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user: 3. 票房影响因素分析 论文主要通过Python软件和数据库对豆瓣电影、时光网、灯塔专业版和百度指数等网站的相关数据进行抓取与整理，抓取了2017年至2019年票房排名前100名的电影，共获得300部万元电影票房和相关影响因素数据。每年票房排名的前100名电影的累计票房收入总和均超过当年年度总票房收入的90%，具有足够的代表性。电影特征方面主要有：类型、时长、上映日期、导演和主演的喜爱度、票房和电影数量、网络搜索量等；电影评论方面主要有：短评文本、评分、评分人数、想看人数、五星比率等。其中，总票房、首周票房来自时光网；每部电影的评分、类型、时长、导演、主演、想看人数等数据来自于豆瓣；百度指数提供了电影上映期间的检索量数据等，其他数据均来自于灯塔专业版。 由于所爬取的数据来源于多个网站，在各网站数据合并后，数据存在缺失、异常、变量重复等噪声。论文的数据清洗主要是剔除与主题无关和重复的变量、删除重复评论数据、平滑噪声数据，并对缺失值、异常值等进行处理。具体清洗过程为：通过pandas的merge整合数据，检查变量是否有缺失值，确定缺失值的比例和范围，删除多次重复爬取的列变量和缺失较多的变量，补全部分必需的缺失值；对格式内容进行清洗：将单位亿和万统一化，将时间文本变量格式化，替换删除特殊符号等不需要的字符和文本；去除修改逻辑错误的数据：去重，针对出现异常值分析其原因，其中使用正则表达式、replace、if和for进行匹配，进而提高清洗的效果。 论文所选影响因素中电影类型、上映时间、导演及演员等变量为非数值型数据，需要量化、规约、加权处理，对相似的影响因素进行整合，提高电影票房预测的准确率。 3.1. 影响因素量化 1) 电影档期 论文在对前人对电影档期的研究做了充分总结的基础之上，最终将电影档期划分为种贺岁档(11月20日至次年2月底)、五一档(4月28日至5月3日)、暑期档(6月1日至8月31日)、国庆档(9月28日到10月7日)和其他档期共五个档期，转化为分类型变量。 2) 导演 为量化导演的影响力，论文通过该导演主导的所有电影的平均票房量和观众的喜爱度来衡量。具体公式为 D i r i = α ∗ B o x ¯ i + β ∗ N S V ¯ i 其中， D i r i 表示第i个导演的影响力， α 和 β 表示平均票房以及观众喜爱度的重要性系数， B o x ¯ i 表示其作为导演主导电影的平均票房， N S V ¯ i 表示观众对该导演的喜爱度。 3) 主演 为了量化演员的影响力和号召力，论文侧重于演员的流量程度，故选用百度指数中的电影上映一个月内演员的平均流量指数。该指数是以百度智能分发和推荐内容数据为基础，将网民的阅读、评论、转发、点赞、不喜欢等行为的数量加权求和得出资讯指数。 4) 网络搜索量 电影在上映期间搜索量从侧面反映了潜在观众对电影的关注。尽管不同的潜在观众在搜索后会做出不同的观影决策，但是从另一个层面来说，更多的人关注，就表明可能有更多的潜在观众会选择观看电影。论文根据图1电影上映前后的搜索热度，选取电影上映一周内百度指数的搜索指数的平均值，该指数是以网民在百度的搜索量为数据基础，以关键词为统计对象，分析并计算出各个关键词在百度网页搜索中搜索频次的加权和。 5) 影评情感特征 论文将电影短语评论文本为两类：积极特征、消极特征，并通过情感分析模型计算得每条评论的正面评论得分和负面评论得分。再将各条评论的情感得分乘以该评论所对应的其他用户的点赞数，则可表示该条评论的综合情感得分。再将该电影的每条评论的综合情感得分求和，得出该电影的综合情感得分。 此处创新性地将点赞数和影评的情感倾向结合在一起。这是由于用户点赞行为说明了用户之间的情感和观点认同，一定程度上可以认为其他点赞用户与被点赞的评论所持的观点一致。将点赞数和情感倾向得分融合，更能体现一部电影所有评论用户的整体感情倾向，这提高数据的代表性。 图1. 电影上映前后百度指数的搜索量 综上，参考各文献已有票房预测模型中的影响因素和国内外电影市场的情况，综合分析论文所选取的影响电影票房的影响因素，将电影类型、电影档期、导演、主演、时长、情感分析值、网络搜索量、评分、评分人数、想看人数作为论文电影票房的主要影响因素。 3.2. 影响因素归一化 论文选取的变量具有不同特征，其量纲不同造成数据间差别较大可能会对票房预测造成影响，则需对数据进行归一化处理。电影票房影响因素数据具有类别和数值型的特性。当特征的类别向量化后的值和数值值组合在一起时，会使特征值的范围不同。为了解决这个问题，论文对于类别变量如电影类型为非有序类别的变量，对其清洗归类后进行One-hot编码，将分类变量转换成新的变量。对于数值型变量如电影首周票房数据值较大，采用归一化的方法处理定量数据，对其进行按照一定比例缩放，使之落在一个特定区域，便于综合分析和模型构建。 论文选用常用的归一化和标准化方法为：线性归一化是指对原数据进行线性变化，将数据映射到[0，1] 区间内，其具体原理为： x ′ = x − min ( x ) max ( x ) − min ( x ) 。标准化是指将原始数据映射到均值为0、标准差为1的分布上，是针对于每个特征维度来标准化的，其原理为： x ′ = x − μ σ 。 