【背景男新海誠的背景心法】#葉郎電影徵信社
一整個世代的日本動畫創作者都註定要活在宮崎駿巨大的的影子裡。
所以每當什麼人有了什麼突破性的發展(比如打破某吉卜力電影票房記錄之類),大家就要趕忙去打擾可能剛好出來倒垃圾的宮崎駿老先生,詢問他對後輩的評語和被超車的心得。
在《鬼滅之刃》之前,上一次被這樣注目的是《你的名字》。對《你的名字》的導演新海誠來說更倒楣的是,「他」的名字 Shinkai Makoto 偏偏是繼 Hayao Miyazaki 之後唯一廣為西方觀眾熟知的日本動畫創作者姓名。於是「Miyazaki 第二」、「Miyazaki 接班人」、「Miyazaki 的挑戰者」等等標籤紙就緊緊黏在新海誠身上,怎麼撕都撕不完。
事實是新海誠不僅不是宮崎駿第二,而且一點都不想成為宮崎駿第二。和倒楣的細田守不同的是,他的創作事業不僅沒有在宮崎駿的陰影裡待太長時間,還成功走出迥異於宮崎駿所定下來的產業規格以外的一條新道路。
新海誠的秘訣:背景。
▉ 數位革命下的一人樂隊
新海誠的崛起,走的是一條從來沒有人走過的路。沒有吉卜力/德間或是東寶這些片廠的系統作為背後靠山,他從一開始就採取一人樂隊的方式獨力完成作品。他就是自己的背景。
新海誠大學念的是文學,畢業之後第一份工作是在遊戲公司沒日沒夜地設計網頁和製作遊戲影片。這時候動畫不是他的職業,而是業外的興趣。
和宮崎駿前輩出身手繪動畫的黃金年代不一樣的是,新海誠非常幸運地活在一個數位革命的奇蹟年代。無所不能的電腦,使專業創作者和業餘創作者的界限變得模糊,因為像新海誠這樣的業餘者也可以在沒有片廠資源當靠山的狀態下,獨力完成他的前幾部短片作品。
另一個美好的奇蹟是可以快速複製的光碟燒錄機以及協助他擴散影片資訊的網站。
「那時候還沒有 YouTube 或是(Facebook 之類)社群網站。我記得當時我們的同事發現有個傢伙在網路上叫賣他自己製作的5分鐘動畫短片。那時候他根本是自己燒光碟,然後拿去漫畫市集自己叫賣。那傢伙正職是在一個電腦遊戲公司上班。從週一到週五天天加班到深夜。然後再趕回家創作自己的動畫短片,並且一張一張慢慢燒光碟來賣。」著名製片兼 CoMix Wave Films 董事角南一城在一次訪談中回顧2001年發掘新海誠的傳奇經歷。
「一個人要幹這麼多活真的是有點太多了,尤其是還得燒光碟。所以我就跑去告訴他說:這樣吧,起碼燒光碟跟賣片子的活兒讓我們來代勞吧!」
新海誠的下一部短片——片長25分鐘的《星之聲》仍然維持一人樂隊模式,在他的Mac G4上一人包辦繪製、剪接、配音(他日後的妻子、當時的女友在配音階段也幫了一點忙)。
事實上2003年開始和 CoMix Wave 籌備第一部長片《雲之彼端,約定的地方》的時候,他原本還打算繼續如法炮製。只是片長慢慢擴充到90分鐘,場景數量也開始突破上千個場景,一人樂隊的模式終於不得不作一些修訂。
