2013年被稱為“大數據元年”，源于互聯網領域的“大數據”概念今年以來在影視行業迅速升溫。特別是美國視頻網站Netflix運用大數據投拍的電視劇《紙牌屋》大獲市場成功，更是讓全球影視界對大數據的運用刮目相看。這個海外成功的案例，對中國各大視頻網站以及電影創作本身，甚至傳統院線發行是個刺激。

　　在剛剛過去的第16屆上海國際電影節上，大數據也成為業界熱議的一個話題。大數據分析正逐漸運用到電影產業的環節，這對整個影視創作行業，從劇本、導演、演員的選擇，到拍攝和后期制作乃至營銷，將會產生什么深刻的影響？大數據到底能否給中國電影產業帶來發展機遇和新的猜想？

　　數據能發現觀眾在哪兒？

　　所謂“大數據”分析，指通過收集整理各個方面的海量數據，對其進行分析和挖掘，進而從中獲得有價值的信息，并指導公司經營、提高效益的一種新的商業模式。大數據最先運用于互聯網零售領域，今年開始被運用到影視行業。

　　最近，谷歌公布了一份名為《用谷歌搜索量化電影魔力》的白皮書，宣稱利用其電影票房預測模型，能夠提前一個月預測電影上映首周的票房收入，準確度高達94%。該白皮書發現，一部電影相關的搜索量與票房收入之間存在很強的關聯性(下圖)，根據搜索次數的多少可以判斷票房成敗，次數越多，意味著票房越成功。谷歌的票房預測模型正是大數據分析在電影業的一次應用。

　　在電影界人士眼里，谷歌的預測票房模型還顯得過于粗放，沒有考慮用戶年齡群體、消費心理等人為因素，準確率讓人懷疑。但從搜索量出發，確實可以對票房有一定的預測作用。負責《致我們終將逝去的青春》、《小時代》宣傳工作的麥特文化傳媒總裁陳礪志介紹，《致青春》首映日百度搜索量為14萬，《小時代》上映前夕百度最高日搜索量為25萬，由此大致可以判斷出兩部影片的票房標準。結果，《小時代》首映日票房7000余萬元，大幅超過《致青春》首映日4000余萬元的票房。

　　相對于預測票房，大數據對電影行業最直接的影響應該是營銷。“中國電影市場在講大數據之前，就數據而言一直是匱乏的。好萊塢從一個電影研發階段，就得到不同的數據支持，片名、演員陣容、檔期的確定等，從生產到銷售都是由數據支持。”新麗傳媒副總裁張文伯說，中國在幾年前連一部電影的票房數據都不公開，觀眾反饋也只能通過抽樣調查來實現，但覆蓋范圍畢竟有限。現在，通過網絡搜索、視頻播放、日志評論等海量數據，可以知道全國各地區、年齡、職業的觀眾群體情況，進行針對性營銷。

　　《小時代》就是運用大數據進行營銷的一個案例。該片未映先熱，微博搜索量更是《致青春》的8倍。通過數據分析，出品方樂視影業CEO張昭得出結論，該片40%的觀眾將是高中生，他們是郭敬明以及楊冪等主創的忠實粉絲，是《小時代》的沖動型消費者；30%是白領，他們對《小時代》感同身受，是營銷導航的重點；20%則是大學生，他們是非核心消費者，但是能夠通過傳播從而影響這群人；另外10%為目前觀影年齡在26歲至35歲之間的人群，他們是需要擴大外延的潛在觀眾。基于數據分析，樂視在全國數百家影院舉辦針對《小時代》目標人群的零點首映嘉年華，票房達到700余萬元，可謂一舉成功。

