讨论电影审美的因素.docx
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讨论电影审美的因素
探讨影响电影审美的因素
————————2010年时光网上一百部电影
科目:
spss统计
学号:
09992492
姓名:
蒲玉莎
提交时间:
2012年1月8日
目录
目录······························································
(2)
调查对象··························································(3)
调查样本··························································(3)
分析方式··························································(3)
调查的过程························································(3)
分析前说明························································(3)
前言·······························································(3)
正文
(一)分析逻辑表述···············································(4)
(二)正式分析···················································(4)
1,因素分析···················································(4)
维度一人气值··············································(4)
维度二电影评价分数········································(5)
维度三剧情·················································(6)
维度四画面·················································(7)
其他维度····················································(12)
2,多重线性回归分析···········································(12)
3,逻辑回归分析················································(17)
总结································································(18)
调查对象:
时光网上2010年统计的前一部中外电影
调查样本:
总样本容量:
100个电影
分析方式:
本次调查是运用SPSS所学的相关统计知识,来进行不同程度的分析。
本次调查通过多重线性回归模型,因素分析,聚类分析这三类方式进行统计。
调查的过程:
当正式确定电影这一主题,分配各自的任务,组长负责收集分析数据和做统计表,每人十部电影,每部电影看五十篇影评,然后每人自己先统计归纳影评里面提到的自变量因素。
最后讨论总结出全面的定类、定序、定距等十几个自变量因素。
然后根据这一套自变量问题再回去看影评,统计每个电影的相对应的自变量答案。
分析前说明:
根据上个学期我们在时光网统计的前一百部电影的有关数据,因为要结合这个学期的有关知识说数据的分析,在原有的原始数据上做了少许的改动,例如将国家分为了中国和外国这两种变量,好用在现在我们要用的分析模式上面。
这个学期,我们组主要做的就是结合图表分析电影对于观众的审美,主要是通过我划分归类的几大维度来分析是否符合与观众的审美这一主线。
前言:
随着我国经济及科技的健康发展,国民的文化需求也日益增大,在服务于人们精神生活需求的文化产业成为社会关注热点的背景下,影视作为一种时尚消费文化的主体之一,因其显著的经济效益被社会所重视。
在过去的影视作品中一健康的内容引导观众,突出传统,没有暴力,没有血腥,更没有色情,是一片净土,其影视作品的题材和表现手法,大多定位在歌颂祖国,颂扬高尚品格。
现如今,随着改革开放的不断深入,经济的国际化,文化的国际化,外来影视作品不断涌入我国。
欧美,日本等国家的影视作品在中国风靡,充斥着中国的市场,这些产品不免带有暴力,血腥,色情等不健康的元素,他们的审美判断偏离传统健康,其所带来的影视文化对我国社会有着深刻的影响。
电影,也称映画。
是由活动照相术和幻灯放映术结合发展起来的一种现代艺术。
是一门可以容纳文学戏剧、摄影、绘画、音乐、舞蹈、文字、雕塑、建筑等多种艺术的综合艺术,但它又具有独自的艺术特征。
电影在艺术表现力上不但具有其它各种艺术的特征,又因可以运用蒙太奇这种艺术性极强的电影组接技巧,具有超越其它一切艺术的表现手段,而且影片可以大量复制放映。
法国电影史家萨杜尔说:
“电影的伟大就在于它是很多其他艺术的综合。
”并且电影中的每一个艺术表现形式都会让观影者有一种心里上的冲击力。
例如电影中的音乐,德国定影音乐家汉斯艾斯勒说过:
“音乐正足以当做影像的解药,因为观众目睹近乎真实的世界的一切活动是,却听不到一点相应的真是声响,必然引发感官上的不适应。
”因此音乐是一种使人更身临其境的渲染,可想而知音乐在一部电影中的作用,更是给观众带来的影响力。
那电影的其他艺术表现形式对观影者的审美又有怎样的影响呢?
什么样的电影艺术表现力更为影响着现今观众的审美呢?
