在各封控区水深火热的人民可以看看,索德伯格用近乎童稚的视角拍出了对这个时代的不满情绪
剧情很boring 为了冲奥而冲奥的电影
3.5 整个剧情走向非常诡谲魔幻带些讽刺,最后反杀确实也是爽歪歪。
Kevin呢?Kevin都不值得买个蛋饼吗?Kevin差点付出了绳命啊多好的小胖!……人人为鱼肉,命运是刀俎。什么时候能多一点人类明白这个道理呢。
看得很过瘾。而且这种90分钟的电影已经很少了,所以很珍惜。
用一种mv的方式轻松拍了一个很有隐喻意义的小故事,what keeps you at home is not Covid.
虽然我也只在television history课看过几集I Love Lucy,但是巴登和Desi Arnaz真的完全不像,反而看之前无法想象的Nicole Kidman在化妆加持下还有点Lucille的影子(声音模仿也有努力)这部和同为传记片的乔布斯模式比较相似,截取短短几天时间辅以大量闪回,不过闪回处理得不好(不如不闪)结尾给了个分量很足的Oscar moment
索金和基德曼都卯足了劲要冲奥,匠气十足,从始至终无法入戏。我自问,是讨厌索金吗?随即想起自己看茉莉和七君子时并不反感;是觉得基德曼演另一个人太尴尬吗?但她演的伍尔夫让我全程惊艳;是对影视人的故事无感吗?但《摄影机不要停》是看一次哭一次。好了,不是我的问题,是电影的问题。
吾爱索金。换别人开头拍成这个样子我分分钟关掉了。散得像一锅蛋花汤,这个叙事方式感觉没什么必要。妮的演技是真不错。也让人想看看如果不打这么多针是什么样子。谁说普通的老去就没有魅力呢?
另外,闪回的插入把剪辑和节奏确实拖得不轻。
#豆瓣电影
{★★★} 我现在弄清楚了,你就算扔给索德伯格一堆垃圾,他也能用大数据的方式高效地拼装出一部及格的(但似乎卖不太出去的)商业片。但你能从这部电影里辨识出多少好莱坞基础桥段,这部电影就有多少傲视任何大数据电影的资本。瘦死的骆驼比马大,随手画饼的索德伯格也比Netflix值得急促的心跳和一个比6.2更高的分数。
是我没get到的一部艾伦·索金作品了,化妆师怎么可以把妮可基德曼化得这么不像妮可基德曼。
电影想讲的主题好多,前半段看得我昏昏欲睡,后半段才进入状态。然而让我印象最深的还是Lucille Ball作为一个actress对待剧情的认真与细致(ps:除主演外还看到了好多熟面孔)
P.S3:跟着我一起喊:Stop the sweep!Stop the sweep!Stop the sweep!Stop the sweep!Stop the sweep!Stop the sweep!Stop the sweep!Stop the sweep!Stop the sweep!
比预期的好啊,索金写剧本还是可以的,好莱坞的守旧、性别歧视和各种潜规则还有lucille强大的内心和婚姻的风波都很索金式犀利,喜欢。就是索金确实导得不太行hhh,各方面都很平,没太展现出电影的特点,感觉更适合舞台剧?超爱最后lucy听到i‘m home的走神,以及看电视剧幕后制作过程好有趣啊,编剧们关于女性视角和lucy角色塑造的纠结也很棒(那时好莱坞这么离谱的吗怀孕都不能拍??
每一个桥段都很想说:we see you behind, Aaron Sorkin!
本片題材是典型的希區柯克式“後窗”式驚悚,橋段猶如科波拉的《竊聽大陰謀》,表面看來是一部墨守成規的新瓶裝舊酒,但實際上蘊含了一個電影作者對當下現代社會以及疫情時代的種種看法。此片開頭拍法奇詭,以去除人性,簡潔的分鏡,強調智能產品的無情,並非科技本身,而是源於功利的企業家對外界的冷漠。儘管這種科技是一把雙刃劍的主題太老生常談,但編導卻把角色跟蹤別人的行動,賦予一種科技侵犯個人隱私的不安,並拒絕為無害的人性慾望下道德審判,而是批判貪婪偽善的管理層濫用科技侵犯隱私的行為。在故事也把女主角的心理創傷恐懼外界的交流化為對疫情時代的焦慮,無疑把這個老套懸疑設計又拍出新意,編導用傾斜的手提攝影以及誇張的聲音設計,強調了女主角的無處可逃,捕捉了一種社會群體對未知焦慮的恐懼不安。
一般般,比较少见的反映智能电子产品正面的设定。虽然只有不到90分钟,主线简单支线却很散,部分运镜还可以。床戏裸露真的可有可无,只当福利。互相偷窥神TM换来个莫名其妙的见义勇为。还以为结局要和肥宅在一起呢,结果就是一个挡刀的路人甲。记住两个知识点:钉枪绷住当枪使,杀人能治社恐症。
艾伦·索金在本片中依然展示出其在台词和剧本结构方面的创作才能,借助尼可(继《时时刻刻》后再次作出形象上的巨大突破)和哈维尔出色的演驿,通过戏中戏的形式将一出明星婚姻往事拍得戏剧性十足。遗憾的是作为故事核心的夫妻之间那些狗屁倒灶的事属实无趣,而对于麦卡锡主义问题导演的态度也较为暧昧。对比索金的前几部作品,既没有《七君子》的积极性,也没有《茉莉牌局》的娱乐性,更没有《乔布斯传》对角色的深度挖掘。
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