奥斯卡电影寄生虫好看吗

大数据文摘授权转载自CDA数据分析师

作者：吃一筐柠檬的C君

今年的第92届奥斯卡可谓是大片云集，入围的影片不仅艺术性极高，而且市场口碑都极佳。当中有黑帮片《爱尔兰人》，经典IP《小妇人》，昆汀的《好莱坞往事》，战争片《1917》，另类超级英雄片《小丑》等等，真正称得上是神仙打架。

可谁也没想到，当中韩国电影《寄生虫》爆冷成为了最大的赢家。

这部由韩国导演奉俊昊自编自导的影片，一举拿下最佳影片、最佳导演、最佳原创剧本和最佳国际电影四座奥斯卡奖杯，创造历史成为奥斯卡史上首部非英语最佳影片。

作为曾经战斗在与韩国争夺端午节到底是谁发明的一线键盘侠，C君一下子吃了一筐柠檬，酸到不行。今天我们就来聊聊韩国的这筐柠檬，不对，这部电影《寄生虫》。

Show me data，用数据说话

今天我们聊聊《寄生虫》

点击下方视频，先睹为快：

不一样的奥斯卡，原汁原味的韩国电影

说到《寄生虫》横扫本届奥斯卡，你可能会说我们有李安啊，不是也拿奖过吗？要知道作为奥斯卡的宠儿，李安导演在2001年凭借《卧虎藏龙》获得奥斯卡外语片，在2006年和2013年各凭借《断背山》和《少年派的奇幻漂流》收获最佳导演奖，而还未获得最佳影片的殊荣。

这次韩国导演奉俊昊凭借《寄生虫》拿下四座大奖，直接超越了李安导演的记录。

无论我们怎么说，李安拿最佳导演的那两部电影都是属于好莱坞电影，李安甚至都该归为好莱坞的导演，英语说的贼溜。

但反观《寄生虫》，扎扎实实的一部韩国电影，韩国人拍韩国事儿，从导演到演员，从主演到配角，爱喝酒的奉俊昊导演甚至连英语都不会说（颁奖词还得要现场翻译帮忙），而他之前的作品也都是韩国本土的电影。

他自己也在台上发表领奖感言的时候说：“我要感谢昆汀把我的电影放到他的观影表单里面，让全世界更多人知道了我的作品。”

但就是这样一个韩国本土导演，在今年大片云集的情况下拿走份量最重的4个奥斯卡小金人，尤其是历史上首次囊括最佳外语片和最佳电影，也为韩国第一次拿到了奥斯卡，绝对的硬实力。

近年频频开挂的韩国电影

回顾这几年，韩国电影就像开挂一样，每年都会出爆款。比如警匪片《恶人传》；根据村上春树小说改编的《燃烧》；揭露残酷社会现实的《熔炉》几乎部部口碑炸裂，在口味苛刻的豆瓣上都在7.7分以上。

奉俊昊导演其实在韩国早已家喻户晓，除了《寄生虫》，他的这些作品也都耳熟能详。

2006年的《汉江怪物》（豆瓣7.4分）是当时韩国少见的科幻电影，票房自上映以来整整保持了六年韩国票房冠军之位直至2012年才被《盗贼同盟》赶超。

2013年的《雪国列车》（豆瓣7.4分）该片的故事发生在一个被气候变化毁掉的未来世界，所有的生物都挤在一列环球行驶的火车上。该片首日在韩国上映就刷新了单日最高票房纪录。

而2003年的《杀人回忆》更是在豆瓣评分高达8.8分，是许多影迷的必刷片，也影响了之火许多同类型影片。同时，这部影片改编自真实事件华城连环杀人案，公映时引起了强烈的社会探讨，令人欣慰的是在2019年9月《杀人回忆》的杀手原型也被缉拿归案。