这就是现在笔者所要分析的目的。
正文:
(一)分析逻辑表述
首先:
根据我们收集的数据变量,笔者把“符不符合大众对电影的审美要求”这一变量作为因变量,再把众多的变量先分为一下这几个维度,作为影响因变量的自变量:
将评分人数、想看人数、收藏人数这三个变量归为人气指数这一维度;将影片综合分数、影片印象分数、影片故事分数、影片表演分数、影片导演分数、影片画面分数、影片音乐分数这几个变量归为观众对电影审美的评价分数;将观众对电影剧情高潮诠释的满意程度、观众对电影剧情结局安排的满意程度、观众对电影整体剧情的理解程度、认为电影故事情节合理紧凑扣人心弦这几个变量归为剧情这一维度;将电影视觉快感展现程度、电影画面运动性的展示、电影幻觉逼真性的展示、电影的直观视觉性、电影时空再造性的展示、电影画面节奏的展现、影片画面色彩表现这7个变量归为画面这一维度。
其他的变量有国家,配乐,是否为商业化电影,是否认同电影对观众或社会带来的文化影响,电影的幽默度比重这五个变量单独归为五个影响观众审美这一因变量的维度。
其次:
把上述的几个维度,用因素分析的方法,去纯粹这些归类的维度的成分。
再次,纯粹完上诉几大维度后,用多重线性回归的分析方法,去观测这些维度是否对因变量有影响关系,挑选出有影响的维度。
最后,再用逻辑回归分析方法去测量这些对因变量有影响的维度对因变量的影响程度。
(二)正式分析
1,因素分析
维度一:
人气值
变量:
评分人数、想看人数、收藏人数
KMO和Bartlett的检验
Kaiser-Meyer-OlkinMeasureofSamplingAdequacy.
.696
Bartlett'sTestofSphericity
Approx.Chi-Square
94.463
df
3
Sig.
.000
看上表可以知道,KMO值等于0.696,测量值的分布对于进行因素分析是较充分地,可接受。
sig值等于0,0001,所以与单位矩阵差异显著,而且接近多元正态性,适合进行因素分析。
解释的总方差
Component
InitialEigenvalues
ExtractionSumsofSquaredLoadings
Total
%ofVariance
Cumulative%
Total
%ofVariance
Cumulative%
1
2.147
71.552
71.552
2.147
71.552
71.552
2
.503
16.779
88.331
3
.350
11.669
100.000
ExtractionMethod:
PrincipalComponentAnalysis.
可看出是一个成份,此成分可以解释因变量71.552%的变异。
所以说这个成分是比较成功的。
维度二:
电影评价分数
变量:
影片综合分数、影片印象分数、影片故事分数、影片表演分数、影片导演分数、影片画面分数、影片音乐分数
KMO和Bartlett的检验
Kaiser-Meyer-OlkinMeasureofSamplingAdequacy.
.927
Bartlett'sTestofSphericity
Approx.Chi-Square
1627.241
df
21
Sig.
.000
由表中看出,KMO值为0.927,测量值的分布对于进行因素分析是充分地,可接受。
sig值为0.0001,所以与单位矩阵差异显著,而且接近多元正态性,适合进行因素分析。
解释的总方差
Component
InitialEigenvalues
ExtractionSumsofSquaredLoadings
Total
%ofVariance
Cumulative%
Total
%ofVariance
Cumulative%
1
6.630
94.719
94.719
6.630
94.719
94.719
2
.174
2.484
97.203
3
.068
.972
98.175
4
.056
.796
98.972
5
.041
.586
99.557
6
.018
.252
99.809
7
.013
.191
100.000
ExtractionMethod:
PrincipalComponentAnalysis.
从表中看出,只有一个成分,主要成分可以解释94.719%的变异,所以说这个成分是很成功的。
维度三:
剧情
变量:
观众对电影剧情高潮诠释的满意程度、观众对电影剧情结局安排的满意程度、观众对电影整体剧情的理解程度、认为电影故事情节合理紧凑扣人心弦
KMO和Bartlett的检验
Kaiser-Meyer-OlkinMeasureofSamplingAdequacy.
.777
Bartlett'sTestofSphericity
Approx.Chi-Square
109.335
df
6
Sig.