CoMix Wave 原本做的是漫畫授權業務,完全不具備動畫製作的人力編制。簡單說就是該公司沒有絲毫接近吉卜力的樣貌。角南一城回顧當時當時公司另一個剛到職的製片伊藤耕一郎(日後成為《你的名字》製片)看完企劃之後,劈頭就問:
「請問電影裡頭的這些背景要誰來畫?這部電影有上千個場景耶~」某個人回答說大概是新海誠自己畫吧。「那他得畫整整十年才畫得完啊!」伊藤難以置信地驚呼。
▉ 新海誠的背景是這麼練成的
2004年的《雲之彼端,約定的地方》是新海誠第一次不用親自下海畫所有背景的動畫作品。為了避免花上十年才畫完,CoMix Wave 殺去東京藝術大學招募人手加入團隊,來分攤這上千個背景的繪製工作。
他們第一個遇到的麻煩是工具。新海誠的背景是完全用電腦畫的(人物仍是手繪),可是當時接受學院訓練出來的學生仍然使用畫筆當成創作工具,所以他們必須從電腦操作重新學起,才有辦法練成新海誠的背景心法。
其實我們也幾乎可以確定宮崎駿本人不太使用電腦。今年吉卜力工作室把所有作品打包授權給串流巨人 Netflix 時,據說負責最後拍板定案的宮崎駿還反問說 Netflix 到底是什麼,「因為我不太用電腦的」他說。
而電腦和數位相機這兩樣新海誠正好趕上的發明,則是他練成著名的華麗背景術的秘密武器。
出身百年建設公司家族的新海誠,小學的時候就用考試考第一名的約定跟爸爸換來一台當時要價70萬日圓的 Sharp 電腦 MZ-2000。有了這種早於同輩許多年的資訊素養,才使文學系畢業的他得以在專業完全不同的遊戲公司工作。
緊接著數位相機的年代來了。
「當時相機開始變得非常便宜,每個人都玩得起。於是我就開始東奔西跑,拿著我的相機拍攝各種都市風光和街景,傳到電腦裡頭之後就用來當成我作畫的基礎。」新海誠在一次訪談中談及他1998年獨力完成《她和她的貓》的經驗,其中大量用相機拍下的照片正是輔助他完成數量繁多的背景繪製的關鍵。
他之所以比其他動畫創作者更早使用而且更廣泛使用電腦,不全然是一個美學的決定。效率和成本才是第一考量。在《你的名字》之前他不可能用吉卜力甚至好萊塢的規格工作。然而新海誠利用相機和電腦完成的這些背景,終究建立了專屬自己的美學。
他說:「吉卜力動畫的最大特徵是裡頭這些角色的動作。他們動起來就像真的人一樣生動。然而我自己的著力點則是在背景上頭。背景對我來說無比重要。所以我們會去現場實地考察,確保盡可能重塑真實。就算是那些前頭沒有人物在的空景,我們也希望做到細緻真實。」
因為電腦繪圖最終仍是繪圖,所以即使成品有相片一般的犀利真實感,它仍會在創作者需要的地方說謊,提供和現實場景不一樣的細節。新海誠的背景就像是經過他的眼光調校過的現實強化版:更飽和的顏色,更劇烈的光線變化,多到可以說故事的畫面訊息量。就有如戀愛中的人看世界的眼光一樣......
▉ 站在和宮崎駿截然不同的時代舞台
新海誠除了不同於宮崎駿用角色動作說故事,而改用背景當成推進故事的主要力量之外,還有另一個根本的差別更使他永遠不會成為宮崎駿第二......