　　“大數據對我們的意義在于，通過挖掘數據，發現這些觀眾在哪里，我們就可以把相應的電影推薦給他們，實現精準化營銷。”專業從事電影營銷的劇角映畫總裁梁巍舉例，比如根據優酷、土豆網的視頻播放數據，就可以知道18歲至25歲的女性在每天什么時段喜歡看什么視頻，然后把相關女性題材電影的預告片放給她們看，觀眾群體針對性更強，吸引她們進影院。陳礪志也透露，自己公司已經在做這類精準營銷，如在推廣《白鹿原》時就跟豆瓣網合作，這里的網友比較喜歡這類文藝片，可以把電影直接向他們推薦。

　　拍什么電影數據能說了算？

　　大數據對電影營銷帶來的影響，得到業界的肯定，似乎對影視內容制作也帶來沖擊。美國視頻網站Netflix率先將大數據運用到26集電視劇《紙牌屋》，該劇主演是凱文·史派西，前兩集導演兼全劇制作人是大衛·芬奇，劇本改編自上世紀90年代曾頗為走紅的英國BBC同名劇集。今年2月1日《紙牌屋》第一季開播，一下子就火了。該劇無論是劇情設置還是選擇演員、導演陣容，都以用戶在網站上的行為和使用數據做支撐，從而受到觀眾熱捧。

　　Netflix收集每天網上產生的3000多萬個用戶行為，包括每個用戶觀看視頻時會在哪里暫停、回放、快進，以及評論和搜索請求，將其記錄下來并進行分析。Netflix或許并不能準確知道單個觀眾點擊暫停按鈕的個人原因，但是如果足夠多的人在整段視頻中的同一個地方做了相同的舉動，那么數據就開始顯露出意義了。結果，Netflix比觀眾還要清楚自己的觀影喜好，他們根據大部分觀眾的喜好來調整劇情、主演等內容環節，最終根據官方公布的數據，四分之三的訂閱者都會接受Netflix的觀影推薦。

　　國內視頻網站愛奇藝正在做著類似的事情。愛奇藝CEO龔宇認為，大數據分析對劇本選擇、主創陣容選擇，拍攝和后期制作等影視劇的創作環節都會產生影響。他介紹，愛奇藝每天產生的日志文件數據量是每天新上線視頻內容數據的300多倍，他們分析了網友關注度最高的前兩千名的電影，分析不同地區的觀眾在關注什么電影，對劇情有什么不同嗜好。

　　他以電影《人在囧途》為例，“《人在囧途》在院線的票房表現雖然平淡，但在網上的播放量甚至超過了《唐山大地震》，所以后來《人再囧途之泰囧》取得票房成功就不奇怪。”龔宇透露，另外一個著名導演拍攝的一部30分鐘左右的微電影，視頻播放量甚至超過《泰囧》，基于這個驚人的數據，愛奇藝正在籌備將這個微電影重新拍攝制作成一部大電影，進而了解大數據指導下的大電影是否能像預期的那樣受歡迎。

　　“電影根據網絡文學改編，受到網絡視頻的啟發，這還只是大數據的簡單利用。”北京大學文化產業研究中心主任陳少峰認為，可以進一步發揮大數據的特色，如網友看過一部電影、視頻后往往會發評論，要是把幾千萬條評論進行搜集、整理，就可以尋找出其中有利的東西做成品牌。“這樣精細理解用戶的愛好，對電影下一步創作肯定有指導性，電影創作和大數據的關聯會越來越強。”

　　實際上，目前國內電影界主要靠導演、制片人憑經驗拍腦門決定項目，真正運用調研數據來決策、立項的不足10%，更不用說利用大數據了。“我們每年花費百萬元向相關公司購買數據，利用數據來分析，選擇什么演員、題材，在電影上映之后，用什么藝人來代言廣告，都有很強的指導價值。”陳礪志說，比如拍一部功夫喜劇，可將近年來這種類型片的各種數據進行歸納，提供一份分析報告，降低投資風險。不過，他也提到，在投資電影項目過程中，大數據主要還是作為參考，并不能起到決定性作用。