.000
由表看出:
KMO值为0.777,测量值的分布对于进行因素分析是充分地,可接受。
Sig值为0.0001,所以与单位矩阵差异显著,而且接近多元正态性,适合进行因素分析。
解释的总方差
Component
InitialEigenvalues
ExtractionSumsofSquaredLoadings
Total
%ofVariance
Cumulative%
Total
%ofVariance
Cumulative%
1
2.445
61.126
61.126
2.445
61.126
61.126
2
.663
16.570
77.696
3
.489
12.217
89.913
4
.403
10.087
100.000
ExtractionMethod:
PrincipalComponentAnalysis.
从表中看出,只有一个成分,主要成分可以解释61.126%的变异,所以说这个成分是成功的。
维度四:
画面
变量:
电影视觉快感展现程度、电影画面运动性的展示、电影幻觉逼真性的展示、电影的直观视觉性、电影时空再造性的展示、电影画面节奏的展现、影片画面色彩表现
KMO和Bartlett的检验
Kaiser-Meyer-OlkinMeasureofSamplingAdequacy.
.700
Bartlett'sTestofSphericity
Approx.Chi-Square
79.929
df
21
Sig.
.000
由表看出:
KMO值为0.700,测量值的分布对于进行因素分析是充分地,可接受。
Sig值为0.0001,所以与单位矩阵差异显著,而且接近多元正态性,适合进行因素分析。
解释的总方差
Component
InitialEigenvalues
ExtractionSumsofSquaredLoadings
RotationSumsofSquaredLoadings
Total
%ofVariance
Cumulative%
Total
%ofVariance
Cumulative%
Total
%ofVariance
Cumulative%
1
2.258
32.262
32.262
2.258
32.262
32.262
2.255
32.213
32.213
2
1.092
15.598
47.860
1.092
15.598
47.860
1.095
15.647
47.860
3
.972
13.885
61.745
4
.833
11.902
73.648
5
.739
10.556
84.204
6
.659
9.419
93.623
7
.446
6.377
100.000
ExtractionMethod:
PrincipalComponentAnalysis.
由上表看出,笔者选择划分归类的7个变量,现在分成了两个成分,第一个成分可以解释32.213%的变异,第二个成分可以解释15.647%的变异,所以,选择第一个成分,进行成分纯粹。
成分矩阵表a
Component
1
2
电影画面运动性的展示
.762
-.074
电影直观视觉性的展示
.743
.029
电影幻觉逼真性的展示
.664
.263
电影画面节奏的展现
.563
-.374
影片画面色彩表现
-.478
.376
电影时空再造性的展示
.347
.709
电影视觉快感展现的程度
-.122
.486
从成分矩阵表和旋转空间中的成分图中,可以知道电影视觉快感展现的程度和影片画面色彩表现这两个变量,影响着成分的纯粹,所以笔者将其剔除后再进行因素分析。
纯粹
(1)
KMO和Bartlett的检验
Kaiser-Meyer-OlkinMeasureofSamplingAdequacy.
.680
Bartlett'sTestofSphericity
Approx.Chi-Square
67.619
df
10
Sig.
.000
表中数值可以进行因素分析。
解释的总方差
Component
InitialEigenvalues
ExtractionSumsofSquaredLoadings
RotationSumsofSquaredLoadings
Total
%ofVariance
Cumulative%
Total
%ofVariance
Cumulative%
Total
%ofVariance
Cumulative%
1
2.096
41.916
41.916
2.096
41.916
41.916
1.895
37.901
37.901
2
1.035
20.703
62.619
1.035
20.703
62.619
1.236
24.718
62.619
3
.740
14.804
77.422
4
.662
13.245
90.667
5
.467
9.333
100.000
ExtractionMethod:
PrincipalComponentAnalysis.