他們身處完全截然不同的時代舞台上:宮崎駿成長於戰後百廢待舉的日本,他的動畫事業則建立在經濟爆炸性成長(以及環境和社會衝突)的年代;新海誠則成長於歌舞昇平的日本,動畫事業則起自經濟泡沫後的平靜死水中。
這樣的時代條件使他們的創作心理出發點有了相差十萬八千里的不同:「他(宮崎駿)更像是父親、老師、校長一樣的人物......一出口就是道德倫理,對人們應該做什麼、要怎麼過活有具體的想法。你可以說他是像權威一般存在的人物」新海誠說。
「我不確定是世代因素或是我個人的因素,我永遠無法告訴青少年他們該做什麼,該怎麼過活。因為我完全清楚記得自己還是青少年時的迷惘狀態,我記得那些挫敗,記得那些男孩向女孩告白的興奮。這些情緒仍然還在。這就是為什麼我跟宮崎駿的電影主題會有這麼大的差別。」
成長於和平年代的新海誠,更常在電影中描繪的不是什麼企圖改變世界的革命性議題(比如環保),而是生活經驗、童年回憶和數位時代中人跟人之間的疏離。
文學系畢業的他其實更接近他最鍾愛的作家村上春樹的電影分身,經常從日常生活最簡單的事物出發,在枝微末節中找到故事:
「我總是以文字為出發點。比如《秒速五公分》中的角色台詞『我希望明年櫻花盛開時我們仍可以一起賞櫻』。電影的所有畫面就是從這一句話開始的。」新海誠說。
該片中的主要故事線——被大雪攔阻而延誤赴約的火車橋段,甚至也是新海誠生活中真正發生過的經歷。新海誠電影中那些被吉卜力工作室的鈴木敏夫特別指名讚歎的天空背景,同樣出自新海誠每天在東京的生活經驗,因為就像世界上所有過度擁擠的大都市一樣,東京最美好的一面都必須是抬頭仰角看到的天空和建築天際線。
我們大概無法想像宮崎駿電影中的王蟲追逐或是波妞的海上飛行是改編自個人真實經歷。
有趣的是或許為了滿足市場需求,其實新海誠也曾在2011年推出一部87分像吉卜力電影的《追逐繁星的孩子》。這部失敗之作沒有拉近他和宮崎駿的距離,反而是當年發生的另一起重大事件311大地震觸發了新海誠風格的漂移:
地震當天人在東京的新海誠就像所有人一樣被迫面對東京的街景、大家習以為常的天空和一切的一切都有可能隨時消失的巨大背景情緒《你的名字》和《天氣之子》就是這個新的背景情緒的產物。
「我們的社會、我們生活的城市並不會永遠存在。在這種氛圍下作為一個動畫創作者,我有義務去寫一個靠自己的力量去主動改變命運的故事」新海誠說。
於是一場空前的天災,非常微妙地讓新海誠和宮崎駿這兩條原本永遠不會相交的平行線開始交會......
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【美選出乎意料的激烈戰局:比民調更重要的是人心】
2020美國總統大選投票日已經過了三天,贏家仍未確定。
開票過程峰迴路轉,從一開始的德州開藍、夜間的威州、密州翻藍,到昨晚的賓州、喬州拉鋸…拜登與川普激戰到如此地步,倒是選前主流媒體與各家民調普遍沒有預料到的情況。難道如同四年前大選民調翻車的情況再度出現了嗎?
#傳統民調與現實的差距
四年前的美國總統大選,主流媒體與傳統民調組織,多顯示希拉蕊大幅領先,但結果川普打破所有主流輿論和各家民調的分析入主白宮,雖然有「選舉人團」的制度因素助攻,但當時「民調嚴重失真」的問題已經被各界學者專家紛紛提出來檢討,甚至出現「#民調已死」的聲音。
近年來,許多國際媒體與機構的民調確實普遍表現不佳,誤差範圍甚至逐漸擴大。從2012年歐巴馬競選連任、2014年美國期中選舉、2015年英國國會大選、2016年英國脫歐等,結果都與事前民調預測完全相反。
一份由史丹佛大學、哥倫比亞大學與微軟在2016年發布的研究報告〈Disentangling Bias and Variance in Election Polls〉顯示:1998年到2014年間美國各州總統、國會與州長選舉總共4,221份選前民調,將它們與開票結果相比,1,000人的調查平均誤差範圍達正負7%,而不是一般民調宣稱信心標準的正負3%。
根據《報導者》在2016年大選的專題說明,在排除刻意造假的情況下,民調不準確的原因通常包括:
1.抽樣代表性不足、2.民調回覆率過低、3.民調設計不良、4.受訪者不願吐實、5.游離票比例過高。
#害羞川粉的逆襲
而在2016和今年的美國總統大選中,除了上述1-3的工具性因素外,特別常被提出來討論的就是「受訪者不願吐實」這項因素,回歸現實情況,其實就是在談「隱性/害羞的川普支持者」(Shy Trump Voter)這群人。
