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1、论大数据在电影产业中的作用 时继超 重庆大学 在大数据时代, 数据就是新“石油”, 是一切商业活动的基础资源。毫不夸张的说, 在未来大数据将改变商业模式和人类的思维方式。迄今为止, 大数据已经在电子商务、网络新闻、金融领域发挥了巨大商业价值。当下, 大数据在电影产业应用尚处于起步阶段。因此, 加快电影产业大数据应用研究, 显得十分必要。“大数据是以一种前所未有的方式, 通过对海量数据进行分析, 获得有巨大价值的产品和服务, 或深刻的洞见。”大数据具有数据容量大、处理信息快、数据类型多样和价值密度低的特点。“影视大数据是指以网络为信息平台, 在影视作品的创作、传播、接受等环节产生海量数据信息以及
2、对于这些信息进行储存、处理及展现等系统的总称。”大数据时代, 我们对数据的分析思路将有三个转变。第一, 我们分析某个问题的整个相关数据, 而不是采用随机取样。第二, 不追求数据精确性。第三, 我们更加看重数据相关关系, 而不是因果关系。比如, 在分析影响电影票房的因素时, 我们利用海量数据对这部电影的数据进行分析, 包括观众信息、影片内容信息和渠道信息等。从中提炼出具体一个或者几个因素与票房结果进行大致地比较分析, 便可以得出影响票房的因素。我们不需要知道各个因素之间为什么会产生影响, 我们只要知道相关因素之间的影响结果, 便可得出结论。建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心。首先找出
3、与未来数据相关的关联物, 收集该关联物的所有信息。再运用数学算法对这些信息进行加工处理, 我们就能预测未来数据。我们可以根据大数据的预测结果, 调整影片的融资、制片、宣传、发行和衍生品开发的策略。融资时, 通过分析数据对票房进行预测, 获得资金。影响影视作品的因素太多, 因而很难单凭经验做出投资量的判断。因此, 我们通过影视大数据对相关因素进行比较分析, 进而作为投资的参考指数。2014 年, 伊利公司利用大数据分析之后, 花 3.1 亿冠名了爸爸去哪儿。湖南卫视公布的收视数据显示, 爸爸去哪儿核心观众群女性占三分之二, 2534 岁群体占 30.8%。伊利的产品大多数针对儿童, 年轻妈妈正是
4、他们的目标客户。美国 Netflix 公司收集了 2700 万注册用户在视频网站上的 3000 多万的行为 (暂停、快进和回放等) 、400 万个评分和 300 多万次的搜索行为数据。公司通过大数据对用户进行偏好分析之后得出结论, 喜欢英剧纸牌屋的用户中, 他们最关注的是导演大卫芬奇和主演凯文史派西, 最受欢迎的是“政治惊悚”题材。于是, 公司请到导演和主演, 拍摄了反应美国黑暗政治的美剧纸牌屋。最终公司大获成功。日立数据系统公司的大数据储存平台参与了阿凡达功夫熊猫哈里波特等影片的后期制作。日立数据系统公司提供了适合影视行业的海量图片及非结构化数据信息处理的储存解决方案, 对海量影像数据的高效
5、管理, 提高了计算机制作影视特效的效率。利用大数据进行宣传营销的主要特点是精准, 精准定位目标客户, 精准推出符合客户口味的营销方案。利用大数据对客户进行目标定位的典型是小时代。通过数据分析, 数据还显示 70%的目标用户为女性, 90 后是郭敬明粉丝的主力军。接下来就针对 90 后女性开展了一些列营销活动, 引发了这一部分人群的集体狂欢, 电影也随之票房大卖。大数据能够为影片提供市场预测, 同时利用预测的票房结果, 对影院排片的场次进行合理分析, 从而做出最优的影院排片方案。通过对全国不同城市、不同人群的消费习惯的统计分析, 可以指导影片的发行场次、顺序和价格等因素的确定。利用大数据分析,