　　數據分析扼殺藝術家才華？

　　“大數據在電影營銷、宣傳上有很大幫助，但對電影制作真的能起作用嗎？”《北京遇上西雅圖》的制片人姜偉對此表示懷疑，“電影行業很特殊，不是數據能分析得出來的，還是要用心來創作。我們制作的《北京遇上西雅圖》這部電影是導演做了大量實地調查后，花了很大心血寫出劇本才有了后來的成功。”他認為，通過數據分析得到一個結果，如觀眾年齡段、職業、消費習慣等，往往是事后的總結，很難預知三五年以后觀眾的消費習慣。比如《阿凡達》從準備到正式上映歷時11年，很多美國觀眾都不知道這是一部什么樣的電影，但它最后獲得空前的票房成功，這是無法用數據分析出來的。

　　中國電影制片人如果過分利用大數據來決定創作，結果或許是一場災難。梁巍直言，制片方應該研究怎么拍出好電影，提升電影的質量，如果把所有精力放在數據分析上，那會很可怕。“數據分析非常重要，但它代替不了好萊塢，代替不了藝術家和創作者。”搜狐視頻首席運營官劉春提醒，在大數據時代不要忘記藝術創作的重要性。

　　擁有600萬會員的萬達院線也積累了大量數據，如觀眾的年齡群、消費喜好等，但目前數據庫主要運用于影院營銷和排片方面，并沒有用于電影制作。萬達文化產業集團副總裁葉寧解釋，電影創作有著強烈的個人色彩，必須尊重藝術家的個性，要是按照大數據分析的一言堂來拍，必然是死路一條。

　　業內人士認為，電影內容的生產基于大數據可以做更好的預測和分析，但作品的成功因素，關鍵還是看作品本身。正嘗試根據大數據籌拍電影的龔宇也坦陳，即便通過大數據研究出作品規律，并不意味著就能拍出好電影。

　　“觀眾是否喜歡看你的電影，取決于你的作品是否夠好。電影行業有天才，創新才是方向，原創內容很重要。”姜偉說，二十多年前拍的《侏羅紀公園》今天看來依然是一部很震撼人心的大片，體現了導演斯皮爾伯格的天才創新能力，這跟所謂的大數據分析無關。

　　也有電影界人士認為，《紙牌屋》的成功有其獨特性，在于相關網站有著兩千多萬付費用戶，而在中國視頻網站，觀眾的付費習慣尚沒有養成。中國視頻網站主要盈利模式仍然是廣告投放，這就意味著很難完全由用戶去決定影視劇的演員、導演、劇本，也要考慮廣告商的要求。大數據適合美國的投資制作方式，未必就適合中國影視行業。

　　泛濫的不靠譜數據毀電影？

　　電影行業利用大數據，實際上還處于起步階段，且還存在諸多困擾因素。“這個行業離規范、專業還有很大的距離，很多數據都不靠譜。”梁巍感嘆，現在電影投資的數據都靠不住，各個未上市的電影公司根本不會公開自己的投資數據。陳少峰也坦言，自己每年編《中國文化企業報告》，采集數據特別困難，因為有些文化公司的營業額數據根本就是假的。

　　國內市場還缺乏成熟的透明度，如視頻網站的流量、院線的票房數據，都包含很大的水分，這讓數據的真實性、公信力都難以保證，數據分析和挖掘就更難了。網絡上還充斥著水軍、槍手，在每部電影上映前后都會大量打分、發帖、評論，而這種數據是無效的，必須加以辨別、刪除，也增加了數據分析的難度。

　　更要緊的是，各個公司對自己的數據都是絕對保密，缺少公共數據的平臺。如優酷、樂視網、萬達院線等都有各自的數據庫，但并不會彼此共享，而是當作各自的核心競爭力之一。單憑一家公司的數據，顯然并不足以做整個行業的大數據分析。陳少峰認為，“這些公司相互分享數據是不可能的，以后可能做營銷調查的公司會成為大數據主力軍，通過專業技術來收集數據。”