从表中看出,在经过剔除两个变量后,得出的成分还是两个,要再次纯粹。
成分矩阵表
Component
1
2
电影画面运动性的展示
.747
.210
电影直观视觉性的展示
.746
.237
电影画面节奏的展现
.744
-.199
电影时空再造性的展示
-.036
.891
电影幻觉逼真性的展示
.475
.550
从成分矩阵表和旋转空间中的成分图中,可以知道电影时空再造性的展示这个变量影响着成分的纯粹,所以笔者将其剔除后再进行因素分析。
纯粹
(2)
KMO和Bartlett的检验
Kaiser-Meyer-OlkinMeasureofSamplingAdequacy.
.694
Bartlett'sTestofSphericity
Approx.Chi-Square
59.952
df
6
Sig.
.000
表中数值表明可以进行因素分析。
解释的总方差
Component
InitialEigenvalues
ExtractionSumsofSquaredLoadings
Total
%ofVariance
Cumulative%
Total
%ofVariance
Cumulative%
1
2.027
50.675
50.675
2.027
50.675
50.675
2
.824
20.598
71.273
3
.662
16.558
87.831
4
.487
12.169
100.000
ExtractionMethod:
PrincipalComponentAnalysis.
从解释的总方差表中可以看出,进过两次的纯粹,现在的四个变量进过分析,变成一个成分了,主要成分可以解释50.675%的变异,说明这个成分还算是成功的。
所以,对于画面这一维度,笔者最后选择进行归类的是电影画面运动性的展示、电影幻觉逼真性的展示、电影的直观视觉性、电影画面节奏的展现这四个变量。
其他维度:
根据前面所说的,还有国家,配乐的风格特点,是否为商业化电影,是否认同电影对观众或社会带来的文化影响,电影的幽默度比重这几个影响因变量的维度。
2,多重线性回归分析
自变量:
维度一人气值,维度四画面,维度三剧情,维度二电影评价分数、电影幽默度比重,电影配乐的风格特点,是否为个性化商业电影,是否认同电影对观众或社会带来的文化影响,国家2,
因变量:
符不符合大众对电影的审美要求
(1)测量上诉自变量是否能预测因变量,做“进入”线性回归分析
模型汇总b
Model
R
RSquare
AdjustedRSquare
Std.ErroroftheEstimate
ChangeStatistics
Durbin-Watson
RSquareChange
FChange
df1
df2
Sig.FChange
1
.709a
.503
.452
.841
.503
9.995
9
89
.000
1.650
由上面模型汇总表中看出,R方为0.503,调整后的R方为0.452,说明自变量是可以预测因变量的。
ANOVAb
Model
SumofSquares
df
MeanSquare
F
Sig.
1
Regression
63.589
9
7.065
9.995
.000a
Residual
62.916
89
.707
Total
126.505
98
由上表中看出,Sig=0.0001,说明模型是显著的。
系数
Model
UnstandardizedCoefficients
StandardizedCoefficients
t
Sig.
95.0%ConfidenceIntervalforB
CollinearityStatistics
B
Std.Error
Beta
LowerBound
UpperBound
Tolerance
VIF
1
(Constant)
3.268
.494
6.613
.000
2.286
4.249
维度一人气值
-.187
.090
-.165
-2.071
.041
-.366
-.008
.879
1.138
维度二电影评价分数
-.118
.127
-.104
-.927
.357
-.371
.135
.440
2.271
维度三剧情
.604
.126
.532
4.803
.000
.354
.854
.456
2.194
维度四画面
.093
.103
.082
.898
.372
-.113
.298
.668
1.498
国家2
.112
.210
.049
.533
.595
-.306
.530
.650
1.538
是否为个性化商业电影
-.278
.171
-.128
-1.627
.107
-.617
.061
.907
1.103
电影配乐的风格特点
-.006
.009
-.047
-.597
.552
-.024
.013
.884
1.131
是否认同电影对观众或社会带来的文化影响
-.024
.115
-.022
-.207
.836
-.252
.204
.510
1.959
电影幽默度比重
-.049
.120
-.032
-.409
.683
-.287
.189
.889
1.125
a.DependentVariable:
符不符合大众对电影的审美要求
从上面的系数表中看到,只有当sig值小于0.05时,才可说明这个自变量对因变量有影响,sig值越大说明这个自变量对因变量的影响力越小,所以在这些自变
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