电影不像游戏，书籍或者其他大多数商品，几乎没有退货这么一说。为了避免踩雷，预判电影好坏就显得非常重要。这里好坏并不是电影艺术水平，社会反响或者制作质量，而是针对单一观看者的喜好。例如，如果我不爱看动作片，那动作电影拍得再好我也不爱看。
不知道是不是因为制作门槛降低了，我感觉现在每年电影太多了，可惜保持不变的是好片的数量而不是比例。似乎游戏产业也有类似现象。
我对电影（包括电视剧）的态度是不看新片，等上映后过几个月或者几年如果还有人记得，还能在网络上提起“这不是XX电影的经典片段吗？”，我才会觉得这电影基本靠谱，再去网上继续调查。在电影上映前和上映时能够作为判断依据的资料不多，预告片大概能算一主要信息，然而我觉得预告片只能大致证明影片的类型，别的不能过多参考。我踩雷的一个例子就是看了一个10分钟左右的预告片，觉得不错去看了一个动作片，然而发现这个片子最精彩的动作部分都在预告片里了。你说预告片骗人了吗，没有。我上当了吗，那肯定上当了。
另外我经常看电影简介，虽然里面是吐槽的为主。很多电影被压成不到15分钟的小故事反而
挺有趣的。极少数的电影，我了解了剧情，了解了结局还去看的，而且看了还很喜欢，比如《カメラを止めるな!》。而大多数的电影通过了简介这么一层过滤也就没了兴趣。
评分则是另一个大致有效的过滤标准，比如国内比较有影响力的豆瓣。“豆瓣评分X.Y”大概是在豆瓣网之外最有效最简短的电影评价。对于评分我一直也觉得参考意义不大，依据是豆瓣的评分是来自于“愿意在豆瓣上评分的人”，而不是来自于所有人（例如在街上随机抽人调查）。“愿意在网站上评分”大致取决于性格以及影片观后感。而我从来都不属于这种人。
不过去年跟朋友讨论之后，我觉得可以做一个量化实验，判断各个电影评分对我能有多大参考意义。简单来说就是我看若干影片，自己打个分，然后跟各个电影评分算相关性。我自己打分分为4档：好看，一般，勉强以及难看，分值分别是2, 1, 0和-1。另外看电影之前我根据网上的信息预测电影的评分，作为比对。
下面是根据十七部电影的统计结果，九部国外八部国内。图表显示了各个评分系统对于我实际观感的Pearson相关系数，数值越高越相关：
可以看出相关性都不咋样，最高的是我自己的预测，豆瓣相比其他的系统要高不少。最有趣的是Metacritic的相关性几乎为0，甚至是负数。
在得出“自己评分比别的系统更靠谱”的结论之前，我又想了想：
- 自己的评分是参考了网上我查到的各种信息，其中就包括了各类评分和评论
- 我挑选的十七部影片大部分都是预测还行的影片，其中只有一部预测-1，一部预测0，其他预测都是1或者2。所以这并不是均匀的抽样，实际推理来看网上的评分已经帮过过滤掉大部分的烂片了。把那两部预测-1和0的影片去掉以后Pearson相关性是这样的：
虽然分值也都不高，但是很多评分都是比我预测要好的，有的虽然是负相关，但也可以拿来用。
所以结论我只能说，在高分区（或者说我初步判断电影可以看）网上评分勉强有点用，但是作用不大。理论上网上的低分可以帮我过滤掉烂片，但是通过我的实验并不能证明。
感觉这在游戏上是类似的，回头也许再做实验验证一下。
不知道是不是因为制作门槛降低了，我感觉现在每年电影太多了，可惜保持不变的是好片的数量而不是比例。似乎游戏产业也有类似现象。
我对电影（包括电视剧）的态度是不看新片，等上映后过几个月或者几年如果还有人记得，还能在网络上提起“这不是XX电影的经典片段吗？”，我才会觉得这电影基本靠谱，再去网上继续调查。在电影上映前和上映时能够作为判断依据的资料不多，预告片大概能算一主要信息，然而我觉得预告片只能大致证明影片的类型，别的不能过多参考。我踩雷的一个例子就是看了一个10分钟左右的预告片，觉得不错去看了一个动作片，然而发现这个片子最精彩的动作部分都在预告片里了。你说预告片骗人了吗，没有。我上当了吗，那肯定上当了。
另外我经常看电影简介，虽然里面是吐槽的为主。很多电影被压成不到15分钟的小故事反而
挺有趣的。极少数的电影，我了解了剧情，了解了结局还去看的，而且看了还很喜欢，比如《カメラを止めるな!》。而大多数的电影通过了简介这么一层过滤也就没了兴趣。
评分则是另一个大致有效的过滤标准，比如国内比较有影响力的豆瓣。“豆瓣评分X.Y”大概是在豆瓣网之外最有效最简短的电影评价。对于评分我一直也觉得参考意义不大，依据是豆瓣的评分是来自于“愿意在豆瓣上评分的人”，而不是来自于所有人（例如在街上随机抽人调查）。“愿意在网站上评分”大致取决于性格以及影片观后感。而我从来都不属于这种人。
不过去年跟朋友讨论之后，我觉得可以做一个量化实验，判断各个电影评分对我能有多大参考意义。简单来说就是我看若干影片，自己打个分，然后跟各个电影评分算相关性。我自己打分分为4档：好看，一般，勉强以及难看，分值分别是2, 1, 0和-1。另外看电影之前我根据网上的信息预测电影的评分，作为比对。
下面是根据十七部电影的统计结果，九部国外八部国内。图表显示了各个评分系统对于我实际观感的Pearson相关系数，数值越高越相关：
可以看出相关性都不咋样，最高的是我自己的预测，豆瓣相比其他的系统要高不少。最有趣的是Metacritic的相关性几乎为0，甚至是负数。
在得出“自己评分比别的系统更靠谱”的结论之前，我又想了想：
- 自己的评分是参考了网上我查到的各种信息，其中就包括了各类评分和评论
- 我挑选的十七部影片大部分都是预测还行的影片，其中只有一部预测-1，一部预测0，其他预测都是1或者2。所以这并不是均匀的抽样，实际推理来看网上的评分已经帮过过滤掉大部分的烂片了。把那两部预测-1和0的影片去掉以后Pearson相关性是这样的：
虽然分值也都不高，但是很多评分都是比我预测要好的，有的虽然是负相关，但也可以拿来用。
所以结论我只能说，在高分区（或者说我初步判断电影可以看）网上评分勉强有点用，但是作用不大。理论上网上的低分可以帮我过滤掉烂片，但是通过我的实验并不能证明。
感觉这在游戏上是类似的，回头也许再做实验验证一下。
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