6、得出电影中消费者感兴趣的形象, 然后向其推荐相应的衍生品。在阿里巴巴的平台上, 消费者的账号在淘票票上留下了购买电影票的数据之后, 大数据平台就会智能得向消费者提供相关的电影衍生品消费链接。电影衍生品的存在不仅促进了制造业等领域的消费, 也增加了消费者对电影品牌的认同。大数据在影视行业应用面临的问题大数据在影视行业的发展还处于初级阶段, 我们仍然面临很多问题。其中, 侵犯隐私权、干扰艺术创作和潜藏商业风险, 尤为突出。大数据侵犯隐私权。大数据在收集、交易和应用的过程中, 难以保护隐私。“数据收集无处不在。影视大数据主要包括用户大数据、内容大数据、渠道大数据三个方面。”用户大数据指电影观众的基本
7、信息, 包括年龄、性别和职业等, 这些信息可以通过购票网站、微信、微博等社交媒体收集。凡是使用社交媒体的用户都会必然留下基本信息, 因此, 用户数据随处可见。内容大数据指影视作品的相关数据, 包括创作人员、内容情节和获奖等信息, 这些信息在视频播放网站和影视公司都被会公开披露。渠道数据指发行公司、电视台和网络视频网站等收集的数据, 包括影片播放量、收视率和用户收视习惯等等。无论是用户数据、内容数据还是渠道数据, 都可以被他人收集利用。数据交易市场混乱。在大数据时代, 数据市场会至少有三部分组成, 数据收集, 数据分析和创意应用。数据收集工作主要是由一些掌握大数据的组织完成, 比如阿里巴巴、百度
8、、腾讯等互联网公司, 或者掌握公民数据的政府机关单位。这些组织拥有大量数据, 但是这些数据杂乱无章, 不能产生价值。负责数据分析的组织从拥有大数据的公司那里获取数据, 然后找到数据之间的联系, 并进行分析得出关于某一个问题的结论。最后由创意应用部门根据结论制定行动策略。然而, 数据在交易过程中存在着隐私泄露的隐患。首先, 技术隐患, 电脑黑客秘密入侵数据库盗取数据。其次, 道德缺失, 数据存在被肆意贩卖的可能。最后, 监管不力, 数据的违法交易行为非常隐蔽, 难以监管。数据应用时, 隐私难界定。计算机通过对用户消费习惯的大数据分析, 找到用户在未来可能形成的消费, 并自动推荐给用户。这是一个最
9、简单、最常见的消费场景。在最后推荐的过程中, 用户是否对结果愉快地接受, 也在于用户是否认为自己的隐私被出卖。换句话说, 如果你知道了我不想你知道的爱好, 尽管你送给了我心仪的礼物, 我仍然不高兴。然而, 大数据分析系统并不知道用户的这条习惯是否愿意被披露。如果用户愿意披露自己的消费习惯, 他就会欣然接受这部电影。反之, 用户就会反感, 认为他的隐私权被侵犯。基于海量数据相关关系之上的大数据分析, 必然会造成隐私泄露, 触发伦理危机。大数据侵犯隐私权的根本原因, 在于大数据分析是建立在相关关系之上, 而非因果关系。在过去的样本分析时代, 我们对于某一个问题的探究是建立在因果关系上, 我们只需要
10、获得可以形成因果关系的相关数据即可实现分析。但是大数据时代的分析模式是建立在相关关系的基础之上, 我们不能确定影响结果的相关因素。所以, 我们必须穷尽所有可能存在关联的因素, 并获得这些因素的全部数据。我们需要的数据是无穷无尽的。在这无穷无尽的数据中, 必然包含着个人隐私。个人隐私在未经许可的条件下被大规模利用, 就会触发伦理危机。大数据弱化电影艺术性。电影作为艺术, 对于社会有审美认知、审美教育和审美娱乐的功能。大数据作为市场经济中的分析工具, 强化了电影的商品性, 弱化了电影的艺术性, 削弱了电影作为艺术的功能。电影创作者从电影艺术家转变为商品生产者。电影艺术作品成为电影商品。电影艺术欣赏
11、逐渐成为电影商品消费。首先, 电影创作者变为为电影生产者。电影创作作为精神生产的驱动力来自艺术家本身, 而电影生产的驱动力则是来自产业效益。电影创作者在对生活切身体验之后, 才能对某一主题产生强烈地创作动机和欲望。而通过大数据对市场分析, 确立主题再进行创作的过程, 从根本上决定了电影创作本身就是为了迎合消费者而进行的产品生产行为。此外, 在电影生产期间, 作为电影创作者, 他的创作本应是对生活的加工提炼, 同时充分调动自身的想象和情感, 最终形成完整动人的审美意象。可是, 大数据改变了这个过程。它将生产者内心“隐含消费者”显现出来, 使电影生产的过程严格按照消费者的期待进行, 以便获得最大利
