🌟 Douban is a unique Chinese platform centered on books, film, music & cultural critique. Its users value depth, not hype.
💡 Publishers who localize content and extend conversations can guide these readers to their sites. With Adclicks placements on landing pages, engagement turns into revenue.
👉 Read more: https://adclicks.thereview.website/douban-as-a-traffic-partner-for-publishers/
评分: ★★★★★
备注: 难得有看到院线上映意大利的黑白电影，到了发现包场了。很有趣的叙事节奏，把压抑窒息描绘得很真实，后来咖啡厅炸的那一刻也有被燃到。讲女性处境、意识觉醒和地位独立，“选票比情书更重要”，“没关系，还有明天”，最后的结局并没有专注在个体的“逃离”而是群体/体制的更迭，错愕之余也有些深省。
第一次被「掛」上網路後，我的回應與感想
3 月 21 日，回到寢室後，準備練習 IELTS 的題目前，打開手機隨手滑滑社交網絡，發現有人 at 我說「Piecelet 的作者好像也在長毛象」。看到這裡時，我正想著太好了，又有人在討論我的 App 了，結果隨後的看到的貼文令我意想不到。
我被來自中文長毛象「里瓣（donotban）」社群的一位用戶「掛」在網路上，指控我製作的開源應用程式 NeoDB iOS App: Piecelet 存在竊取個資、違反許可協議盈利等行為，該貼獲得了很多轉發討論，更有人在評論中號召大家一起「舉報下架」，我不得不正面回應。
這篇博文包含了我從事件發生之初到末尾的完整心路歷程，及 25 條關於指控 Piecelet 數據不正當收集的正面回答。
评分: ★★★★☆
备注: 从一个视频看到的讲解，关于于连的自尊和因此表现出来的傲慢的描述印象很深，有一种底层市民向上的野心，但由此产生的矛盾、自尊受挫后的疯狂和极端的转换描写得很具体。
评分: ★★★★☆
备注: 因为诺奖才了解到的作者，周末得闲才开始读，不长，只有三个篇章。看第一章的时候我正在吃饭（幸好是素食），作者把很多模糊的负面的感受描述得非常具体，以至于我有点反胃，很久都没缓过来，很难得有这样的感受了；后面的剧情走向略有点抽象，但确实加起来四种不同视角却相互关联的方式很奇妙。
评分: ★★★★☆
备注: 最开始的错字报告到后来智商跃升后对这个世界和身边人态度的变化的不解，到后来对自己作为一个“人”过去和现在的探索，再到最后的一切回到原点和结束。他用了几个月的时间快速经历和理解作为“人”的一生，很多人几十年甚至终其一生也没办法回头去接纳过去和真实的自己，无关智慧，只是重新拥有了思考这一能力的他就像是失明的人重新见到光一样珍惜。
本文所谓豆瓣电影打分学指的是2014-2016年前后随着豆瓣口碑逐渐开始成为一种瞩目对象以后所诞生的一些关于如何看待豆瓣评分的意见。有些是我自己的看法，有些是当时看到的说法。时隔十年，世殊事异，这些看法已经不尽符合当下实际，就拿出来讲讲，权当漫忆。
电影在豆瓣的口碑，最直接的指标就是评分。很多围绕电影的讨论也都是在过度解读评分。一个最常见的问题就是某个、某类片子为什么评分偏高、偏低。
以下我们暂且提出两种对口碑的分类方式。
第一类分类方式是将观众分成3档。大体来讲，除去人工干预过于明显的片子，一个电影的观众意见总是可以分为三类：满意、中等、不满意。处在绝对喜欢或不喜欢一个片子的人都是比较少的。一种比较常见的思路是认为「中等」占50%，「满意」「不满意」各占25%；当然实际分布不会这么精准，但，3档分布，中间有一个峰，应该是对电影口碑的一个直观描述。
第二类分类方式是将观众分为4档。与上面3档的区别是，「中等」这一档切分成两类「中等偏满意」和「中等偏不满意」。这个分野会直接决定观众体验分布的峰形是偏右还是偏左。
注意，这里的「观众体验分布」严格来讲不是豆瓣评分分布。豆瓣评分分布是观众在自己体验的基础上，根据豆瓣打分规则打分后体现出来的一种数值表征。豆瓣电影打分学的核心就是根据分数与体验之间的对应关系来理解分数。
由上述指标可知，在体验分布的层面上，影响分数的因素主要有三个：
我们用一类片子来介绍这个打分学的意义，就是非国产的恐怖片。