图2分别对数值型影响因素电影时长和首周票房进行标准化和归一化的处理后的标准差，对比可知归一化比标准化的标准差小，则论文选用归一化方法来缩放数据，使数据更集中在均值附近。经过以上归一化，可以使得不同维度之间的数值具有一定的可比性，同时加快了梯度下降求最优解的速度加速收敛，在一定程度上提高模型的准确率。 3.3. 电影票房影响因素分析 对论文抓取的300部电影的基本信息进行数据分析，从整体上研究2017年至2019 年排名靠前的电影中各影响因素与电影票房的关系和对电影票房的贡献力度，从而确定主要影响因素。 3.3.1. 数值型因素对票房的影响 论文的数值型影响因素主要包括首映周票房、导演、主演、时长、影评情感特征、网络搜索量、评分、评分人数八个影响因素，部分属于分类型数据如导演、演员、情感特征已将其量化为新的特征，为分析其与票房的关系，做散点图如图3。 由图3可知，电影时长、电影首周票房、电影评分、电影评分人数、影评情感特征与票房存在明显的线性关系，网络搜索量与票房存在指数关系，可知所选取的变量都对电影票房的有一定的影响。 图2. 归一化和标准化后的标准差 对数值型影响因素进行相关性分析，具体如表1可知，电影首周票房、情感特征、网络搜索量、导演、电影评分数量五个特征相关系数较大，与票房存在显著的相关性，对票房的影响较大，在预测电影票房时将其作为主要影响因素，电影时长、评分与票房相关性较弱，演员因素与票房相关性最低，存在负相关，对票房的影响较小。 Table 1 Correlation coefficients among influencing factor 电影票房 首周票房 情感特征 网络搜索量 导演 评分数量 评分 时长 演员 电影票房 1 0.96 0.75 0.7 0.68 0.68 0.13 0.06 −0.08 首周票房 0.96 1 0.63 0.6 0.58 0.6 0.08 −0.02 −0.07 情感特征 0.75 0.63 1 0.83 0.63 0.85 0.45 0.15 0 网络搜索量 0.7 0.6 0.83 1 0.48 0.96 0.56 0.29 0.05 导演 0.68 0.58 0.63 0.48 1 0.43 0.19 0.08 −0.3 评分数量 0.68 0.6 0.85 0.96 0.43 1 0.65 0.28 0.09 评分 0.13 0.08 0.45 0.56 0.19 0.65 1 0.4 0.05 时长 0.06 −0.02 0.15 0.29 0.08 0.28 0.4 1 0.43 演员 −0.08 −0.07 0 0.05 −0.3 0.09 0.05 0.43 1 表1. 各影响因素间的相关系数 图3. 影响因素散点图 具体来说，首周票房对最终的票房有很大影响，两者存在明显的线性关系。这表明首周票房一定程度上可以反映电影票房的总体趋势。在电影的早期阶段，人们会由于电影宣传，评论和社交网络传播等因素而选择观看电影。随着同档期电影数量的持续增加，若没有在短期内吸引观众，将影响电影票房的后续表现。 影评情感特征对票房的影响也有较大影响，论文对情感得分与各条评论点赞数汇总得到各部电影的情感特征值，在控制其他影响因素的情况下，重点研究情感特征对票房的影响得其偏相关系数为0.637，且P值为0通过检验，说明影评的情感得分与票房有较大的关系。 3.3.2. 分类型因素对票房的影响 论文的分类型因素主要为：第一类型、第二类型、国家、上映档期，结合数据和相关文献了解到电影的类型和电影的上映档期对电影票房影响较大。则重点分析电影类型和档期对票房的影响。 1) 电影类型对票房的影响 结合原数据的电影类型，按照剧情、动作、喜剧、悬疑、爱情、科幻等关键词对电影类别进行分类，分析电影的第一类型和第二类型中不同电影类型票房的占比。根据所电影分类绘制饼图如图4所示，可知剧情、动作、喜剧、科幻四个类型的电影票房的贡献最大，其占比分别为29.6%、16.6%、14.6%和10.9%。根据该占比进行数据清洗，将电影类型整合为剧情、动作、喜剧、悬疑、爱情、科幻六种类型，便于引入模型成为新的变量，降低维度。同时该占比可以为电影拍摄选择类型时提供借鉴。 图4. 不同电影类型票房所占百分比 对各类电影进行方差分析，判断各类不同电影类型的电影票房是否有显著差异，方差分析表结果如表2所示，可知 F = 2.3171 > F α = 2.2447 ，在显著性水平0.05条件下，认为各类电影票房具有显著性差异，电影类型对电影票房有一定影响。 Table 2 Movie box office variance analysis table by typ 差异 平方和SS 自由度df 均方MS F值 P值 F临界值 组间 4.9E+10 5 9.8E+09 2.3171 0.0002 2.2447 组内 1.243E+12 294 4.229E+09 _ _ _ 总和 1.292E+12 299 _ _ _ _ 表2. 电影分类型票房方差分析表 2) 档期对票房的影响 论文将电影档期分为贺岁档、五一档、暑期档、国庆档和其他档期，分析不同档期的票房，做箱线图如图5。可知不同档期的电影票房明显不同，说明档期对电影票房有很大影响。其中国庆档均值、最大值相对较高，说明国庆档电影票房最好，春节档和暑期档也存在较高票房的情况，而五一档和其他档期电影票房较低，其可以为电影上映提供参考。 图5. 不同档期电影票房箱线图