12、润。总之, 大数据的存在加剧了电影艺术创作者向电影商品生产者的角色转换。其次, 电影欣赏转变为电影消费。大数据作为消费者意志的风向标, 其作为电影生产的指导方向, 强化了观众作为消费者的身份, 而不是欣赏者的身份。“文艺消费者逐渐追求直接消费效果的文艺消费习惯, 那就是逐渐原理所谓情感深度、精神形上性或审美韵致, 必然导致娱乐性目标对审美性目标的替代。”电影观众不再追求影片的思想性, 而更加在意影片是否满足一时的快感。主题上直抒胸臆、视听炫目、打斗激烈的影片将备受欢迎, 至于情节是否严谨、思想是否深邃将不再是消费者关注的重点。最后, 电影艺术变为电影商品。电影之所以可以作为一门艺术而存在, 在
13、于其作品独特的审美意境给人以巨大的精神力量。这种力量超越了时间、种族和地域, 永存于人间。但是在大数据时代, 这种精神力量将很难再现。大数据从根本上是服务于电影产业的, 其追求的不是电影的精神价值, 而是其经济价值。如此一来, 必然导致电影将逐渐作为平民文化的代名词。电影的娱乐功能将会被日益强化, 其审美教育和审美认知功能被弱化。潜藏商业风险。首先是数据存在滞后性。主创人员利用大数据分析市场, 确定主题、情节, 然后进行剧本写作、拍摄和后期。当作品完成的时候, 可能观众的口味已经发生了变化。影视创作周期长, 而市场环境变化快, 所以很难对市场进行预判。其次, 利用大数据分析观众易造成同一题材或
14、者同一元素扎堆面市的现象, 并不是每一个作品都有令人满意的市场回报。再次, 数据独裁造成了数据误用滥用。在大数据时代一书中, 讲述了美国国防部长在越南战争中, 过分迷信数据造成的悲剧。他们用敌我双方的死亡人数来衡量战争的成败, 导致很多部门数据造假。而在谷歌, 因为过度迷信应聘者的成绩, 而招聘了很多创新力低下, 但成绩高的毕业生。在影视领域, 更不应过度依赖大数据, 决策者的决策应该是多维度的和全面的。对大数据应用的建议面对大数据, 我们不能回避, 只能积极面对。深度挖掘数据价值, 延伸影视产业链。大数据背景下, “大众化传播”已经不是影视产业的唯一追求, 影视产业将走向“分众化传播”的道路
15、。在工业时代, 商家追求产品的大规模标准化生产, 而在互联网时代追求的是个性化生产, 影视产品也不例外。根据大数据深度挖掘分析, 市场将用户分类。分别根据不同观众制作不同内容的影视产品, 再通过精准营销传达给用户。企业不再一味的追求产品的“量”, 而是更加追求“质”的发展。用心服务好每一位用户, 深入挖掘价值成为新的方向。积累开发相关其他产品, 探索全产业链经营策略。“用户至上”真正成为影视作品的运营核心理念。通过精细化定位受众, 深入研究用户兴趣爱好和日常消费需求, 探索相关商品。嘟嘟节目讲古董和收藏, 所以积累了大量爱好收藏、相对富裕的观众。节目完全可以开发一款文化旅游的商品, 由马未都带
16、领收藏品爱好者古城旅游。在旅游的过程中, 讲解沿途的古董及其背后的故事。人才战略。大数据时代有三类人才将备受欢迎, 计算机人才、分析人才和创意人才。计算机人才负责收集数据。由于数据数量大且杂乱无章, 必须通过计算机才能收集和处理。因此需要大量计算机人才, 他们编写程序, 使计算机可以随时记录用户的数据并能抓取相关数据进行分析。数据分析人才负责找到数据之间的相关因素, 然后得出对未来的预测结论。创意人才根据结论制定相关策略。大数据时代对电影产业的从业者提出了新的要求:首先, 熟练掌握计算机技术。计算机有能力处理和分析数据的前提, 是工程师事先在计算机中输入了算法。编程工作需要大量软件工程师协同完成。无疑, 他们必须熟练掌握计算机知识。此外, 数据分析人员了解计算机, 才能理解数据的采集和处理过程, 进而更好地分析数据结果。计算机作为日常生活和工作的必备工具, 我们必须熟练掌握。其次, 具备洞察电影市场的眼光。大数据的核心是预测。利用大数据预测电影市场的人, 更要具备独到的眼光。首先, 要具备电影批评的能
