剧本经济学

　　核心提示：我们创立的方法可帮助我们更精确地预测一个剧本制成电影后的票房收入，其精确度提高百分之十以上。

　　《盗梦空间》（inception） 在全球的热映，不仅展示了导演诺兰的功力，更为重要的是表现了诺兰的编剧能力，《盗梦空间》剧本的奇幻和严谨，达到一个令人叹服的高度。

　　中国最著名的票房导演冯小刚曾说，“剧本是最重要的”，重要性甚至超过演员。剧本，是一剧之本。没有一个好的剧本，再巧的导演和演员也都难为无米之炊。但要在众多而又参差不齐的剧本中筛选出一个好的剧本却不是一件易事。在美国，每年在电影行会注册过的电影剧本就超过一万五千本，但一个电影公司拍成的大小电影一年也不过二三十部。这样，对每一个电影公司而言，挑选到一个好的剧本，真如同大海捞针。更为棘手的是，好剧本，还是坏剧本，都是一个主观的判断。这个判断不仅因人而异，而且往往只反映了挑选人的艺术修养与嗜好，难以反映电影观众的喜好。可以想见，以主观判断的方法去挑选剧本，其结果一定会受到各种非艺术、非观众，甚至随机因素的影响。 剧本挑选不当是电影失败的一个重要原因。

　　那么有没有一个客观而又科学的挑选剧本的方法呢？答案是肯定的。我和沃顿商学院的一个同事及纽约大学的一位教授在过去几年里，一直在寻求并完善这样一个方法。我们的方法的理论基础在于剧本对电影成功的决定作用。如果剧本确是一剧之本的话，我们对电影剧本的内容与结构的科学分析，应该能够帮助我们预测票房成功的可能性。票房的成功表现在票房收入上。我们有许许多多的电影，它们的票房收入我们是知道的。它们的剧本内容我们也是知道的。如果我们能够科学地分析剧本内容与票房收入之间的关系，我们就应该能够应用这些己知关系去预测一个新剧本的票房潜力。

　　那么如何分析一个剧本的内容与结构呢？我们可以从三个层次上着手。在最基本的层次上，我们可以分析一个剧本的文字内容，也就是一个剧本的文字分布情况。这是一种非常成熟的现代分析方法，很容易使用计算机进行自动分析。比如，有些学者通过分析一个作者文章的文字分布规律，去总结这个作者的写作习惯及癖好，从而达到鉴定一篇文章真实作者的目的。也有些学者通过对当日新闻报道文字分布的分析，去预测一个股票的当日涨跌趋势，等等。具体到电影剧本而言，如果剧本中使用很多“亲”、“爱”、“拥抱”等字眼，剧本所反映的故事一定有很多爱情的色彩。如果剧本中使用很多“枪”、“打”、“追”等字眼，剧情很可能涉及武打动作片。显而易见，文字分布的分析，可以帮助我们了解剧情。

　　第二个层次上的分析也是基于剧本的文字，但是一个更高层次的分析。比如剧本中对话的长短，对话的集中程度，是大家都说，还是一人老说，是室内的时候多，还是室外的时候多，等等。这种分析的目的，还是为了找到可能影响电影观赏的一些潜在的故事结构。

　　当然，光是文字分布的分析是远远不够的。这是因为，“张三爱李四”和“李四爱张三”虽然在文字分布上是一样的，但意思却可以非常不一样。剧本对话结构及段落之间的衔接也不能充分反映一个故事的一波三拆的结构。我们对剧本还进行更高层次的分析，也就是对剧本内容的结构进行分析。根据我们的研究，一个剧本在内容上的结构，可从二十三个纬度上进行分析。这二十三个纬度总结了剧本写作公认的要素。比如，故事背景是否明确，故事结局是否令人吃惊，故事情节中是否穿插了很多的回忆，等等。这部分的分析不能由计算机自动进行，但人工分析的难度不大。

　　在这三个层次上的分析，帮我们从每一个剧本中得到很多变量。这些变量和票房收入之间一定有一个复杂的、非线性的关系。用数理统计的方法找到这个关系，是我们方法的一个重要组成部分。然后，我们可以利用这些关系，去预测一个新剧本的票房收入。

　　我们的分析表明，我们创立的方法可以帮助我们更加精确地预测一个剧本制成电影后的票房收入，其精确度的提高达百分之十以上，从而帮助我们更好地挑选剧本，获取更大的投资回报。我们发现，在风险回报率方面，最好的是家庭电影，其次是喜剧，最差的是恐怖片。更重要的是，我们的方法也为电影制造业，提供了一个不可多得的风险管理手段。我们这一方法受到同行业专家的认可，我们的论文名字叫《From Story Line to Box Office: A New Approach for Green-Lighting Movie ts》发表在美国权威的《管理科学》杂志上。我们新的一篇论论文《Green Lighting Movie ts: Revenue Forecasting and Risk Management》也正在投稿过程中。 核心提示：我们创立的方法可帮助我们更精确地预测一个剧本制成电影后的票房收入，其精确度提高百分之十以上。

　　总之，艺术与科学不是对立的。我们创立的这个方法表明，艺术可以跟科学结合，科学的方法可以帮助艺术去找到并实现它潜在的价值。

　　（作者为沃顿商学院教授。）