转自 | 大数据文摘

来源 | techxplore

电影评级可以决定一部电影对消费者的吸引力和潜在观众的规模。因此，评级对电影的底线是有影响的。通常情况下，工作人员会做一项冗长乏味的工作，即根据整部电影的情况来手动给电影评级，辨别电影中是否存在暴力、药物滥用和色情内容。

现在，南加州大学维特比工程学院(USC Viterbi School of Engineering)的研究人员研究出一款人工智能工具，可以根据电影剧本，在一个场景拍摄前，几秒钟内对电影内容进行评级。

这种方法可以让电影执行人员在一个场景拍摄之前对脚本进行适当的编辑，从而能够预先按照需要来设计电影评级。除了潜在的经济影响之外，这种即时反馈还能让故事讲述者和决策者反思他们为公众创作的内容，以及这些内容可能对观众产生的影响。

Niki＆CL Max Nikias工程学教授Shrikanth Narayanan以及来自USC Viterbi信号分析和解释实验室（SAIL）的研究人员将人工智能应用于脚本，证明了语言线索可以对于以下场景有效地发出信号：有关电影人物即将采取的暴力行为，药物滥用和色情内容（通常是电影评级的基础的行为）。

通过神经网络处理，扫描出所表达的语义和情绪，将单词和短语自动归类敏感内容

使用常识媒体(Common Sense Media，一家为家庭和学校评级并提供建议的非盈利组织)确定的992个包含暴力、药物滥用和性内容的电影剧本，SAIL研究团队训练人工智能识别相应的风险行为、模式和语言。

AI工具将所有的脚本作为输入接收，通过神经网络进行处理，并对其进行扫描以获取影片中所表达的语义和情感。在这个过程中，它将句子和短语分类为积极的、消极的、带有攻击性以及其他描述。这个AI工具可以自动将单词和短语分为三类：暴力、毒品和色情内容。

这项研究的首席研究员，南加州大学维特比工程计算机科学博士研究生Victor Martinez表示，“我们的模型着眼于电影剧本，而不是实际的场景，例如在生产过程中后期会发生枪响或爆炸声，这有助于在制作之前就判断出等级，以帮助电影制片人确定暴力程度以及是否需要调低暴力程度。”

该研究团队还包括电子与计算机工程、计算机科学和语言学教授Narayanan，南加州大学维特比分校电子与计算机工程博士候选人Krishna Somandepalli，以及加州大学洛杉矶分校心理学系教授Yalda T. Uhls。他们发现在对危险行为的描述之间有许多有趣的联系。

“在一部典型的关注药物滥用的电影中，其药物滥用的内容和色情内容的数量似乎是相关的，无论是有意还是无意。”Martinez说道。

另外，研究人员还发现，“电影制作人会用药物滥用和色情内容的联合描绘来弥补较低程度的暴力内容。”

此外，尽管许多电影都包含了猖獗的吸毒和性内容，但研究人员发现，一部电影不太可能出现这三种危险行为都很高的情况，这可能是由于美国电影协会(MPA)的标准。

他们还发现了风险行为和MPA等级之间一个有趣的联系。随着色情内容的增加，MPA似乎不太重视暴力/物质滥用内容。因此，不考虑暴力和滥用药物的内容，一部含有大量色情内容的电影很可能会被评为R级。

Narayanan说：“在SAIL，我们正在为这个创意行业的所有利益相关者——作家、电影制作人和制片人——设计基于人工智能的技术和工具，以提高人们对在电影中讲述他们的故事的各种重要细节的认识。”

“我们感兴趣的不仅是讲述者编织故事的视角，”Narayanan说，“我们还想了解故事对观众的影响，以及从整个经历中获得的‘收获’。比如，通过识别负面刻板印象，这样的工具将有助于提高人们对社会意义的认识。”

Martinez补充说：“将来，我有兴趣研究那些少数群体中的典型案例，特别是在暴力、色情和毒品案件中。”

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