让我们回到《寄生虫》这部影片，荣获这么多大奖，这部电影到底好在哪儿？

《寄生虫》讲的是什么故事

《寄生虫》主要讲述的是，住在廉价的半地下室出租房里的一家四口，原本全都是无业游民。在长子基宇隐瞒真实学历，去一户住着豪宅的富有家庭担任家教，之后他更是想方设法把父亲、母亲和妹妹全都弄到这户人家工作，过上了“寄生”一般的生活…

《寄生虫》表面上反映的是韩国社会的真实情景，内核上却展现了所有社会都存在的阶级矛盾这一主题。从剧本设定上，穷人一家混进富人一家寄生于此，然后发现早有另一家寄居篱下，两家穷人为了争夺寄生权你死我活，整个故事从开始的搞笑到最后的惨剧，冲突与转折中充满了黑色幽默。即使是韩语的故事，也能几乎让所有的观影者都产生理解和共鸣，这不是一部电影，这就是一部涵盖了社会道德和人与人关系的文学作品。

当我们在深刻分析，一本正经地写影评的时候，爱喝酒的奉俊昊导演，是这么调侃：

记者问：“为什么《寄生虫》这部电影会让这么多的观众产生共鸣？”奉俊昊回答：“我听到很多人说，这部电影讲述的是有关穷人富人以及资本主义，这也是为什么很多人能从电影中找到共鸣的原因。

当然这种说法没错，但我认为主要原因是电影开头两个年轻人，拿着手机到处找wifi，全世界的人不都是这样吗？很多观众从开头就找到了共鸣。”

真是你拿了大奖，说什么都好听。

那观众又怎么看呢？

我们爬取了《寄生虫》在豆瓣上的影评数据。整个数据分析的过程分为三步：

获取数据数据预处理数据可视化

以下是具体的步骤和代码实现：

获取数据

豆瓣从2017.10月开始全面限制爬取数据，非登录状态下最多获取200条，登录状态下最多为500条，本次我们共获取数据521条。

为了解决登录的问题，本次使用Selenium框架发起网页请求，然后使用xpath进行数据的提取。

如下图所示，本此数据爬取主要获取的内容有：

评论用户ID评论用户主页评论内容评分星级评论日期用户所在城市

# 导入所需包import numpy as npimport pandas as pd import timeimport requestsimport re from lxml import etreefrom selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.common.by import Byfrom selenium.webdriver.common.keys import Keysfrom selenium.webdriver.chrome.options import Optionsdef login_douban():    '''功能：自动登录豆瓣网站'''    global browser  # 设置为全局变量    browser = webdriver.Chrome()     # 进入登录页面    login_url = 'https://accounts.douban.com/passport/login?source=movie'    browser.get(login_url)     # 点击密码登录    browser.find_element_by_class_name('account-tab-account').click()     # 输入账号和密码    username = browser.find_element_by_id('username')    username.send_keys('你的用户名')     password = browser.find_element_by_id('password')    password.send_keys('你的密码')     # 点击登录    browser.find_element_by_class_name('btn-account').click() def get_one_page(url):    '''功能：传入url，豆瓣电影一页的短评信息'''     # 进入短评页    browser.get(url)     # 获取网页    browser.get(url)     # 解析网页    html = etree.HTML(browser.page_source)     # 提取用户名    user_name = html.xpath('//div/div[2]/h3/span[2]/a/text()')    # 提取用户主页    user_url = html.xpath('//div/div[2]/h3/span[2]/a/@href')    # 提取推荐星级    star = html.xpath('//div/div[2]/h3/span[2]/span[2]/@title')    # 提取评论时间    comment_time = html.xpath('//div/div[2]/h3/span[2]/span[3]/@title')    # 星级和评论时间bug处理，有的用户没有填写推荐星级    star_dealed = []    for i in range(len(user_name)):         if re.compile(r'(\d)').match(star[i]) is not None:            star_dealed.append('还行')             # 相同的索引位置插入一个时间            comment_time.insert(i, star[i])         else:            star_dealed.append(star[i])     # 提取短评信息    short_comment = html.xpath('//div/div[2]/p/span/text()')    # 提取投票次数    votes = html.xpath('//div/div[2]/h3/span[1]/span/text()')     # 存储数据    df = pd.DataFrame({'user_name': user_name,                       'user_url': user_url,                        'star': star_dealed,                       'comment_time': comment_time,                       'short_comment': short_comment,                       'votes': votes})     return df def get_25_page(movie_id):    '''功能：传入电影ID，获取豆瓣电影25页的短评信息（目前所能获取的最大页数）'''    # 创建空的DataFrame    df_all = pd.DataFrame()    # 循环翻页    for i in range(25):        url = "https://movie.douban.com/subject/{}/comments?start={}&limit=20&sort=new_score&status=P".format(movie_id,i*20)        print('我正在抓取第{}页'.format(i+1), end='\r')           # 调用函数        df_one = get_one_page(url)         # 循环追加        df_all = df_all.append(df_one, ignore_index=True)        # 休眠一秒        time.sleep(1)        return df_all  if __name__ == '__main__':    # 先运行登录函数    login_douban()    # 休眠两秒    time.sleep(2)     # 再运行循环翻页函数    movie_id = 27010768 # 寄生虫    df_all = get_25_page(movie_id)