用豆瓣较多的人都会知道，恐怖片在豆瓣上分数普遍不高，即便是不错的恐怖片多数分数也只有6分左右。少数恐怖片中的经典例如《咒怨》分数能到7分以上。而其实大多数拍得不错的院线故事片评分都能超过这些恐怖片。如果按照一些常见的基于评分选片的思路，例如「8分以下不看」，那么恐怕大多数恐怖片都会被摒弃，但这些片子未见得不好看。显然在这里，评分的横向比较是失灵的。为什么会出现种种情况呢？原因就在于，大多数恐怖片的拍摄套路与结构，都决定了观众在看完的时候一般不会产生「爽到」的感觉。由此产生的结果是，即便是「满意」者也更倾向于给出四星而非五星的评分，而「中等偏满意」者的分数则在三四星之间游移。何况恐怖片的观看体验和观众状态很有关系，在暴晒的大巴车上勉强就着颠簸的小电视观看，和黑更半夜一个人开着投影观看，得到的效果肯定是不同的，一定会有很多人没有吓到、觉得滑稽，也就是得到「中等偏不满意」的体验。整体在「中等」的人给分会以3星为多。
因此，恐怖片即便拍得很好，分数也不会太高，评分机制会把它拉到5-7之间。如果超过6分，说明打四星的人多过打二星的人，也就是说片子里有个比较「爽」的地方；如果低于6分，说明打四星的人不多，很可能是片子本身比较平庸或是有个地方非常破功。如果片子低于5分，说明有很多人甚至给了一星，那就是片子完成度有问题了。
再如，院线片因为主要是在电影院里观看，观众的观看条件是被限制住的，再加上大家买票花时间陪人看电影，一般体验会比电影院外的其他渠道观众要好。这种情况下，「中等」观众更偏向「中等偏满意」，而且满意的人也会倾向于给出较好的分数。与此相比，非院线片的评价则要低一些。
再如，近些年随着电影制作愈发成熟，片方一方面会争取更多观众， 一方面会尽量提高电影面向其核心观众的针对性，例如针对某些明星的粉丝作营销，针对某些特定观影口味的观众群增减桥段，针对某些特定社会群体来设计一些取悦观众的情节元素等等。有些观众吃这一套，往往会倾向于给五星——毕竟「爽到」了嘛，无可厚非，不是所有人在任何时候都会公允对待打分这件事的。从短评区里面往往可以看到一些打高分的人的缘由，与宣发点作对比，用户可以对「哪些人在打五星」「这个片子哪里能吸引到细分观众」有周详的看法，往往可以得到符合自己观影口味的修正分数。如果一个片子评分在8分多，但评价里一边倒地高调评价某一「很爽」要素，那么可能这部片子的观看体验对这个「很爽」要素的依赖性很高——因为8分的评分一定是因为有很多人打了五星，如前所述，意味着不仅「满意」的人会打五星，「中等偏满意」的人也会倾向于打五星，显然这是被「爽到」的结果。倘若我知道自己不是这个「爽点」的目标观众，或者即便看不懂「爽点」是什么，但我知道自己不是一个「爽点」很大众的人，那么这部片子对我来说很可能体验不会太好，就没必要太纠结于这部片子了。
对于大多数电影而言，以常理推断，8分以上是很好的分数，7分多就是不错的分数，6分多就是不太满意的分数了。因此「五星好评」对片子评分来讲是很重要的。而在下层，其实观众对二星和一星之间的差别是很不敏感的。会让观众打出一星而非二星的往往不在于片子质量而在于「雷点」。但其实，一星和二星对片子评分的拖累是有差异的。如果你不在乎这个「雷点」（如前所述，这也能从评论里看到），那么分数也可以适当调高些。毕竟有些「雷点」不一定是真的「雷」。
在观众一侧，上述原理的一个最直接应用就是不要「跨品类」地比较电影评分。而在片方一侧，一个比较明显的应用就是，如果想要提高豆瓣分数，要尽可能地让「满意」的观众打五星而不是四星，让「中等」的观众尽量打四星而非三星。以笔者作为观众的看法，除了明显无法采取的措施（例如提高电影成片质量）以外，最常见的策略就是取悦一些细分观众，让他们打五星甚至鼓动其他人打五星——毕竟，「不满意」的人基本肯定会打一星，这是拦不住的。这就更多的是宣传策略层面上的问题，暂且不论。
https://book.douban.com/subject/26774193/
推荐: 推荐
备注: 其实自己算是比较少看这类书的，《自卑与超越》、《被讨厌的勇气》，都属于看了确实找到了很多共鸣点却还是无能为力的。这本有一次被推荐到就加入了书单，周末想起来看，却被吸引住了，花了一天就看完了，在「自谦型」的很多描述中找到了自己。我觉得最有价值的倒不是什么解决方案，心理疗愈本也不是一件仅靠几本书的理论就能见效的事，珍贵的是它对我自己很难去描述的行为与思维模式的形容贴切到让人惊叹，记了一些笔记，应该会单独写一点感想。
Manga is political
SnipeSearch Toot Team
pseudoyu
citron🍢
霜月
所歷托言