創作者引導觀眾

丘雁

中國電視劇市場，BAT早已進駐并紅火了好幾年；海外，蘋果也帶著上億美元的資金加入了游戲。這些資金的流入急劇增加了電視劇行業的工作機會。工資高，福利好，項目時間長，如果說拍電影是做項目，制作劇集更像是找了一個朝九晚五有保障的工作，如果一季一季接著拍下去，持續在一個劇組工作個三年五載的也說不定。影視產業的紅火，也吸引了新興技術行業，大數據就是其中之一。

在國內，大數據很火，甚至被一些人不遺余力地挖掘和使用。一些科技公司在為客戶前期評估項目時利用大數據測算票房，也有些公司利用大數據尋找拍攝題材。筆者的觀點是：大數據是影視作品營銷的利器，尤其是在社交媒體平臺上基于大數據的精準營銷，在效果和性價比方面，遠遠超越了傳統的電視和戶外廣告。然而，將大數據運用到影視創作領域卻是非常危險的。

筆者參加了Netflix公司的一次高管閉門會議。會議中，高管們介紹了Netflix大數據營銷各種案例，非常有意思。比如，同一部電影或劇集，Netflix會在不同國家推出不同版本的海報和預告片。Netflix的核心技術其實是“推薦”功能，即了解每一位用戶的觀影習慣和歷史信息，越來越精準地向其推薦“他/她有可能喜愛的內容”。記得筆者注冊Netflix后的第一個月，隨便看了《廚師的餐桌》等紀錄片以及電影《雄獅》，隨后的某一天，系統向筆者推薦了一部動畫片《馬男波杰克》。在好幾次刻意忽略這個推薦后，終于有一天筆者閑極無聊地點開看了一集，然后接下來的兩周竟然一口氣把好幾季都看完了。這次的精準推薦讓筆者非常驚訝。后來聽了Netflix復雜煩瑣的運算法則后，覺得它這套技術確實很厲害。

然而，自《紙牌屋》后，Netflix的網劇并沒有爆款頻出，除《怪奇物語》和《十三個原因》，其他網劇都表現一般。當筆者問及《怪奇物語》為什么會火的時候，他們的回復也沒有提到大數據的功勞。Netflix的原創電影就更沒有什么爆款了。在美國市場飽和的情況下，Netflix開始進軍國際市場，甚至頻頻推出非英語劇以滿足不同市場的需求。最近有朋友拍了部電影，讓筆者推薦給Netflix，筆者得到的反饋是，基本上Netflix只會考慮購買當地市場票房冠軍或點擊量高的爆款，而不會考慮一部剛拍完還沒經過當地市場檢驗的影片。由此可以看出，Netflix的大數據更多地應用在購片和營銷方面，在創作層面并沒有驗證成功的大數據模式。

創作是一種藝術形式，需要靈感、才華和原創性，既然是原創，又從何處尋找大數據呢？那么，是否可以通過大數據研究觀眾喜歡看什么，然后拍什么呢？答案也是否定的。觀眾的偏好，尤其在目前信息爆炸的時期，是隨著年齡、心境和環境變化而不停變化的。今天你發現一線城市20歲的男性喜歡看游戲改編電影，于是趕緊買下一個游戲的影視改編權，再花費一年半載的時間拍攝制作出來。不過，在這段時間里一線城市20歲男性的興趣會不會已經改變了呢？非常有可能。

諸多黑馬和冷門爆款都驗證了一個理論，內容無法預測，更無法通過投觀眾所好而獲得成功，真正在藝術和商業領域獲得成功的作品，往往都是創作者引導觀眾，而非相反。筆者由衷希望創作者能夠不受所謂的大數據綁架，繼續將影視作品視為藝術作品而非科技產品來制作，這樣才會有更多好作品問世。