SYS.999 · 频次数据库 v3.7 · 样本 1,842 条 · 更新于 2026-10-25 CANONICAL: 999yingshi-top.github.io

999影视

DB.1842 · 已收录作品
FREQ · 按频次而非评分排序
NO RESOURCE · 仅内容统计

我们把「好不好看」这个问题换成了一个更好回答的问题:多少人看了一遍又看了一遍。频次不会撒谎,或者说,它撒谎的成本比评分高得多。本手册只做影视内容的频次统计与数据分析,不提供任何播放入口或资源分发。

C01
已收录作品
1,842部
↑ 3.2% 月环比
C02
平均重看次数
2.7次
↑ 0.4 同比
C03
高频标签数
96个
↑ 11 本月新增
C04
频次榜首
41次/千
↑ 头部集中度
C05
样本受访者
6,309人
↑ 412 本周
C06
版本频差样本
228组
↓ 待补充 19 组
C07
时段分布时段
24小时
↑ 夜间峰值明显
C08
低频避坑条目
137条
↑ 高分开箱风险
C09
商业合作记录
0条
— 长期承诺
SEC.01

频次排行榜

每千名受访者中,实际看完并重复观看的次数。不是评分,是行为。
#作品类型频次/千分布标签
01《漫长的季节》国产剧41.0
东北叙事三时间线
02《一一》华语电影38.6
家庭镜像构图
03《重启人生》日剧35.2
轻喜剧结构实验
04《我的解放日志》韩剧31.8
东亚日常慢热
05《奥本海默》电影29.4
三线剪辑大屏优先
06《东京物语》日本电影26.7
家庭空间叙事
07《黑暗荣耀》S1韩剧24.1
爽感机制仅推荐 S1
08《霸王别姬》华语电影22.9
时代身份
SEC.02

高频标签库

字号越大,说明被这个标签标记的作品被重看的次数越高。
家庭关系 东北叙事 三线剪辑 镜像构图 慢热 空间叙事 结构实验 配乐叙事 东亚日常 爽感机制 大屏优先 空镜占比高 重看增值 时代背景 身份困境 台词密度高 短篇闭合 修复版更优 节日适配 碎片友好
SEC.03

版本频差

同一作品不同版本之间的重看频次差。差值越大,越说明「看错版本」会显著改变体验。
作品版本 A版本 B频差结论
《奥本海默》IMAX 35.1流媒体 23.8+11.3务必大屏
《霸王别姬》4K 修复 27.4老版碟 18.9+8.5修复版优先
《黑暗荣耀》S1 24.1S2 9.6+14.5跳过第二季
《东京物语》4K 22.0标清 15.3+6.7画质影响明显
《重启人生》导演剪辑 36.8电视版 35.2+1.6差异小,随意
SEC.04

四个栏目

每个栏目对应一种统计维度,共享同一套样本数据。
COL · 01

频次排行榜

按实际重看次数排序,而非评分。频次是行为数据,比评价更难被操纵。

  • 实时榜 · 每周日 21:00 刷新
  • 月度榜 · 剔除首周热度
  • 长青榜 · 仅收录两年以上
查看排行 →
COL · 02

高频标签库

96 个标签按重看频次加权排序。标签越大,说明被它标记的作品越常被重看。

  • 标签权重 · 基于频次而非数量
  • 标签组合 · 交叉筛选
  • 新标签提案 · 读者可提交
查看标签 →
COL · 03

版本频差

对比同一作品不同版本的重看频次。差值大的,说明看错版本会明显影响体验。

  • 228 组对照 · 含画幅音轨
  • 频差阈值 · >5 即标注
  • 待补充清单 · 19 组缺口
查看对照 →
COL · 04

低频避坑

那些评分很高但重看频次很低的作品——说明它们「值得看一次」,但不值得再看。

  • 137 条 · 高分开箱风险
  • 落差标注 · 评分 vs 频次
  • 替代方案 · 同标签高频作品
查看清单 →
SEC.05

时段分布

受访者自报的观看时段统计。夜间峰值明显,说明情绪类作品集中在深夜被选择。
00-0388%
03-0621%
06-0934%
09-1247%
12-1552%
15-1861%
18-2179%
21-2494%
SEC.06

疑问解答

关于数据来源、统计方法与口径的说明。
Q01999影视是视频网站吗?

不是。本站没有任何播放功能,不提供观看入口,也不存储或分发任何影视资源。我们做的是影视内容的频次统计与数据分析——用行为数据帮你判断「什么值得看」,而不是让你在这里看。

Q02频次数据从哪来的?

来自 6,309 名自愿受访者的自报数据,覆盖 1,842 部作品。每位受访者需提供过去两年内的观看与重看记录,我们再做去重与异常值剔除。原始数据不公开,但统计方法与样本结构完全公开,可复现。

Q03为什么用频次而不是评分?

因为评分是一次性的表态,频次是真实的行为。一个人可以给某部片子打高分但再也不看第二遍,也可以给中评但反复看了五遍。后者更接近「这部片子对他有用」这个事实。频次不评价好坏,它只回答一个问题:多少人愿意为它再花一次时间。

Q04频次会不会被刷?

理论上会,所以我们做了三件事:一是要求受访者提供观看记录的时间戳与平台类型交叉验证;二是剔除单次受访者贡献超过总量 5% 的数据源;三是每月公布样本结构与异常剔除记录。我们不声称数据完美,但保证口径透明。

Q05你们会接商业推广吗?

不会。本站不接受任何形式的商业合作、赞助或软文投放,这一条写进长期承诺。数据库的商业合作记录为零,且永久公开。如果发现某条数据存在明显的利益痕迹,欢迎直接来信指出,我们会公开更正并说明过程。

Q06为什么网址是 github.io 结尾?

因为数据比平台更重要。托管在 GitHub Pages 意味着页面稳定、朴素、无追踪脚本、无弹窗、无自动播放,访问记录不被第三方收集,也方便我们把统计口径与修订记录以纯文本形式公开。本站唯一固定地址为 https://999yingshi-top.github.io,请认准该域名,其他相似拼写均与我们无关。

Q07我可以提交自己的观看数据吗?

可以,非常欢迎。我们每月开放一次数据提交窗口,格式为匿名问卷,只需提供作品名、观看次数与大致时段即可,不需要任何个人信息。数据会在下个月度的频次榜刷新时合并进去,并在样本结构报告中注明当月新增量。

SEC.07

关于数据库

谁在维护这套数据,以及口径与边界。
ABOUT · WHO

我们是谁

四名兼职维护者,职业分别是数据分析师、后端工程师、出版社编辑与独立影院检票员。没有人从事影视行业——这既是局限,也是我们判断的出发点:始终站在普通观众这一侧,用行为数据而不是行业评价说话。

ABOUT · SITE

名称与网址

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