针对@电影人坦克 的《别用“电影市场脱殖指数”包饺子了》（以下简称《别用》）一文，做一个回应与反驳。文章较长，分成两条发，这是第二条。

【第三：关于“研究方法”】

《别用》一文对我们报告的方法部分提出的质疑主要有两点。

首先，《别用》认为我们考虑“本土片数量占比”与“本土片票房占比”两个维度的研究方法，是“看似复杂的公式”，但“归结起来就是以100为满分，计算出票房前十名中本土片数量占比以及本土片票房占比的平均数”，他认为这种计算方式“相当可笑”。

这说明《别用》一文的作者在本质上并没有看懂我们报告的方法部分。虽然我们已经在方法部分用尽量简单的数学语言去做解释，但显然数学基础不好的人理解起来还是有难度。我们在报告中详细强调了，我们的公式来自于社会科学中广泛使用的“generalized mean”或者说广义均值函数（比如由联合国开发计划署提出的人类发展指数HDI也采用了这个函数）。广义均值函数并不等同于“平均数”，事实上，算数平均数只是在特定的参数选择下，广义均值函数所能达到的一个结果。

我们选择最为简化的参数，主要有两个考量。

第一，我们认为“数量占比”和“票房占比”这两个维度在重要性上是等同的，不存在谁重要、谁不重要的说法。当然，如果《别用》一文的作者能够有效地论证另一种权重分配，比如说让我们给“数量占比”60%的权重，给“票房占比”40%的占比，那么在采取60%/40%的不同权重后，我们的计算结果就不是一个“平均数”，而是一个“加权和”。

第二，我们认为广义均值函数的幂值的选择，也没有特别的限制，所以我们选择了最简化的“1”，从而获得了算术平均数。但正如我们在报告中所说，如果其他人能够有效论证选择其他幂值，那也是可以的。只要幂值不等于1，那么我们的计算结果就不是算数平均数。

如果上面这一段，《别用》一文的作者还是看不懂，就看这一句省流版：平均数是因为我们选择了最简化的参数，这样的选择就是为了让没有数学基础的人能更简单地去了解我们的方法逻辑，但不代表求“平均数”就是我们的方法。

如果你能有效论证其他更好的权重或者幂值，那么我们的计算公式，即广义均值函数，也可以给我们不同的结果。在你有更好的权重与幂值选择之前，社会科学的一种主流做法，就是选择最简单的形式。

《别用》对我们方法的第二个批评点，是我们只选取市场头部的电影，而忽视了所谓的“腰部”电影。这个批评点又非常的不“主流”。比如说，由国家电影智库公众号发布的《市场观察 | 2023年欧洲电影市场概述》一文中， 也是看票房前十。事实上，在方法部分中我们也提到了，这个范围选取是可以改动的，选取前十无非是符合行业一般的习惯而已。但是，即便我们将整个市场统计进来，脱殖指数的排名大势也是变化不大的，中国与印度依然名列前茅。

另一个选取市场头部的原因是，我们已经在报告中反复强调了，一部电影对观众的影响，不论是宽度（受众范围）还是长度（时间长短），依据其票房，是大为不同的。一些大家耳熟能详的大片，比如《泰坦尼克号》《阿凡达》《复仇者联盟》等等，其在人群的脑海中所能存驻的时间，可能以十年为单位计算——看这些片的人多，而且大家往往在十年二十年之后还依稀记得这些电影在传达什么讯息。相比之下，一些所谓的腰部电影，基本就是从社会的记忆中消失了，对一个市场的影响力，尤其是从文化殖民角度来说，无法与市场顶部的大片相提并论——事实上是天壤之别。

举个例子，2023年美国本土电影票房第一名是《芭比》，大家都应该听说过，当年票房是6.3亿美元。而第101名的电影叫《法拉利》，一部关于意大利法拉利汽车创始人的传记，票房是1千万美元，与《芭比》差了几十倍，别说你中国观众不知道这部腰部电影，其实大部分美国人也不知道。因为票房与电影的“质量”，或者说打动观众的能力，是有关系的。票房一旦差几十、几百倍，对观众的输出效果，差距只会更大。如果我们过多地关注“腰部”电影，就会陷入这种南辕北辙式的分析方式——关注不重要的，却淡化了重要的。