爬取出来的数据以数据框的形式存储，结果如下所示:

从用户主页的地址可以获取到用户的城市信息，这一步比较简单，此处的代码省略。

数据预处理

对于获取到的数据，我们需要进行以下的处理以方便后续分析：

推荐星级：转换为1-5分评论时间：转换为时间类型，提取出日期信息城市：有城市空缺、海外城市、乱写和pyecharts尚不支持的城市，需要进行处理短评信息：需要进行分词和提取关键词

代码实现：

# 定义转换函数def transform_star(x):    if x == '力荐':        return 5    elif x == '推荐':        return 4    elif x == '还行':        return 3    elif x == '较差':        return 2    else:        return 1# 星级转换df_all['star'] = df_all.star.map(lambda x:transform_star(x)) # 处理日期数据df_all['comment_time'] = pd.to_datetime(df_all.comment_time)# 定义函数-获取短评信息关键词def get_comment_word(df):     '''功能：传入df，提取短评信息关键词'''    import jieba.analyse    import os     # 集合形式存储-去重    stop_words = set()      # 加载停用词    cwd = os.getcwd()     stop_words_path = cwd + '\\stop_words.txt'    with open(stop_words_path, 'r', encoding='utf-8') as sw:         for line in sw.readlines():            stop_words.add(line.strip())     # 添加停用词    stop_words.add('6.3')    stop_words.add('一张')    stop_words.add('这部')    stop_words.add('一部')     stop_words.add('寄生虫')    stop_words.add('一家')    stop_words.add('一家人')     stop_words.add('电影')    stop_words.add('只能')    stop_words.add('感觉')    stop_words.add('全片')    stop_words.add('表达')    stop_words.add('真的')    stop_words.add('本片')    stop_words.add('剧作')    # 合并评论信息    df_comment_all = df['short_comment'].str.cat()     # 使用TF-IDF算法提取关键词    word_num = jieba.analyse.extract_tags(df_comment_all, topK=100, withWeight=True, allowPOS=())    # 做一步筛选    word_num_selected = []    # 筛选掉停用词    for i in word_num:        if i[0] not in stop_words:            word_num_selected.append(i)         else:            pass     return word_num_selectedkey_words = get_comment_word(df_all)key_words = pd.DataFrame(key_words, columns=['words','num'])

