大數據視角下電影編劇的發展策略研究

王 梅

(廣東技術師范學院教育技術與傳播學院，廣東 廣州 510665)

電影編劇的重要性不言而喻，但國內電影產業對編劇的重視程度還遠遠不夠。互聯網高度發展的時代，大數據不僅介入到整個電影產業鏈各個環節，也對傳統編劇的方式方法產生了極大的沖擊。有關大數據對電影產業尤其是電影營銷方面的研究較多，但大數據對電影編劇影響的研究鮮少。

一、大數據如何介入電影編劇領域

提及大數據對編劇行業的影響，2015年末阿里影業與編劇行業的一次“論戰”是一個標志性事件。阿里影業副總裁的一句“阿里影業不會再請專業編劇”深深刺痛了眾多專業編劇的心，隨即引發輿論風波。雖然事件的出現有一些偶然性因素，比如對這句話多少有點斷章取義，但它是一次傳統編劇與網絡大數據沖突的集體爆發，體現了傳統編劇們在新環境下的焦慮與不滿。代表網絡大數據的語言符號即“網絡IP劇”。網絡文學IP改編影視劇版權的爭奪一度非常激烈，對傳統編劇行業形成極大沖擊。究其原因，互聯網資本在強勢入侵電影產業后，在整個中國電影產業尚未發展成熟的階段，只能依靠“數據”辨別項目的風險。

大數據已經介入到電影內容制作階段。從電影的投融資立項到劇本評估，可以運用數據挖掘、數據分析、數據可視化等技術讓投資人獲取項目風險評估。艾漫數據首席運營官曹永壽2015年在一次大數據技術與應用論壇上做了主題為“大數據時代的影視劇產業2.0”的分享，分析了大數據在影視劇產業鏈的全面運用。其中，劇本評估包括劇本內容評估和劇本市場評估兩個方面。劇本內容評估包括“結構、主要人物、人物關系、情節、橋段、臺詞、動作”七方面的評估，劇本市場評估則包括“題材、目標平臺需求、品牌效力”三方面的評估。他分析了話題評估挖掘，指出可以進行“社會熱點話題研究”“根據話題熱度評估使用橋段”“根據觀眾口碑評估劇情主次”①。大數據公司不僅參與創意與劇本評估，同時也可以提供人物、結構、主題、橋段等創作方面的數據參考，從而指導劇本創作和劇本修改。而一些視頻網站如愛奇藝、優酷等正致力于自制網絡電影、網絡劇，其劇本創作則更依賴網絡大數據。根據網絡小說的熱度選擇改編對象，根據話題熱度選擇題材，根據用戶觀看視頻的行為數據設計情節、橋段等。網絡影視作品的劇本創作方式已與傳統劇本創作方式有很大不同。

“如果真要從一個更完整的概念上來論述‘大數據’，那么電影本身就是一個數據集合體。”②目前國內已有研究者自主開發電影內容數據庫，通過分析經典影片本身的數據，探索它的節奏規律、形式特點，但尚處于起步階段。編劇創作是感性的文學藝術創作，但作家們也沒有停止對規律和模式的探索。“本能的天才也許偶爾能夠炮制出一部優秀的作品，但完美和多產卻不可能僅來自那無師自通的本能。”③好萊塢經典編劇教材中，悉德·菲爾德為時長2小時120頁的標準電影劇本劃分了故事的開端、中段、結尾，它們分別位于劇本的第1～30頁，第30～90頁，第90～120頁，兩個情節點應出現在第25～27頁、第85～90頁。這種對于規律和模式的探索，在大數據時代會進一步發展，因為有了大量數據參考，編劇是否會更精準地掌握“受眾—用戶”的心理，創造出更受歡迎的作品來？

隨著人工智能領域的迅速發展，2016年6月，在倫敦科幻電影節的48小時短片制作挑戰賽上，美國第一部全部由人工智能“本杰明”編劇的9分鐘短片Sunpring出現。導演與紐約大學的人工智能領域研究者合作，讓“本杰明”“學習”了數千部科幻電影，處理大量電影數據，利用先進的人工智能技術讓其自動“輸出”劇本。然而這部科幻短片的情節并沒有讓觀眾特別喜歡，僅僅是一個新鮮的實驗，同時也讓編劇們放心了，人工智能目前還不能與編劇搶飯碗。