比较搞笑的一点是，《别用》虽然大力批判了我们的方法部分，但它所提供的一个解决方案是“单独地考虑整个电影市场中本土片的票房份额”。虽然我们已经在前文中分析出，《别用》作者大概数学基础不太好，并没有完全看懂我们的方法部分，但当他提出一个更加粗糙、更加原始、更加容易被攻击的“解决方案”以后，我们还是笑场了。

“单独地考虑整个电影市场中本土片的票房份额”的问题有很多，我们简单列举几点：

第一， 如果要使用整个市场的票房数据，那么对票房数据的真实度和准确性要求更高。当我们选择“前十”影片的时候，我们只需要校对十部电影的票房数据。而当你选择整个市场，你需要校对的就是每个国家几十部，甚至几百部电影的数据。而那些“腰部”甚至“底部”电影的数据，其不准确的概率更大，因为在乎的人更少，其制片方与统计机构的对接往往也较差。所以我们可以预料，如果“考虑整个电影市场中本土片的票房份额”，那么数据会有更大的失准问题。

第二， 《别用》一文作者显然没有从我们的方法论部分学到任何有用的知识。我们在报告中明确提到了，之所以要考虑排行的数量占比与票房占比两个维度，是因为两者之中，即便有一个相等，另一个也可能会有显著不同。比如说，即便我们考虑整个市场的本土电影票房占比，两个都是25%占比的国家之间，有可能本土电影数量占比会有巨大的区别。

这一点，实际上在《别用》一文中，该文作者自己都提到了：“以德国为例，根据FFA统计，过去两年以人次计算本土片市场占比分别为24.3%和27.0%，但均无本土电影打入年度前十......而北欧诸国本土片市场占比也只有20%出头，但是由于影片生产数量少头部表现实力较强”。

两者分别是“影片数量多但是头部表现差”和“影片数量少但头部表现强劲”两种情况——这恰恰说明了我们研究维度的合理性，如果你只观察票房占比，你会认为德国与北欧接近，但如果你观察排名分布，你会发现两国本土电影的表现，具体来说是排名的分布（distribution）有显著的区别。这一点在单独考虑票房占比的时候是会被忽略的——而我们在报告中反复强调了这个问题，显然《别用》作者并没有能力理解到这一层。北欧的电影为什么能在头部表现更好？仅仅是因为拍的少，所以就能挤入票房榜单头部了吗？显然不是，这背后有市场观众偏好的问题，有文化独立性强弱的问题。如果一个所谓的“电影圈业内人士”连这种基本的研究问题都想不明白，那我们建议是你“可以不做”。

归根到底，我们在设计方法的时候，采用了“广义均值函数”这个天生附带若干参数、比较灵活多变的函数，一方面是因为这个函数在社会科学中比较常见，另一个方面就是它比较简单易懂。很多社会科学研究方法并不是“越复杂越好”，大部分时候其实是“简单即美”。但同时，虽然我们选择了让表达式简单的参数，这并不意味着我们的方法是“简单”的或者“粗糙”的。如果不能彻底了解我们方法背后的思考与逻辑，那就会闹出《别问》一文作者这样的笑话，即在没有完全搞懂的情况下，以劣批好，以卵击石。

 【结语】

最后，我们想说，研究“电影市场脱殖”，这首先在定义上是正确的、符合时代趋势的，在全球文化霸权一家独大的环境下，文化殖民仍然是不可逃避的一个问题；其次，我们承认目前电影行业的数据获取是有一定局限的，尤其是在准确度考量上，但我们已经采取了多源交叉验证的方法，我们也真心希望有更好数据的团队，比如《别用》作者，可以发表、分享他们“全世界最准确”的数据，利于包括我们在内的所有团队都能做更好的分析；以及，做社会科学领域的分析，不仅仅是定性的，也是定量的，我们希望有更多具有一定数学基础的朋友来加入，而不是仅仅停留在一些叙述类的、缺乏实证支撑的口舌之辩上，互相浪费时间，甚至闹笑话。

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