
大数据分析当人们谈《鬼吹灯》时,都谈些什么
近日,又一部考古探险题材网剧火热上线,老干部靳东搭档陈乔恩主演的《鬼吹灯之精绝古城》。相比之前同类型作品,这次的改编开播后的口碑可以用“交口称赞”形容,上线两周后好评率达到87%以上。
小编不禁好奇,究竟是什么样的内容,引得观众对该剧给予如此高的评价,于是,艾漫数据用大数据爬了一下这座“古城”,一探究竟。
八成观众在探讨故事和表演
首先,我们来关注一下人们都在关注《鬼吹灯之精绝古城》的哪些维度。
《鬼吹灯之精绝古城》讲述了胡八一、Shirley杨与王胖子一起历经万险来到了塔克拉玛干沙漠中的精绝古城遗址寻找“鬼洞”的故事。该剧不仅还原辽金古墓与关东军地下要塞等原著情节,“人点烛,鬼吹灯”等书中台词的更是一字不落地完整呈现。
与之前那些粉碎性改编相比,《鬼吹灯之精绝古城》显得诚意满满,俘获原著党芳心的同时,也因故事的精彩吸引了大批路人粉的青睐。因此,观众对该剧在故事维度的提及率最高,达到了42%以上。
该剧的主演阵容也很靠谱,听着靳东饰演的胡八一侃侃而谈《十六字阴阳风水秘术》,仿佛真有点“倒斗”界业内人士的感觉,台词功力可见一斑。
而陈乔恩版的Shirley杨也演出了层次感,从摸金小分队建立之初对队友的不信任,直到后来慢慢地转变,令这个人物显得格外丰满。赵达饰演的王胖子也十分讨喜,承包了这部剧的不少笑点。整体表演在线令《鬼吹灯之精绝古城》表演维度的提及率也占到38.1%。
《鬼吹灯之精绝古城》整体热词短语
从《鬼吹灯之精绝古城》的热词短语中可以看到,“剧情不拖沓”、“神还原”、“用心”等也成为该剧提及率较高的词汇,这些涉及全局把控的字眼令导演孔笙再次进入观众的视野。
因而,该剧在导演维度的提及率也达到15%以上。值得一提的是,该剧的植入广告也成功引起了观众的注意,大金牙、红吼等剧中人物纷纷成为广告担当。
你能想象梁萌萌边跳舞边唱rap吗?你能想象红吼接受电视台采访吗?在最新更新的剧情中,胡八一问Shirley杨:“杨小姐,我有一个问题想要问一下你。”左下方的雀巢广告:“不用问了,爱过。”网友爆笑称这是神回复。在《鬼吹灯之精绝古城》中,这种植入广告让剧集不仅好看,而且好玩。
高度还原成《鬼吹灯》最大惊喜
长久以来,尤其是IP概念大热以后,尊重原著还是颠覆性改编,已成为文学与影视难以协调的矛盾。尤其是探险题材,一方面要遵循影视剧的艺术规律,将情节、细节和矛盾冲突更加丰富化,另一方面还要尊重原著,不能违背探险题材的初衷。
因此,一部改编自知名IP的探险剧,故事的定调和改编的把握,就成为了至关重要的问题。
《鬼吹灯之精绝古城》最让观众惊喜的地方就是对原著的还原程度,作为第一批观众可能是书粉的一部剧,该剧在台词故事、氛围营造、服装道具等方面均做到“神还原”。故此,观众对于《鬼吹灯之精绝古城》故事维度的讨论热词中,描述最多的还是“高度还原”、“贴近原著”、“原汁原味”等关于还原度的评价。
这部剧改编自小说的第一册《精绝古城》,前九集的故事走向也基本按照原著的脉络蔓延——胡八一复原回北京,遇上王胖子和大金牙,接着机缘巧合摸进关东军地下要塞,从此开始了与Shirley杨和王胖子“合则生分则死”的摸金生涯。
有网友评论称,《鬼吹灯之精绝古城》严格尊重原著,几乎做到90%以上的还原,“关上屏幕,都可以当广播剧听了”。
而小说中出现的“红犼”、“水银小孩”、“火瓢虫”等形象在剧中也得到了保真度极高的还原,并对此作出了相对科学合理的解释,这种处理方式也得到了不少网友的肯定。
此外,剧中的道具、布景、语言都认真还原了上世纪80年代的场景。无论是王胖子家的明星海报,胡八一变卖的莺歌牌手表,还是街边无处不在的宣传标语,以及倒斗时照亮用的老式手电筒,都将《鬼吹灯》的年代感表现得丝丝入扣。