根據美國政治網路媒體《POLITCO》一篇6月時分析民調可能失準原因的報導當中,就提到 #四年前對於川普潛在支持者分析不足 的問題今年可能依然存在:
川普總統指責民調刻意造假以對抗他的問題雖然並不為真,但民調機構人員確實仍在設法他們四年前遇到的困擾,包括搖擺州調查抽樣較少、而各州內的民調其實高估了拜登的優勢等等,這些恰恰都是2016年曾經發生過的問題:全國民調在很大程度上誤差並不大,但是州範圍的民調太少了,未能收集到準確的數據,特別是來自關鍵搖擺州「#沒有大學學位的白人選民」(被廣泛認為是潛在川普支持者)。
四年前學到教訓的各家民調認為,既然川普的支持者(藍領階級較低收入白人和低教育程度選民)被系統性低估,那就針對這些族群做統計上的加權 (weighting by education and lower-income)。這是美國公共民意研究協會 (American Association for Public Opinion Research)在 2016大選結束後所出產的官方報告當中的結論,也是近年來美國民調機構努力的方向。然而,從大選開票結果與民調的差距來看,上述提到的這些問題今年依然沒有完全解決。
而今年選前號稱美國智庫的「民主研究所」(Democracy Institute)做出幾份民調顯示,有77-78%的川普支持者不會願意向自己周遭的親朋好友承認自己其實支持川普。不過因為該機構被認為缺乏專業嚴謹與公信力,原本並未有多少主流媒體報導這項數據。
然而,由於今年開票到現在與選前主流民調預期民主黨大勝的景況差距太大,部分專家指出,這幾乎是在重演2016年大選民調低估了川普支持率的現象,「因為川普支持者擔心,表達真實意見會引起異樣眼光,比較傾向說謊。」
至此,「隱性/害羞川粉」的理論重新受到各方注意。
#害羞川粉所面臨的社會期許壓力
英國前首相卡麥隆的顧問希爾頓(Steve Hilton)表示:「由於幾乎所有媒體對川普及其支持者都流露出相當的恨意,所以人們比較不想對民調公司承認自己支持川普,而民調公司根本沒考慮到這點。」
另一名準確預測川普4年前當選的民調機構「特拉法爾加」(Trafalgar Group)創辦人卡哈利(Robert Cahaly)則指出:「今年這些『害羞的川普支持者』比之前(2016年)還要多。然而,人們不想表明支持川普,因為只要你戴錯帽子就會被揍,車尾貼上錯的標語就會被騷擾。」
卡哈利認為傳統的民調公司忽略了一個事實,就是:
「#受訪者傾向講出訪問者想聽的話,而不是表達自己的真實想法。」
這提醒了我們關於大家熟知的「#沉默螺旋理論」(Spiral of silence),在傳播過程或參與傳播的過程中,如果發現自己的看法不被主流意見認可,人們就多半不願意公開表達自己的看法,聲音就愈來愈小。
而即便是廣受主流媒體與台灣國內採用、追蹤的兩大權威民調「538」(FiveThirtyeight)與「真清晰政治」(Real Clear Politics),它們的創辦人在這兩天也都對川普支持率失真的原因表達了類似的觀點。
538(FiveThirtyeight)網站主編西爾瓦(Nate Silver)指出,有關川普支持度的民調失準,可能肇因於「#社會期許誤差social desirability bias」,即受訪者回答問題時,傾向以不實意願取代真實意願,以符合社會期許。「真清晰政治」(Real Clear Politics)聯合創始人兼總裁湯姆·貝凡(Tom Bevan)在前天接受福斯新聞(Fox News)訪談時公開指出:「所有專家和預測者都錯得離譜。」
澳洲國立大學講師宋文笛也在選前提出過說明,為何低收入者會基於「社會期許」回答與現實不同的答案:「低教育程度往往代表離美國社會主流的所謂『有文化階層』 (polite society) 的世界觀和價值觀的距離越遠,而所謂『社會期許』往往是後者所定義的。」
這些 #保守川粉 有不少人是美國的經濟、教育與文化層面的社會弱勢,廣泛分佈於中西部的工業區與內陸鄉村。由於教育程度和經濟能力往往成正比,加上工作繁忙、在家時段不固定,也造成這群人比較缺乏時間接受冗長的民調訪談,加上川普有意識地宣傳「主流媒體不可信」的說法,也讓共和黨支持者的拒訪率和訪問失敗率過高,都造成民調方法無論如何改進,都 #測不到這群人的意見。
簡單說,由於社會環境與科學工具有限的因素,導致民主黨的民調容易被高估、共和黨的民調容易被低估,我稱之為「#藍色泡沫」。從上屆到今年的大選,可以看出民主黨的全國民調與某些州的領先程度普遍被高估了5-8%。
#民調產業的未來在哪裡?
