想起之前在Amazon打工的經歷 工友大部分是移民 很多退休的 破產的 有腦損傷的 有剛放出來的 有個別的剛工作幾周又關進去的 各種的歧視剝削威脅 時間長了對精神真是會造成嚴重的創傷 最後逼得我去考了研 操 恨他就送他去amazon上班 #UBIBuildsBackBetter 三十多年的Poole's Land去年也結束了 就在幾家媒體為Amazon員工沒時間上廁所在瓶子裡尿尿的事情鬧得沸沸揚揚的時候 知情人士最近發聲了 Amazon希望公眾把目光聚集在瓶子裡小便的事情上面 已此來遮蔽快遞司機在塑料袋裡拉屎並把屎帶回工廠的事件
当75岁老太太回忆起她的高光时刻，她见过一个麋鹿家庭悠然自得，见过燕群在悬崖边飞舞嬉戏，她在河中看到自己的倒影，仿佛置身这一场燕群舞，见过雏燕破壳而出的样子，感慨造物主的美妙神奇；当Fern给在路上的年轻人回忆自己结婚时的誓言诗时，苍天明眸有时过于灼热，金色面容往往蒙上阴翳，而你如仲夏繁茂不凋谢，秀雅风姿将永远翩翩；当Fern头戴发箍拿着烟火说Happy New Year前一秒假兴奋后一秒落寞时，我真的泪流满面。
赵婷并不像旁观者去触及一个未知的领域，她更像是一个游牧在美国西部的人间烟火，去以最高度的对任何生命的共情和敬畏，将自己融在那里。她影像所呈现的真实，就像电影中任何一个人物。在体验过人间的一切，更敢于为自己而活，即使这个过程也充满着未知，充满着痛楚，也充满着随遇而安的快感。可能是今年最佳了。。
“荒地上长着丁香 把回忆和欲望参合在一起”
街头语言很缓和，大量的冷色调和清新的配乐，十分适合早春和晚冬看。
片子挺细腻的，摄影也漂亮，理解立意，但无法像海边的曼彻斯特那样感同身受。科恩嫂演技一如既往。亚马逊的仓库联想到京东的库房里也是一群打工人吧，不知道他们过得怎么样。
上次遇到边看边哭得止不住的片子还是《再生号》，这个年龄看这个片儿真是太代入了，这种穿透胸口的孤独感那么空洞、那么宽大又那么细致入微，就好像影片中提到的星尘一样。似乎无限可能的当代社会，在生存的边缘处却把可能性压缩成了一条线。绝对不是出于贫困、疾病或者任何理由，Fern就是选择了这样一个生活方式，这是一种非常具体的生活方式的！虽然也有人出于各种境况不得不变成homeless，Fern虽然也有困境，但这种方式是她权衡了所有最后选择的【生活】，如果有一个非常具体的原因，就把这个片儿拍小了，所以现在特别精妙。看到燕子的时候简直哭死。
7.1 穷山恶水短镜头，所有场景都快得可怕，剪辑彷如害了连贯动作恐惧症，大半部电影的镜头都像是过渡镜头，而且还要念诗秀台词……
Fern路过许多人的生命，不在一处逗留，但这样的奔波却是实际上一种怀念和停驻。有非常之多沉默的镜头，孤独空旷，没有表情，但诗意盎然。最初时候会想，Fern在这些时候都会想些什么呢？看到后面我放弃了这样的揣测，如同fern看着无人之处一样，只是这样看着她。
3.5，面前旷荡广袤的，不是无依之地，而就是人生啊。核心提取出来也蛮鸡汤的，刚开始还以为是比较严肃的社会议题，后半段一路滑到了“和爱的人总会遇见”这个调性，重回工厂也变成了抒情段落，就还挺奇怪的。可能会朝迈克·李的方向发展？
感觉没有必要拍电影，这题材做一个多媒体展览啥的没准信息量能充实点，挖掘能深入点，会更有趣呢。
只想看看赵婷水军如何在赵婷所谓充满谎言和虚假的中国宣发这个片子，有一说一，这种无病呻吟的病娇片真是特别适合豆瓣装逼党
生活显然是艰辛的，但依我看Fern大多时候并不痛苦。有的人一阵子在路上，而有的人注定一辈子都要在路上，我们只能路上见见…
北美最高排名：6
无依之地，一人，一车，一世界。本以为她会带上那条狗，本以为她会在一个地方安定下来，毕竟那太安逸了。她有爱她的人，她需要工作，她需要尊严，她需要率性的活着。大概只有那广阔的大地才能安放他们孤独的心灵吧。
影帝演出，但是太精致了，完全是apple产品demo
平静、冷淡、萧瑟、隽永。
虽然得了一堆奖但我真不觉得好看。自讨苦吃式修行，让我想起了那些三和大神。
终于看了。生活所迫，驾车上路，游牧人生，不想寄人篱下寻得安定，选了这条路就要走下去不能被短暂的舒适分心，于是半夜从床上跑回车里睡觉，女主强调她是“没有房子”houseless，而不是“无家可归”homeless，车就是她会移动的房子。导演通过一个虚构的人物讲述真实当代房车流浪者的故事，也加入了原著中的真实游牧者Linda May 、Swankie与虚构的女主Fern 互动对谈，使得影片有半个纪录片的感觉，虽然拍得很碎，但从碎片中传达出了房车流浪者的心境，值得静静观赏。
十分失望吧，故事是个蛮不错的故事，但对于我来说镜头太过苍白单调了，本来可以很美但可能为了追求所谓的真实与纯粹失去了很多思考空间显得毫无技术性甚至是未经思考的。内容表现上也比较单薄，台词过于空洞，类似的《奥丽芙·基特里奇》故事虽不及《无依之地》但在内容的挖掘上显然优秀很多。
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