《鬼吹灯之精绝古城》一经上线,就获得了网友和粉丝的高度赞誉,纷纷称赞该剧为“探险题材界的一股清流”。艾漫数据通过提取上线10天后关于《鬼吹灯之精绝古城》的社交评论,借助自然语言理解技术进行情感分析发现,该剧的整体好评率为87%。
特效画面树探险类网剧新标杆
除了还原度,观众对探险题材的另外一大要求就是特效场面的呈现。因为探险题材常常会伴有粽子、尸蹩等各类非人类生物,他们往往是惊悚恐怖的,通过文字描述读者可以自行想象,但如果用影像呈现给观众,就要求特效必须给力。
通过各维度好评率可知,《鬼吹灯之精绝古城》在画面维度的好评率相对较高。其在特效、场面等影像方面的制作水准已可以向电影看齐,真实的观感和惊悚的氛围也扭转了观众对探险影视剧的印象。
为了烘托出灵异、悬疑、危机重重的视觉体验,下墓之后遇到的红吼和人祭,都是真人表演+后期特效制作完成,配合上惊悚压抑的氛围烘托,令观者同样产生与主人公感同身受,绝对可以称得上是想象中《鬼吹灯》的影像逼真再现。《鬼吹灯之精绝古城》目前在画面维度获得了89%网友的肯定。
最新更新的三集中,《鬼吹灯之精绝古城》出现了“九层妖楼”的相关剧情,散发着诡异蓝光的火瓢虫与凶猛粗暴的霸王蝾螈随之登场,再次利用特效完美再现的恐怖生物,令观众更加身临其境地跟随胡八一等人经历了死亡冒险,更引发了新一轮与同类题材电影特效的比较。
主角演技在线配角表现抢眼
如今诸多天价片酬“小鲜肉”们替身、面瘫、轧戏等传闻频出,不少盲目使用“小鲜肉”的剧也在今年遭遇了收视和口碑的滑铁卢。
其实纵观历年来良心剧作,大多是精准的演员选择与专业的幕后团队合力打造的。因此,《鬼吹灯之精绝古城》并未盲目追求“流量明星”,而是将更多制作费用花在制作本身。
《鬼吹灯之精绝古城》启用的是靳东、陈乔恩、赵达等演技派班底,故表演维度好评率接近82%,三位“摸金校尉”均获得七成以上网友认可。
其中“老干部”靳东凭借生动细腻的演绎,将胡八一身上的故事和沧桑感诠释得十分到位,虽然也有观众认为靳东“正气有余痞气不足”,但其饰演的胡八一仍旧得到了84.1%的好评率。而放弃了“偶像剧女王”称号的陈乔恩,则在剧中挑战勇敢机敏的Shirley杨,也得到了八成以上的好评。
另一位主演赵达,虽然知名度没有前两位高,但是同样演技在线。他饰演的王凯旋一经出场,便凭借其直爽讨喜的人设抓住了观众的目光,恰到好处的表演风格更是受到了网友70%的“大规模群赞”。
“没有小角色,只有小演员。”这句话用在《鬼吹灯之精绝古城》上再合适不过。作为配角的他们虽然戏份不多,却凭借扎实的演技令观众大为惊艳。
第一集里,“大金牙”一出现,就有不少观众认出了他就是此前在《伪装者》中饰演梁处长的岳旸,弹幕瞬间被“梁萌萌”刷屏,可见岳旸先前饰演的角色深入人心。
前三集播出后,不少观众留言表示,“大金牙感觉挺对味”、“这版大金牙还原度挺高的”,也有观众希望“大金牙不要这么快下线啊”。因此,岳旸版大金牙获得了主演以外的最高提及率,达8.8%。
另外一个出彩的配角要数“迂腐”的郝爱国,剧中的他衣着邋遢,头顶几根呆毛,戴“啤酒瓶底”,总是用小眼神瞥人,撇嘴,更一言不合就“送客”,简直满足了观众有关旧时知识分子的一切想象。观众对这一刚刚出场四集多的角色的提及率也达到7.5%。
小结
目前,国内网络剧尚处在探索和发展阶段,许多网络剧专注于经营粉丝数量,而不以打造精品内容为主要目标,因此创作出的作品缺乏长久的艺术生命。
从《鬼吹灯之精绝古城》的案例可以看出,高质量的网剧不仅能带来高流量,更能凭借好口碑产生足够的影响力,从而成为经典广泛流传。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29