很多人在選前開玩笑說,如果這次再不準,「所有的民調公司都要關門了!」如今結果一出,由於各家民調模型、抽樣範圍與加權方式不同,得出來的預測結果也南轅北轍,雖然不能說民調完全不準確(許多民調在個別州與全國範圍的領先差距都在誤差範圍,變化趨勢也大致符合現實),但美國大眾對於民調的信任可能很難回到從前。
注重趨勢預測的產業如金融業對此就感到非常困擾,根據《路透社》報導指出,許多華爾街的資深經理人與分析師對於民調預測連年出錯、毫不可靠的情況感到困惑與憤怒:「我們為什麼還要相信這些民意調查?」更有人形容這是「民調產業的滑鐵盧。」
也有投資者認為,未來傳統的民意測驗方式可能消失,而更多依賴網路搜索相關的大數據來衡量選民的意圖。
原因是現代人很少在家接電話,即便是透過手機,也很少人願意接起不明來電或陌生號碼。
確實,數據分析的專業如果能夠被應用在商業領域的消費者購物調查,沒有理由不能應用在探測大家的公共事務傾向。去年虹安團隊開發的系統每天自動研讀分析爬蟲下來的數十萬筆台灣網路輿情,再加上情緒分析、自然語言處理、模型預測等科學方法,充分掌握了數據趨勢,也因此能夠正確預測台灣總統大選的票數差距達到0.1%。
當然,台灣的選制與選情相對單純,是否能夠將這樣的技術運用在實際上類似於50+1個不同地理與社會環境小國家的美國選舉加總,將會是很大的挑戰。結合大數據探測與傳統民意分析的方法論,也許會是民調產業的下一波改革浪潮。
#民調的背後更重要的是人心
民調的本質是探測與分析的工具,雖然是科學,但終究偵測的是千變萬化的難測人心。
而依賴民調作出解讀和預測的也是人,是人就會犯錯,也不能因此就輕易導出「民調無用」的結論。
雖然民調在上次和這次大選很難探詢到一些特定族群的意見,但我們更該思考:
#是什麼原因讓他們選擇沈默 或回答符合社會主流想像的說法?
選舉是我們實踐民主的過程,但如果我們的民主讓某群人感到害怕、不願意說話,
這實際上是傷害了言論自由,也是傷害了民主。
衷心祝福美國總統大選可以順利落幕,分裂與對立的美國可以重新合眾為一。
(圖片摘自 foxnews.com )
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📒延伸閱讀:
1.美國大選民調再失準 隱性川普支持者成關鍵
https://udn.com/news/story/121687/4993275
2.美大選民調又失準 專家分析原因:太仰賴電話
https://news.ltn.com.tw/news/world/breakingnews/3343519
3.美國大選|為何民調又失準?川粉不能說的祕密
https://tw.appledaily.com/international/20201104/STCC3SAYF5DLNGAJMZUJEIOE3E/
4.【外媒綜合】這次美國民調為何失準?凸鎚六個關鍵點
https://money.udn.com/money/story/12937/4990802
5.從美國總統大選看民調「測不準」現象
https://www.twreporter.org/a/presidential-election-polls
6.Trump has a point about the polls, POLITICO
https://www.politico.com/news/2020/06/17/trump-polls-biden-324210
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