听说过这句话吗：一千个影迷心中，就有一千个哈利波特。

一部电影好不好看，这绝对是能让两个老朋友打起来的话题。这位只看特效闪瞎眼的科幻片，那位独爱温情脉脉的文艺片，这位推崇意象塞满屏幕的魔幻现实风格，那位偏好严谨精妙的悬疑推理剧情。青菜萝卜，各有所好，哪部电影更经典，一时间，谁也说不服谁。

打一架决定谁说的对？且慢动手，咱们来听互联网电影大数据的……什么？电影大数据是个啥？

这就要从互联网电影数据库（Internet Movie Database, 简称IMDb）说起了。这个数据库，是亚马逊网络电子商务公司旗下的一个网站，在这里，你能找到几乎最详细的电影资料，从演员表、票房收入到剧情梗概、幕后花絮，可谓是应有尽有。

其中最要紧的一项，就是由网友们提交的电影之间的“联系”。这些联系包括“参考”、“恶搞”、“放映”、“续作”等等。也可以说，这种联系，是新拍的电影，对老电影的“引用”，俗称“向经典致敬”。

这样致敬的例子太多啦，最近很火的电影《一步之遥》里，姜文坐在百叶窗前，黑西装的领子上别着一枚红玫瑰，怀里还抱着一只兔子。眼尖的观众立刻就看出来啦，这不是经典美国电影《教父》里的场景吗，一样的布景和镜头景别，一样的服装和光线，甚至还有一样位置的玫瑰花。

哦，有一点儿不同，马龙·白兰度怀里抱着的是只猫。

甭管抱的是什么，这就是向经典致敬了。《教父》被致敬的次数，已经排到了电影史上的第八位。这部1972年的名作，自入选以来，已经被长间隔引用了162次。排名第一的影片《绿野仙踪》于1939年上映，其长间隔引用数据是565次，把第二名《星球大战》系列甩出了200多次，后者的数据是297次。

上文说到的长间隔引用次数，正是芝加哥西北大学复杂系统研究院联席主任路易斯·阿马拉尔教授所认为的评价电影重要与否的最佳指标。

路易斯·阿马拉尔教授率领的科学团队，已经为电影衡量标准这事儿奋斗了很久。在他们看来，票房、专家点评、获奖与否、观众口碑，统统做不得准——票房可以靠宣传和排期，专家和观众的看法都有主观喜好因素，甚至会“带有偏见”，评奖的猫腻就更多了——除了冰冷又可爱的大数据，还有什么标准能更显得科学呢。

为了分析电影的影响力，研究团队选择借助互联网电影数据库的引用功能：一个是计算电影被搜索引擎超链接的次数，另一个是计算电影在上映后，25年以上的时间跨度中，被其他电影引用的次数，也就是长间隔引用次数。

25年这个阈值，是研究团队通过观察经验分布和零模型对比发现的。低于这个年限的电影被引用，还很有可能是受潮流影响，只有真正的好片儿，才受得住时间的考验。

事实上，在预测电影的重要性方面，数据科学也的确要比影评人更客观。阿马拉尔教授带着他的“长间隔引用次数”，一出手就能镇住一片。在海量计算之后，研究团队给出的“最具影响力”的电影榜单里，上榜影片入选美国国家影片登记表的，比其他各种专家的影评意见都靠谱。看来，大数据不但能预测商业行为，还能帮你列一份必看电影名单，只不过等待的时间有点久，要花足足25年。

不过，人到底是主观的动物。我猜想，对那些骨灰级影迷而言，任你大数据再科学、再准确，真到了讨论电影好不好看的时候，两个老朋友仍然能打起来。比如我，就是喜欢《星球大战》甚于《绿野仙踪》，无论大数据怎么显示，对我来说，排名第二的这部片子，还是比第一名的重要。

还是那句话，一千个影迷心中，永远有一千个哈利波特！