　　相比之下，好萊塢制片方利用大數據就方便得多，各個領域的數據都相對開放，可以很容易用大數據來判斷電影項目的運營。“人家的電影工業體系很完善，市場調研非常發達，大數據可以起到輔助作用，幫助電影產業實現更加精細化運營。”梁巍說，國內電影公司要想運用大數據，就必須跨界合作，如劇角映畫就在跟淘寶網、京東網等網絡、移動平臺合作，但后者的數據對電影營銷意義有多大，目前還不知道，雙方合作尚處于非常初級的階段。

　　就目前國內的技術水平而言，大數據開發尚顯得心有余而力不足。比如愛奇藝每天產生龐大的日志文件，但由于受到IT技術、數字模型的限制，愛奇藝其實只挖掘了很小的一部分，并沒有能力進行完全處理。葉寧也坦率地說，萬達院線積攢的觀眾數據庫是一個礦藏，但現在還不具備能力運用，等待合適時機再挖掘。事實上，運用大數據的成本很高，技術要求也很高，必須有先進的云計算進行處理，降低成本才能普遍運用。

　　對國內電影公司而言，誰領先使用大數據，似乎至少在電影營銷領域會走在前沿，競爭力會有所增強。大數據這個概念是對電影行業的思想解放，是一次技術和藝術的融合，最重要的是打破了過去的思維模式。但張昭略顯擔憂地認為，國內還不宜太早利用大數據來做電影、賺票房，不要為了商業目的急功近利，過早把電影行業的一次大發展機遇毀掉。

　　記者觀察

　　不要神化大數據

　　對國內電影界而言，“大數據”這個新生事物，無疑具有一定的新鮮和神秘感。伴隨社交網絡在中國的興起，大數據體現出來的社會計算功能，與社交網絡時代相匹配，必定會發揮出它獨特的威力。大數據被引入到電影行業，也意味著把IT行業的技術運用到電影行業，這種跨界合作值得期待。但大數據畢竟是一個工具，我們不必把它過于神化，更不能用技術來壓倒藝術，弄得本末倒置。

　　近年來，國內電影產業飛速發展，票房年年激增，產業規模不斷擴大。這種跨越式的發展，有利于吸引其他行業的加入，共同提升電影行業的產業水準。不可否認，目前國內電影行業還處于粗放經營階段，產業的各個環節都不夠專業化，各種行業外的熱錢更是渾水摸魚，胡亂投入電影界。此時引進大數據分析技術，有益于提升電影行業的專業化和科學化水平，引導投資更加理性，不能不說是一件好事。如最近票房慘敗的《光輝歲月》，要是能夠利用大數據分析，其投資方一定不會像現在這樣盲目。

　　但也要看到，如今是信息爆炸的時代，海量數據又容易讓人迷失，制作方如果缺乏足夠的洞察能力，缺乏足夠的理性判斷能力，一頭扎進數據的海洋，恐怕會被數據淹死。看到網絡上什么題材熱門，馬上就跟進拍電影，未必會賺得票房。事實上，網絡熱點往往只有三五天的壽命，而拍電影需要至少半年以上的時間，要是盲目跟蹤網絡熱點，也許適得其反。

　　更重要的是，當下中國電影創作最急需解決的問題并不是數據分析的缺失，而是題材類型片的單一，以及電影本身品質普遍不高。國產片除了武俠動作片、愛情片、喜劇片之外，其他類型片都少得可憐，根本滿足不了觀眾的需求。最近半年來，《人再囧途之泰囧》、《西游降魔篇》、《中國合伙人》等影片大賣，連投資方都不敢相信自己的眼睛，這是很難用大數據分析出來的。實際上，這些影片能票房大豐收，并不是說影片本身水準有多高，而是市場極度饑渴，需要有這些類型片來填充。

　　假如電影界沉迷于以往票房成功影片的數據分析，炮制出一堆類似的影片，其結果對電影行業有害無益。眼下國內電影界只有潛心拍出類型更豐富、藝術和商業價值兼備的影片，才能真正吸引更多觀眾走入影院。就此而言，大數據起不到那么大的作用，歸根結底還是要靠電影主創的創作能力。