2022 年奧斯卡提名人的基因組分析

我們都想知道今晚哪些電影將贏得奧斯卡獎。 所有的目光都集中在最佳影片提名影片上，並且有很多評論家做出了這些預測。 我想換個角度，嘗試評估僅憑數據（而不是看電影）可以在多大程度上幫助比較和對比提名者。 透過此分析，您可以按照相同的維度評估最佳影片提名者，並決定支持哪一部。 當然，我們知道奧斯卡獲獎者的選擇存在著一定程度的主觀性。 因此，這裡的目的不是預測，而是展示數據和分析如何提供跨電影的有意義、客觀的見解。

我使用了提供的數據 卡奇，它利用每部電影的 2,500 多個特徵或基因的專有集合對電影進行分類。 一組基因組合在一起可以產生更高水平的基因組特徵。 例如，「知識主題」特徵在今年的提名者中佔據主導地位。 它在卡奇的數據中觸發道德、社會文化或哲學問題等基因，以及深思熟慮、聰明或善於表達的主角。

Katch 使用這些數據來找出電影、電視劇和其他內容如何以及為何與不同觀眾產生共鳴，這可以為行銷主管、製片人、文案等提供資訊。 我利用這些數據來研究今年的最佳影片提名影片與先前奧斯卡提名和獲獎影片的歷史和趨勢的比較。

最佳影片提名者的特點

數據中的一些發現簡單直觀。 自 2010 年（包括今年）以來的一致統計數據顯示，超過一半的最佳影片提名者和獲獎者都具有「獨特且明確的導演願景」的特質。 此外，今年的 7 名提名者中有 10 名具有「美國故事」特質，與過去 68 年具有該特質的提名者比例（XNUMX%）一致。 也許這反映了美國電影藝術與科學學院的大多數成員來自美國，儘管該學院已經做了 重大進步 在招募國際會員方面。 同樣，今年 7 名提名者中有 10 名具有「都市故事」特徵。

那麼這告訴我們什麼呢？ 2022 年最佳影片提名影片的地點和背景相當相似，因此電影的其他重要方面，如劇本、製作、音樂、視覺效果和演員將成為重要的差異化因素。 今年， 狗的力量 和 沙丘 在奧斯卡相關類別中分別獲得11項和9項提名，因此脫穎而出。

音樂似乎也與最佳影片地位有關。 儘管過去十年中只有不到 10% 的電影和只有 12% 的奧斯卡提名者擁有以鋼琴為主的配樂，但 40% 的獲獎者都具有這一特徵。 開我的車 和 結尾今年兩部以鋼琴配樂為主的電影在這個維度上具有優勢。

最佳影片提名者的趨勢

學院選擇的趨勢分析也提供了有趣的見解。 更有趣的發現之一是，2016 年之前，洞中人情節在最佳影片提名影片中佔據主導地位，但現在已經讓位給學院的新寵：灰姑娘情節。

人在洞裡的圖是下降-上升圖（V 形式），也就是說，一切都從一個好的地方開始，發生了一些壞的事情，最後有救贖、勝利或幸福。 40 年至 2010 年，2015% 的最佳影片提名影片有過人入坑情節，但此後這一比例已降至 17%。

灰姑娘情節在開頭添加了“上升”步驟，因此這是一個上升-下降-上升情節（N 形式）。 擁有灰姑娘劇情的最佳影片提名比例從14-2010年的2015%上升到26-2016年的2021%。 鑑於學院越來越偏愛灰姑娘情節，今年的兩位灰姑娘情節提名者脫穎而出： 結尾 和 甘草比薩.

除了情節弧之外，讓我們看看更廣泛地驅動故事的更高層次的特徵，包括它是「情節驅動」、「人物驅動」還是「問題驅動」。 2016-2021 年「問題驅動」最佳影片提名的比例為 35%，幾乎是 2010-2015 年的兩倍。 事實上，學院越來越多地提名涉及深層問題的電影，這對 2022 年「問題驅動」的兩部提名影片有利： 狗的力量 和 理查國王。

內容分析的預測能力

我必須承認，在深入研究數據之前，我對這些電影了解不多，甚至連預告片都沒有看過。 這通常會在分析的早期作為警告出現，但在這種情況下，這是一個好處，因為它說明了數據客觀評估媒體和娛樂內容的力量。

你必須注意沒有數據的偏見。 我預先的偏見是 夢斷，因為我總體上喜歡這部音樂劇和音樂劇，而且我很欣賞史蒂芬史匹柏。 另一方面，觀看影片並了解相關人才和製作預算對於做出正確的預測至關重要。 我希望對最佳影片提名者的這種書呆子評估不僅能提供見解來完成您的預測，還能展示對電影和其他視頻內容進行客觀的、數據驅動的分析的價值。