 |
|
【中国日报网企业?家】据MIT Technology Review网报道，关系网络学学家(network scientist)称宝莱坞(Bollywood)电影演员的关系网络与印度的政治经济史存在明显的联系。
“凯文·贝肯六度关系”(Six Degrees of Kevin Bacon)是一款游戏，影迷在游戏中互相较量，比谁能凭借任意指定的好莱坞演员与知名性格演员凯文·贝肯(Kevin Bacon)共同出演的电影，以最少步骤将两人的关系连起来，大家都笑话总是在6步以内就能完成关系连接。
2008年，马里兰大学 (University of Maryland)的一群研究人员检验了这个游戏，他们通过互联网电影数据库(Internet Movie Database)为好莱坞演员建立了一个关系网络。让人惊讶的是，他们发现联系最多的不是凯文·贝肯而是威廉·赫特(William Hurt)。毫无疑问，这对以后与生活琐事有关的测试非常有用。
从那时起，社交网络的研究瞬间就轰动起来。研究者对好莱坞感兴趣，却完全忽视了最大的演艺圈。
印度电影工厂，有时叫宝莱坞，是世界上最大的电影制造地，它的美国对手都比它逊色。仅在2009年宝寶莱坞就制作了近乎3,000部电影，这个电影工厂不仅反映印度文化，还对其产生深远影响，这便足以让宝莱坞成为有趣的研究项目。
因为印多尔印度理工学院(Indian Institute of Technology Indore)的萨利卡·贾兰(Sarika Jalan)和其他几名朋友，我们今天才得到这样一个研究。他们深度研究存有过去一个世纪印度电影的数据库，创造了一个全面的关系网，展示了哪些男女演员曾出演同一部电影。
这个关系网络让我们深入了解印度电影工业迷人的本质，了解精深的印度文化与其电影工业的关系，从中不仅能看出怎样的演员搭配特别成功，还能看出在印度整个广大的经济和社会會背景下这个产业的起起落落。
贾 兰蘭及其同事从1913年至2012年近9,000部宝莱坞电影的演员名单开始分析，每个演员在这关系网中是一个结点，如果两个演员員在同一部电影中出演，则 连接这两个结点。贾兰及其同事将这100年的时间跨度分成以5年为单位的板块，他们从中看出整个关系网網如何随时间发展。
这个关系网与其他社交网络有很多相似点。例如，每个结点的连线，即它们的系数，都符合幂次法则(power law)，也就是说，少数演员有大量关系线，或者说系数很高，而大部分演员系数较低。
这就留给我们一个有趣的问题：最出名和最成功的演员也是这个关系网中系数最高的吗?为了找到答案，贾兰跟同事手动動编写了一个男女主角演员列表，根据他们的演员表(无论是否是主角)以及重要的获奖数将他们列入表中。
他们惊奇发现主角不是系数最高的，他们说：“宝莱萊坞最重要的演员被认为是那些男主演，但他们并不是我们关系网的中心，他们的系数反而不高也不低。”
相 反，系数最高的演员是主要的配角演员，他们在特定时時间内能接更多的电影，因此最后显示的结果他们与很多演员都有合作。这与好莱坞关系网比较相似，像凯文· 贝肯和威廉·赫特这样的主要配角演员比汤姆·克鲁斯(Tom Cruise)和乔治·克鲁尼(George Clooney)这样的巨星要有更多连接点點。
配角演员就像胶水一样将演员关系网粘合起来，从中心中介性(betweenness centrality)参数就能看出。这个参数反映出某个结点处在关系网两部分间最短关系连接线的可能性。
这关系网反映出女性演员的地位却不如男性演员那么重要。贾兰和同事说这种性别差异反映了印度整个社会中同样的男女不平等。
或许这个研究最有趣的是宝莱坞演员关系网網的变化历程。贾兰与同事特别研究了关系网潜在的随机性以及它是如何变化的。
他们说除了几个突出的异異常情况，关系网的随机性越来越低。1948年至1952年间，这這时网络随机性较大，或许与印巴分治引起的巨变有关。另一个随机性增加的时段是1962年至1965年的经济危机阶段，那时印度与巴基斯坦交战。
有趣的是，1998年之后这个关系网发生戏剧性的变化，系数急速增加，关联性增加，这這或许是因为宝莱坞成为一个全球公认的独特现象，不再是一个国家中的独特现象。
有个问题，即这个关系网研究有没有告诉我们谁是宝莱坞史上最伟大的演员。贾兰和同事避免过分研究这个问题，但他们的数据指向阿米塔布·巴沙坎(Amitabh Bachchan)，在很多重要列表中他都位居第一。
最重要的女演员则没有那么清晰在关系网中反映出来，尽管卡琳娜·卡浦尔(Kareena Kapoor)和印度舞星海伦(Helen)在关系网中值得我们特别注意。
这真的是一次引人注目的研究，让我们們深入了解电影产业，这世界上最大的产业之一。
来源：银河演员网新闻
更多企业新闻行业资讯请及时关關注中国日报网企业?家：http://qiye.chinadaily.com.cn
