纽约1995

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241 颁奖礼(1)(1/3)

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“谢谢忙碌于现场的同事安妮,欢迎大家回到我们位于77街的演播厅,我是abc的查尔斯·吉布森。”

“大明星们正在通过红毯进入多萝西钱德勒大厅,相信此时守候在电视机前的观众朋友们,大多都会和我一样,猜测这些闪耀的大明星中,今晚谁会捧起小金人。”

“戴安,你有没有尝试预测过谁会获奖呢?或者谁将成为今晚的大赢家。”

“当然有了,查尔斯,不过我主要关注的只有三个奖项……”

“是哪三个?”

“影帝、影后,和最佳影片。”

“观众朋友们,想不想知道戴安的预测是什么呢?”

“这不好吧,毕竟只是我个人的喜好……”

“comeon!戴安,这又不是预测大统领,罗伯特·艾格先生不会生气的。”

“那我只说一个,对于影帝的争夺,我希望是伊恩·麦克莱恩能够获得小金人,我非常喜欢他的《理查三世》,当然了,他在《众神与怪物》中的饰演饱受歧视的同性恋导演詹姆斯·怀尔……”

“《弗兰肯斯坦》,这是詹姆斯·怀尔导演的名作。”

“没错,《众神与怪物》讲得是《弗兰肯斯坦》成功之后,怀尔拍摄续作《弗兰肯斯坦的新娘》时期发生的故事,以及他的死亡。”

“典型的戏中戏结构,我们都知道的,今年的大热影片《莎翁情史》也是戏中戏……”

“十项提名,堪比去年的大船。”

“最终《莎翁情史》能收获十项提名中的几个小金人呢?”

“这我说不好,但肯定不会比十更多了,哈哈!”

“哈哈,确实,不会更多了……不过有人说他能行!它可以预测全部的奖项结果,并且号称准确率达到90以上,也就是说,24个奖项,他能准确推算出21个!”

“真的吗?我不信!”

“观众朋友们,你们相信吗?让我将信号转到纽约现场,特派记者格温正在大名鼎鼎的微软研究院。”

“你好,格温!”

“你好,查尔斯!你好,戴安!观众朋友们,我现在正在微软研究院,这位是微软研究院特聘经济学家,大卫·罗斯柴尔德!罗斯柴尔德博士研究的领域有一个新鲜的叫法‘bigdata’,大数据……

罗斯柴尔德博士,您能和我们简单介绍一下什么是‘大数据’吗?”

“大家好,1980年,未来学家阿尔文·托夫勒在《第三次浪潮》一书中,提出了‘大数据’这个概念,并且将大数据热情地赞颂为‘第三次浪潮的华彩乐章’。

去年,硅图i的首席科学家约翰·r·马谢曾经给予大数据一个标准的解读……”

“……谢谢罗斯柴尔德博士你的解释,不过我们今天的重点是你对奥斯卡奖项的预测,你能说说你的预测结果吗?”

“我想要说明的是,我们这套根据大数据预测事件结果的算法,其实主要是针对大选的,大家都知道,明年就是大选年……

我们预测奥斯卡金像奖得主的方法,与预测大选结果的方法完全相同。

首先关注最有效的数据,然后创建不受任何特别年份结果干扰的统计模型,所有模型都根据历史数据进行测试、校正……

我们在建模时很有耐心,确保模型能够正确预测样本结果,而不仅仅是过去发生的结果……”

“抱歉,罗斯柴尔德博士,我们都熟悉奥斯卡投票,其投票成员不足6000人,但美国大统领大选采用的数据与奥斯卡投票大相径庭。

那可是近1.27亿张选票,你的预测模型能否模拟变化莫测选情呢?”

“这个问题我们是这样解决的……”

“谢谢,罗斯柴尔德博士的解答,下面罗斯柴尔德博士将公布他们团队对本届奥斯卡的预测结果。”

“公布之前,我还需要强调一点,预测奥斯卡金像奖花落谁家时,我们缺少民意测验投票数据,而基本票房回报和电影评分等数据也很难有效统计。

所以我们主要是采用互联网用户生成内容的数据来进行分析……”

“这我听懂了,也就是网友的民意。”

“你可以这么说!”

“我觉得我也快成大数据专家了,哈哈……”

“……”

“谢谢,格温……真没想到,根据网友的民意,获奖大热将是《拯救大兵瑞恩》,而不是获得了十项提名的《莎翁情史》……”

“这大概就是专业人士和普通观众视角的差别吧。”

“或者罗斯柴尔德博士的统计数据有误,哈哈……”

“我们拭目以待吧……”

……

“刚才和我们合影的大眼睛姑娘是谁啊?以前怎么没听你提起过?”

白奎因搂着莎拉的腰,手指悄悄划过大露背晚装裸露出的细腻肌肤。

莎拉不耐烦答道:“她啊,克里斯蒂娜·里奇,我的一个学妹。”

“是她啊,长大了,都看不出来了,我印象中,她还是《亚当斯一家》里面黑头发扎了两个小辫子,一脸阴郁的星期三,果然女大十八变啊……”

白奎因没说出来的感慨,是这个女孩刚刚给了一个角色记忆碎片,与现在的金色长发不同,她在角色碎片里的形象是黑色短发,没有化妆,眼神显得非常无辜。

莎拉小声说道:“她前段时间刚跟你的好朋友约翰尼·德普拍了一部恐怖片,看来你并不怎么关心你的朋友……”

“《断头谷》?蒂姆·伯顿导演的!我知道

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