)技术以实现对界面进行实时更新。在开发中主要用到的三种交互方式是Shell方法、WindowContainer方法和WindowDialog方法。另外在后台管理系统中利用attachmentSimple组件实现评价内容文件的上传，利用Echarts(Enterprise Charts)控件实现数据的可视化展示功能。

通过对后台管理员端登录、电影智库专家用户端登录进行开发，实现了系统用户的登录功能。按照开发方案的流程，智库专家用户端模块可实现接受评价任务、进行评价工作、上传评价结果、查看评价结果、用户信息显示及修改申请等系统功能需求，后端管理系统实现各信息模块的管理功能。系统登录模块、智库专家用户端模块、后台管理系统模块和数据库模块相互协作共同组成智库专家评价系统。在完成评价任务工作过程中，系统各模块的功能及评价工作流程如图4所示，其中左侧为后台管理系统模块、中间部分为数据服务模块、右侧为智库专家用户模块。

4 结语

我国电影产业形势一片大好，在电影创投、电影院线建设、电影特效制作等方面都取得了长足发展，但我国电影产业还未形成产出高质量电影作品的影视产业。面对新媒体、互联网和大数据带来的巨大变革，如何帮助影视创作者抓住机遇、迎接挑战，产出高质量电影作品是电影产业的重要研究方向。

本文的研究有利于电影业产出高质量电影作品，为电影从业者提供一种新的评价工作模式，打破专家评价工作时间、空间和人员数量的限制，提高专家评价工作的灵活性和工作效率，具有现实意义。

主要取得了以下成果：第一、智库专家评分法和智库专家多目标决策优选法算法的研究并应用于评价系统中，增加专家评价及预测结果的合理性和准确性；第二、利用WeX5开发工具完成用户端APP的开发和后台管理系统的开发，完成服务端的数据服务功能，并对各模块进行整合，完成了一个方便快捷的电影智库专家评价系统，其可应用于电影前期创作过程的评价工作，为产出高质量电影作品的创作过程提供更多专业人士的视角和指导。

图4 系统各模块功能及评价工作流程图