李桂婷
摘 要:隨著互聯網的迅猛發展,尤其是智能手機的普及,它如同一個行走的“記錄儀”,將人們的行為、位置、習慣,甚至一舉一動都變成了可被記錄和分析的數據。無處不在的“數據”潛移默化地影響著人們的思維方式、生活習慣和消費觀念,也改變了傳統行業的發展軌跡。影視行業也是如此,大數據的應用使影視產業發生了翻天覆地的變化。大數據背景下的影視行業,顛覆了傳統影視的生產模式,增強了影視制作、傳播和接受過程中的互動體驗,同時也催生出許多專門從事影視大數據服務的技術型平臺。處在大數據時代下的影視產業正在經歷著一場脫胎換骨的深刻變革。
關鍵詞:大數據;影視業;思維變革;生產模式
2013年,Netflix借助大數據技術制作的《紙牌屋》一炮而紅,“大數據”猶如颶風過境般橫掃影視行業,刷新了影視人的傳統認知。自此之后,《小時代》《后會無期》《北京愛情故事》等大數據服務影視生產的成功案例如雨后春筍般涌現。2013年也因此被稱為影視界的“大數據元年”,同時也標志著影視行業開始步入“大數據時代”。
1 影視大數據的內涵
大數據的英文翻譯是“Big Data”,最直觀的闡釋就是“海量數據”。麥肯錫認為,大數據是所涉及的數據量規模巨大到無法通過人工在合理時間內達到截取、管理、處理、并整理成為人類所能解讀的信息。[1]數據科學界的權威——舍恩伯格在《大數據時代》一書中提出,大數據是“以一種前所未見的方式,通過對海量數據進行分析,獲得有巨大價值的產品和服務,或深刻的洞見”。[2]涂子沛在《大數據之巔》一書中,將大數據描述為“大價值+大容量”的總和。[3]綜上所知,大數據是一種從海量數據中提取有價值信息的思維方式。
影視大數據同樣具有“大容量+大價值”的雙重意義。從“大容量”維度看,它是以互聯網為平臺,圍繞一部影視作品所產生的信息總和;從“大價值”維度看,它是通過將目標用戶的興趣、愛好等相關信息貫穿到影視生產的全過程,以達到影視投資利潤最大化的一種思維方式。
影視大數據主要包括用戶大數據、內容大數據和渠道大數據三個方面。[4]以《紙牌屋》為例,Netflix網站的3600萬用戶觀看《紙牌屋》所產生的日均3000萬次的回放、暫停、快進行為,日均400萬個評分、300萬次搜索行為都屬于用戶大數據;美劇版《紙牌屋》的視聽特色、政治題材定位,英劇版《紙牌屋》的原創IP,導演、演員等主創人員的個人履歷及拍攝經歷均屬于內容大數據;渠道大數據是觀眾獲取影視作品信息的媒介數據,主要包括發行公司、院線、電視、視頻網站、社交平臺等。作為世界上最大的在線影片租賃服務商的Netflix,就是《紙牌屋》渠道大數據獲得的最強有力的通道。
2 影視大數據的思維變革
在依賴抽樣的小數據時代,信息匱乏、技術薄弱等因素導致票房、收視率基本上成為評定影視劇的唯一標準。步入大數據時代,影視數據具有更多、更雜、更好的特點。
第一,互聯網時代,幾乎可以收集到包括用戶、渠道和內容大數據在內的全部影視數據。而且,衡量影視劇的尺度變得相對寬泛,微博指數、口碑、粉絲數量等數據對評估影視作品的優劣同樣具有參考價值。第二,文字、圖片、視頻、彈幕、演員、劇本等,圍繞一部影視作品所產生的數據集均可組建一個龐大的數據庫。處在信息爆炸的21世紀,人們要學會“擁抱”混亂,從紛繁復雜的數據迷墻中提取有價值的信息,迅速捕捉一部影視作品的大概輪廓和發展脈絡。第三,建立在相關關系上的預測是大數據的核心。美國物理學專家巴拉巴西在《爆發》一書中得出結論:“人類行為的93%是可以預測的。”這個結論同樣適用于影視領域,用戶的行為可以通過數據精準預測。影視劇制作不必過多探測節目成功是“為什么”,關鍵是找出用戶、渠道和內容數據之間的關聯性“是什么”,讓數據“說話”,從而為同類型的下一部作品的創作提供參考。
