最受关注的演员和导演

我把每位演员参演的所有作品的评价人数进行累加，得到了评价人数之和，也就是计算了所谓的“关注热度”。

在累加的过程中，每部作品对所有参演演员的权重都是一样的，也就是说不区分主角和配角。

当然，这种计算方法有值得商榷之处，因为你当时看这部片子时只是冲着你爱豆去的，并不care其他演员，不过，你必须承认的一点是，他们确实与你混了个脸熟。

下图列出了最受关注的演员前20名，同时列出了其参演的所有影视作品的平均得分。

最受关注的演员前5名是，林雪、黄秋生、陈坤、刘德华、古天乐。林雪这个名字，乍一听可能陌生，但他那张脸，你应该再熟悉不过了。

就是他。

（图片说明：香港演员林雪；图片来源于网络）

导演方面，冯小刚、刘伟强、麦兆辉、杜琪峰、张艺谋是最受关注的5位导演。演员林雪正好是杜琪峰执导影片中的常客，导演的作品如此受关注，演员自然也沾光。

在列出的这20位导演中，姜文、王家卫、宁浩的作品平均得分最高。又要看的人多，还要大家都说好，确实不是件容易的事呢。

在样本数据中，我还将每位演员参演作品的数量和导演执导作品的数量进行了统计，评选出了劳模演员和劳模导演，让我们看看他们都是谁吧。

（图片说明：左图是劳模演员，右图是劳模导演）

到底谁演了烂片?

描述做完了，还想跑个回归。

线性模型中以豆瓣评分作为因变量，另外再加俩logistic模型，根据豆瓣评分划定下“及格线”和“烂片”标准。

在我的样本中，豆瓣评分均分是6.25，那么就以6.25分作为及格线，得分大于6.25分的作品才算及格。但把得分低于或等于6.25分的作品称作烂片似乎有点严苛，所以我以平均分减去一个标准差的结果（4.29）作为划定烂片的标准。

根据个人的兴趣和喜好，我加入了以下导演、演员和其他控制变量。

在导演和演员变量方面，黄晓明、杨洋、吕中获得了在三个模型中都显著的殊荣。不过吕中老师在三个模型中估计系数的符号与另外两位演员刚好是相反的。

以黄晓明为例，他在OLS模型中的估计系数为-0.557，在0.05的水平上显著，这表示在其他条件都不改变的情况下，一个影视作品若有黄教主参演，那么它的豆瓣评分将平均降低0.557分。

杨洋同学同理，不再赘述。

值得一说的是，吕中老师在模型中的估计系数刚好与其他两位演员相反，这表示，一个影视作品若有吕中老师参演，那么它的评分将平均提高0.73分，同样根据剩下两个模型，我们也可以判断，吕中老师参演的作品其豆瓣得分更有可能在及格线以上，以及更不可能成为烂片。

所以，在我选取的这些演员中，与烂片显著相关，以及参演作品得分明显较低的演员有：黄晓明、杨洋、陈学冬、杨颖、范冰冰等。

而参演作品豆瓣评分明显较高的演员有：吕中、倪大红、陈宝国、陈道明等。

当然，这里我们不能进行粗暴的因果推断，即认为某某参演的电影或电视剧就有可能成为烂片。

以上分析只是体现了一种相关性，也就是说在既定事实中，某某参演的作品确实评分较低，但这种低评分或许有其他原因导致也未可知。