看电影时的高心率通知，帮我解锁了新的电影分析方法。

好的影片需要创造引人入胜的体验，可能是情节有起伏、可能是一波未平一波又起，让人越看越想看。

在《奥本海默》的观影中途，我突然感受到手表的震动，抬手一看，居然是高心率警告。

这时正是剧情升温的阶段，apple watch 的警告给了我灵感：手表测量的心率，或许可以用来分析影片的剧情强度塑造！

如果我的心率加快，确实是在升温和高潮阶段，那也能说明强度塑造得很有效，抽象的观看体验就有了具体的数据可以参考了，相比于我之前分析宣传片时、用离散镜头的强度来评估，这种视角更接近实际的用户体验。

离场后，我赶紧记下观影结束的时间、飞奔回家，想着如何导出健康数据分析。

虽然苹果原生支持各种健康数据，但要想导出却是个麻烦事儿。常规导出的时间长，拿到的数据文件，又因为格式不常见而无从下手。

我想到了快捷指令，印象中可以通过快捷指令访问同设备的健康数据，只要能导出数据，后面的分析都好说。

开发快捷指令比想象得要顺利，我找到了查询健康数据的模块，测试确认了能拿到我想要的心率数据，但里面似乎混入了一些脏数据，我不得不好奇：我是做了什么每分钟心率能上千？

虽然不知道原因如何，但好在筛选有效数据并不难，我参考健康里近一月的最高心率，排除了 200 以上的数据。为了加快导出速度，又限定了样本时间必须是观影的当天。

解决了导出的麻烦，新的问题又来了，这些数据还没决定放哪分析。

我尝试搜索了苹果自家的表格，但快捷指令似乎不支持我想要的操作，于是想到了我经常用的 Notion。

Notion 数据库就可以当作一个云端的表，要想把数据上传进去，借助 Notion API 就可以做到，而这放在快捷指令里，意味着我只要能发送网络请求就可以。

因为之前看过别人用快捷指令操作 Notion 数据库，我确信这是能做的。很快在快捷指令里找到了获取 URL 内容的模块，就是我在找的。另一边，因为电脑刚好不在家，我也打开了手机上的 Chrome 浏览器，查看 Notion API 开发文档，找新建页面的示例。

折腾一会实现了，实现了从手机上导出心率数据、上传到 Notion 数据库，大概是这么个步骤：

1. 搜索健康样本，指定日期是观影当天（只能到日期、无法精确到时间），来源是自己的手表；

2. 遍历所有样本，用 if 判断处理心率 < 200 的；

3. 上传到 Notion 数据库，从样本中提取心率、记录时间，发送网络请求新建带属性值的页面，其中记录时间转为了 ISO 8601 的格式，因为这样才能被 Notion API 识别；

因为原始的健康样本数据量比较大，导出时又不支持按时间筛选，我不得不等效率不那么高的快捷指令遍历 300 多条数据，为了缓解等待的负面体验，额外实现了一个进度提示。

导入到 Notion 后，我有了两块的数据：心率、记录时间。

我要分析的是观影期间的心率，但导出的这些是当天所有的心率数据，于是我新建了一个 formula 属性，判断记录时间是否介于电影开播和离场的时间，再筛选结果为 true 的。

但像 2023-09-16T00:00:00+08:00 这样、带着日期的绝对时间很难用于分析，对我更有帮助的是相对时间，即距离开播经过的时间，于是我又新建了 formula 属性，计算了影片播放的分钟数。

心率整体基本平稳，局部有提升但不是很明显，为了凸显数据波动的幅度，我找到了这些样本中的心率最大值、最小值，用 (x-min)/(max-min) 计算了百分比化的心率。

这下我就有了「影片播放分钟数」、「百分比化心率」这两项数据，可以着手分析了。

实际验证下来，我看《奥本海默》的心率变化、确实很符合当时观影的体验变化。前面一直保持着紧张感，到 120 分钟左右出现高潮（印象中这段好像是原子弹引爆），后面回落平静，讲战后的审判剧情。

也寻思这套方法还能用在其他分析，比如宣传片（如果记录能到秒的话）、动辄几小时的影视视频、或是一玩能几个小时的游戏。