二、大數據在電影編劇運用中存在的問題

提到大數據在影視劇創作中的運用，幾乎所有人都會想到美劇《紙牌屋》。美國著名播出平臺Netflix公司通過大量數據分析，利用大數據的“相關關系”，選對了演員和導演。人們一致宣稱，《紙牌屋》是一部“用大數據算出來的”影視劇。而《紙牌屋》編劇約翰·曼凱維奇在2016年上海電視節上對此卻一再否認：“一部電視劇的走紅，關乎導演、演員，更關乎有創意、有深度的故事與講述故事的手法，但市場本身充滿了偶然性，并非數據能夠算出。”④《紙牌屋》的成功當然是與大數據的運用有關，但是這種關聯性被夸大和過度渲染了。“大數據”在影視劇產業中的運用被夸大是普遍現象。隨著大數據運用的不斷成熟，“大數據不是萬能的”也逐漸成為人們的共識。

與編劇相關的數據目前更多的是挖掘用戶行為數據，主要來源于“互聯網數據”。視頻播放網站確實可以掌握用戶觀看影視劇時在哪里暫停、回放、快進等，可以通過數據挖掘出用戶喜歡哪些橋段，討厭哪些橋段，從而將其作為參考設計情節。但目前影視行業的數據開放程度不高，數據共享的理念還不夠深入。因此，在數據挖掘過程中，數據占有的情況并不太樂觀。此外，數據是否真實也是影響判斷的一個問題。就現階段而言，大數據的挖掘、建模、分析等費用門檻也較高，是否能達到對劇本有效的評估、指導創作，也是一個疑問。

“大數據的核心就是預測”⑤，如果將其運用到創意階段，是不是所有好的創意都可以通過大數據“預測”出來呢？荷蘭綜藝節目《老大哥》《荷蘭好聲音》的制作人約翰·德摩爾在被詢問有關大數據與節目創意的話題時談道：“如果你可以通過數據調查創造出成功且有創意的內容，那全世界就只有成功的節目了，沒人會失敗。”他認為只有50%的內容可以通過數據創造出來，因為如果僅僅提供人們需要的東西，他們很快就被滿足，創作者需要給予他們并沒有要求的東西，而且這些東西比他們要求的要更好。

大數據的預測只能建立在歷史數據上，只有產生過的數據，才能被聚集、分析、利用。電影劇本中會有一些新的題材出現，而這些題材在出現之前沒有留下數據，所以很難被評估。投資者為了降低風險，只迎合已有的有數據支持的創意方式，這樣讓電影劇本創作很容易走向“媚俗”。大量的低質量作品涌入市場，只為滿足大數據背后所代表的“用戶”。另一方面，如果“唯數據論”甚囂塵上，會對電影產業的發展方向產生不良影響。所以，即使大數據運用的開放性、透明性、費用門檻等問題都得到解決，技術水平得到進一步提升，編劇的專業地位仍然無法撼動。前文提及的艾曼數據公司通過大數據運營《小時代》系列電影，獲得票房上的成功，但電影中所傳達的拜金主義價值觀卻被一些專業電影編劇(如著名編劇蘆葦)激烈抨擊，認為作品傳達的價值觀與數據所代表的“粉絲”們互相貽害。這正是專業編劇需要捍衛的陣地，“價值觀要是混亂，或者走偏的話，就失去了文化品質”⑥。

三、大數據時代電影編劇的應對策略

大數據時代已然來臨，這是不可否認的事實。電影產業也在“互聯網+電影”的過程中升級換代，從投資、制作、發行、放映、衍生品開發等各個產業鏈環節都不再保持傳統產業形態，而是與互聯網深度結合。傳統編劇也像其他諸多被互聯網顛覆的行業一樣，需要積極應對。