数据可视化

用Python做可视化分析的工具很多，目前比较好用可以实现动态可视化的是pyecharts。我们主要对以下几个方面信息进行可视化分析：

评论总体评分分布评分时间走势城市分布评论内容

总体评分分布

截止到目前为止，《寄生虫》在豆瓣电影上有超过63万人评价，网站上的总体评分为8.7分，这个分数无疑是非常高的。好于97% 喜剧片，好于94% 剧情片。

从评分星级来看，5星的占比最高，占总数的35.21%，4星以上的比重占到50%以上，給到3星以下的比重比较少，仅10%不到。

代码实现：

# 总体评分score_perc = df_all.star.value_counts() / df_all.star.value_counts().sum()score_perc = np.round(score_perc*100,2)# 导入所需包from pyecharts.faker import Fakerfrom pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Pie, Page# 绘制柱形图pie1 = Pie(init_opts=opts.InitOpts(width='1350px', height='750px')) pie1.add("",          [*zip(score_perc.index, score_perc.values)],          radius=["40%","75%"]) pie1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='总体评分分布'),                      legend_opts=opts.LegendOpts(orient="vertical", pos_top="15%", pos_left="2%"),                     toolbox_opts=opts.ToolboxOpts())   pie1.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{c}%")) pie1.render('总体评分分布.html')

评分时间走势图

评论的热度在2019年8月份最高。可能是出网上资源的时候吧...

代码实现：

time = df_all.comment_date.value_counts() time.sort_index(inplace=True)from pyecharts.charts import Line# 绘制时间走势图line1 = Line(init_opts=opts.InitOpts(width='1350px', height='750px'))line1.add_xaxis(time.index.tolist())line1.add_yaxis('评论热度', time.values.tolist(), areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5), label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))line1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="时间走势图"),                       toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(),                       visualmap_opts=opts.VisualMapOpts()) line1.render('评论时间走势图.html') 

评论用户城市分布

接下来分析了评论者所在的城市分布。

从观影评价城市来看，北京占到绝大多数，其次是上海。这跟微博统计的数据基本一致。

代码实现：

# 国内城市top10city_top10 = df_all.city_dealed.value_counts()[:12] city_top10.drop('国外', inplace=True)city_top10.drop('未知', inplace=True) from pyecharts.charts import Bar# 条形图bar1 = Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='1350px', height='750px')) bar1.add_xaxis(city_top10.index.tolist())bar1.add_yaxis("城市", city_top10.values.tolist()) bar1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="评论者Top10城市分布"),                      toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(),                     visualmap_opts=opts.VisualMapOpts()) bar1.render('评论者Top10城市分布条形图.html')

评分词云图

代码实现：

from pyecharts.charts import WordCloudfrom pyecharts.globals import SymbolType, ThemeType word = WordCloud(init_opts=opts.InitOpts(width='1350px', height='750px'))word.add("", [*zip(key_words.words, key_words.num)],          word_size_range=[20, 200], shape='diamond') word.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="寄生虫电影评论词云图"),                      toolbox_opts=opts.ToolboxOpts())  word.render('寄生虫电影评论词云图.html')

从电影短评的分词来看，主要集中对“奉俊昊”导演的探讨上。毕竟在此之前，让大家说出一个韩国导演的名字，大家还是有点摸不着头脑的，就知道杀人回忆、汉江怪物挺好看。

其次关于“穷人”“富人”“阶级”等影片故事内核的关注度也很高。

这里面就有一句大家最常提及的台词，引人深思：不是“有钱却很善良”，是“有钱所以善良”，懂吗？如果我有这些钱的话，我也会很善良，超级善良。

与此同时针对影片的剧情“反转”，“镜头”等拍摄手法也是观众的焦点。

很有意思的是，看本片时观众还会跟《燃烧》等韩国电影进行比较。这里也推荐大家可以去看看《燃烧》，也是非常不错的一部作品。

结语

最后，被柠檬酸到不行的我们，可以继续当个键盘侠去羡慕一下韩国的电影审查制度。但最根本的还是年轻的键盘侠们真正长大到要去拍电影、审查电影的时候，能不能真正如自己所说的那般带来改变。当然也可以学学中国足球，我们是不是可以归化一个韩国导演？

如果对这一期的数据感兴趣，可以访问data.cda.cn下载，自己分析了试试。

最后附上本届奥斯卡的完整获奖名单~