影視大數據思維的實質就是從海量數據中抓取用戶、渠道和內容數據之間的關聯性,發掘影視作品的成功規律,再根據規律去復制生產下一部影視作品。但是,大數據只能指導影視生產,而不能決定影視生產。
3 大數據變革傳統影視生產模式
傳統意義上的影視生產模式,內容創作者、渠道與受眾之間屬于單向傳輸關系。首先,內容創作者根據自身的專業經驗以及對市場的把控力,制作出符合“大眾”審美標準的影視作品;然后,再將作品經由渠道傳輸給受眾,受眾在觀看之后發表評論;最后,再反饋給創作者。在單向傳輸的生產模式下,創作者、渠道和受眾之間彼此獨立、互不關聯。在閉環式的制作過程中,存在的不可控因素太多,創作者自身經驗難以量化,對市場的敏銳度難以把控,加之不考慮目標受眾的審美趣味,這種“盲人摸象式”的做法極大地增加了影視投資的風險。
互聯網時代,“觀眾的喜愛”是影視劇成功的關鍵,通過數據挖掘創作者、作品與受眾之間的內在關聯,勾勒“受眾畫像”是大數據服務影視生產的核心價值。以大數據為橋梁,觀眾不再單純扮演“旁觀者”的角色,而是以“在場者”的身份主動地參與到影視生產、傳播、接收的各個環節中去,這樣內容創作者能更準確地把握用戶的審美需求,從而合力創作出更加優秀的作品。
影視大數據時代,互聯網將雙向互動傳播的基因注入影視行業,在大數據的作用下,齊力沖破創作者、渠道和受眾之間的閉環,將觀眾的個性化需求融入影視產業鏈的各個環節,環環聯動,以增強影視制作、傳播和接收過程中的互動體驗。
4 影視大數據服務市場的發展
相關數據表明,中國電視劇市場一直處于三分之一虧損、三分之一保本、三分之一贏利的尷尬局面,電影市場的形勢也不容樂觀。大數據的到來,不但給疲軟的影視市場打了一針強心劑,而且催生出許多專門提供影視大數據支持的技術型服務公司,如艾漫數據、ABD愛夢娛樂、克頓傳媒等。作為影視大數據的領頭羊,他們依附影視內容生產而生存,并在影視市場走向繁榮的情況下不斷發展壯大。
2014年7月,華策影視斥資16.51億元收購克頓傳媒100%的股權,希望借助大數據將電視劇創作生產過程標準化、專業化,“定制”出觀眾喜愛的電視劇;2015年8月,藝恩完成A輪數千萬元融資,致力于打造影視大數據開放平臺;2015年12月,技術型娛樂內容生產商——艾漫數據,正式在新三板掛牌交易……據數據研究院估算,2013年中國影視大數據應用服務市場容量不足10億,隨著資本源源不斷地流向影視大數據平臺,預計2018年市場容量將突破60億。
5 結語
自《紙牌屋》起,現在每部影視作品的成功都離不開大數據的“神機妙算”,擁有了“神算子”的影視企業開始全方位利用大數據生產制作影視作品。大數據顛覆了影視產業的傳統商業模式,重構了中國影視產業的新格局,是我國打造影視強國的新希望。隨著影視行業的不斷探索、變革,“大數據+影視”的運營模式已然成為影視行業一道亮麗的風景線。
參考文獻:
[1] 張文.大數據分析對中國影視業運營的意義[J].新聞世界,2015(4):109.
[2] 涂子沛.數據之巔[M].中信出版社,2014:270.
[3] 維克托·邁爾-舍恩伯格(英).大數據時代[M].盛揚燕,周濤,譯.浙江人民出版社,2013:4.
[4] 戴志強,朱海澎,潘皓.影視大數據:影視互動體驗與量化認知的根本[J].現代傳播[J]. 2014(9):126.