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电影吸金大法“演员票房贡献度排行榜”新鲜出炉

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网易娱乐1月12日报道 电影票房是反映一部电影商业是否成功的重要标准,也是整个市场繁荣的证明。然而对于每一部电影来说,影响它票房因素有很多,站在影片制作的角度来讲,类型、主创、档期、发行、营销、口碑无论哪一项成为短版,都有可能遭遇扑街命运。

而站在观众观影体验的角度来讲,让他们觉得值回票价的因素,也包括演员、导演、剧本、音乐、视效等众多方面。

其中,演员作为电影的“门面”,首当其冲地成为舆论关注的焦点。近几年,中国电影市场日趋成熟,观众对电影的鉴赏能力也日益提升。关于演员对票房的影响,也出现了很多值得总结的现象。故此,艾漫数据选取2013年1月-2016年11月在中国上映的1079部电影作为研究样本,通过演员出演的作品票房、影片映后演员及角色公众讨论声量占电影整体讨论声量的比例、演员整体口碑、演员演技口碑等变量,以及综合参考演员的粉丝数、粉丝活跃度、演员所饰演的角色重要程度(主角、反派、配角、客串)、演员是否新人初次触电、参演作品是否为大牌导演的作品等因素,经加权计算得出各类型片的票房之王和票房女王,为各大片方的选角工作提供参考。以全网言论大数据为基础,站在观众观影驱动的角度,针对中国演员为电影贡献的票房进行评估、测算,希望为业界今后选取角色及组建团队提供参考。

“多劳”者未必“多得”

首先,给这些为中国电影票房做出杰出贡献的演员们鼓鼓掌,从近年票房贡献力TOP100榜单中可以看出,古天乐成为电影圈中当之无愧的劳动模范,他在2013年1月-2016年11月主演了18部电影,共产出34.44亿票房,其中票房最高的是今年暑期档劲收6亿的黑马影片《使徒行者》。黄晓明次之,主演13部影片产出24.43亿票房,票房最高的却已是四年前揽获5.4亿的《中国合伙人》。

此外,彭于晏、杨幂、白百何、郭富城、陈意涵、秦昊、任达华也分别在近四年内主演了10部电影,共同组成演员“劳模”第二梯队。其中,“票房女王”白百何,10部影片狂揽53.92亿票房,成为劳模中总票房最高的演员。

根据艾漫数据明星电影票房贡献度可知,古天乐、黄晓明凭借个人魅力,分别为各自主演的影片贡献了6.12亿、6.52亿票房(2013年-2015年数据分别按比例折算成2016年票房,以下提到演员贡献票房计算方法均如此,详见榜单数据说明)。然而,在单部作品平均票房贡献排行中,这两位劳模却均跌出榜单前十。其他几位劳模中,表现最好的是彭于晏,平均到单片贡献票房也只有不足8000万。陈意涵单片贡献表现最差,以不足1200万排在第31位。

男性角色占据主导

数据显示,2013年1月-2016年11月,男演员的票房贡献度高出女演员的1.44倍。在近年票房贡献度TOP100榜单上,男女演员的票房贡献度差距更加明显,男演员的贡献票房是女演员的2.62倍。而在分性别统计的榜单冠军中,黄渤的票房贡献度也比杨幂高出4.9亿。

而聚焦这一榜单的TOP10中,除了杨幂、白百何之外,其他女演员全部都排在了Top10以外。范冰冰以6.38亿的票房贡献度排在第11位,已转型做导演的赵薇则是以4.36亿票房贡献度排在了第16位。至此,票房贡献前20榜单中再无女性席位。这也进一步证明,目前女演员的票房号召力整体偏弱,我们看到的电影多是男性角色主导,女性角色为陪衬。

港台演员大有赶超之势

CEPA协议的签署之后,为中国和香港的电影合作打开了一扇新的大门,越来越多的香港电影人北上寻找合作机会,同时台湾演员也纷纷来到大陆捞金,几乎稍有规模的电影中都能看到港台艺人的身影。

然而,统计四年中国电影票房数据,大陆演员仍占据票房贡献的主导地位。在票房贡献度TOP100榜单中,大陆演员的整体票房贡献度是港台演员的2.8倍,在TOP100榜单也是大陆演员席位更多,达到68个,香港澳门台湾三地共占32个。当然,随着大陆电影市场的飞速发展,这一比例也在逐年缩小。如果计算四年个人单片票房,港台演员与大陆演员在某些年份甚至接近大陆演员,因此,港台演员的票房贡献力正在逐年加强,有望赶超大陆演员。

小结:

演员是电影产业中十分重要的创意人才,当观众对某部电影一无所知时,明星大腕则是促使他们掏钱买票第一要素。但是,一部电影在商业上的成败,总包含无数复杂的因素,一旦票房失利就归咎到演员身上,显然也不是冷静客观的做法。

之所以某些演员被扣上“票房毒药”的帽子,还是因为他们的片酬和票房贡献度不成正比。根据电影票房分账比例,演员片酬至少要低于单片贡献票房的三分之一,片方才能勉强维持不亏损。当然,大牌明星的代言多,片方在广告植入上或许可以多取得一些回报。

无论如何,用高价钱堆砌明星,并非是通往高票房电影的必经之路,更不一定能拍出好电影。只有手握真章、遇刚则刚,才能在电影的市场大潮中行稳致远。

数据说明:采用了基于大数据的智能信息处理,自然语言理解与数据挖掘技术,对互联网信息进行全方位的获取,对海量数据进行多维度和多层次的建模与计算,在娱乐知识图谱的基础上深度挖掘各种娱乐对象,洞察娱乐行业发展态势。

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