首先，大數據在電影編劇中的運用需要被客觀看待。大數據在影視產業中的運用確實一度被夸大，但它的運用也在不斷深入。尤其是網絡電影、網絡劇的興起，都與大數據密切相關。目前大數據對劇本人物、人物關系、結構、臺詞等的評估恐怕還需要進一步深入，但是題材、話題熱度的挖掘效果已經顯示出了大數據的價值。隨著大數據運用的成熟度逐漸上升，它可以成為電影創作的有效輔助工具。大數據只是工具，并不對劇本的好壞具有決定意義，但是它可以為編劇的感性創作提供理性參考。在對待大數據的態度上，一味夸大其作用，或者一味對抗拒絕運用，都是不合理的。

其次，編劇需要具備“用戶”思維。大數據在電影產業中運用的核心即“用戶”思維。這個轉變是對國內電影劇本創作方向的一個良好促進。長期以來，為受眾拍攝電影作品的觀念并不強烈，創作者主導內容，觀眾接受。但是在電影作品和觀看渠道有如此多選擇的互聯網時代，這種觀念也需要轉變。針對目標受眾的需求和期待進行創作正是類型電影的本質。“一種類型的規則與其說是一套文本的成規與慣例，不如說是由制片人、觀眾等共享的一套期望系統。”⑦好萊塢電影產業之所以發展出如此成熟的類型電影，正因為其受眾導向思維。但是這種“用戶”思維不能簡單理解為“迎合”甚至“諂媚”，應是尋找受眾“未被滿足的需求”，讓觀眾覺得，這是更好的作品。

再次，借力大數據，深入研究電影劇本創作規律。雖然我國類型電影有了較快發展，但是較之好萊塢電影、韓國電影，我國類型電影創作還遠未成熟。在社交媒體高度發達的時代，一部電影的票房不再過度依賴于明星、營銷手段，而越來越依靠觀眾口碑。一部好的電影作品要獲得觀眾的良好評價，劇本扎實是極為關鍵的要素。因此，如果能夠通過數據化的手段深入研究劇本創作規律，對編劇創作將起到推動作用。這里不僅指研究用戶行為等互聯網數據，更指眾多優秀劇本的數據。如果將優秀劇本本身視為數據，那將是一個寶貴的金礦。能否從中挖掘出規律性的特點來，尤其是在進行類型電影創作過程中，能否更深入把握類型電影的特點和創作規律，這是值得深入的一個課題。

最后，建立有效的劇本評估機制。關于電影劇本的評估，目前只依靠大數據未必能準確。如何建立有效的劇本創作評估平臺？編劇劉毅在與阿里影業的論戰中，曾通過微信公眾號發布文章《我們真正需要的是一個專業化的項目評估平臺》，強調需要建立一個專業數據平臺去填補大眾數據的缺位，即將一線編劇、導演、制作人、發行人、購片人、影院經理等業內專業人士聚合在一起，共同打造專業化的電影項目評估平臺。傳統編劇需要利用好互聯網平臺，而非對抗。既然大數據運用于電影產業并不是萬能的，那么就需要一些實際的方案來解決。像好萊塢電影的“黑劇本”一樣，由專業人士對劇本進行評估，也是一個很好的解決方法。

注釋：

① 艾漫數據COO曹永壽：《大數據時代的影視劇產業2.0》，http://www.cbdio.com/BigData/2015-12/14/content_4317184.htm，2015年12月14日。

② 李訊、王義之、杜思夢：《大數據對電影創意和內容管理的意義》，《當代電影》，2014年第4期。

③ [美]羅伯特·麥基：《故事材質、結構、風格和銀幕劇作的原理》，周鐵東譯，天津人民出版社，2014年版，第22頁。

④ 祖薇：《〈紙牌屋〉不是大數據算出來的》，《北京青年報》，2016年6月11日，第A10版。

⑤ [英]維克托·邁爾-舍恩伯格、肯尼迪·庫克耶：《大數據時代——生活、工作與思維的大變革》，盛楊燕、周濤譯，浙江人民出版社，2013年版，第16頁。

⑥ 蘆葦、王天兵：《電影編劇的秘密》，上海交通大學出版社，2013年版，第208頁。

⑦ [美]理查德·麥特白：《好萊塢電影——1891年以來的美國電影工業發展史》，吳莆譯，華夏出版社，2005年版，第70頁。