大数据应用对电影行业价值影响分析

梅清

摘 要 作为智力密集型产业，影视创作是电影行业的关键一环。影视创作与大数据的交融渗透可以建立用户偏好模型，直击营销重点，占领盈利制高点。2016年春节档7天36亿元票房，54天破百亿元的中国电影票房成绩，曾让不少人预言2017年全年轻松闯过600亿元大关。然而，截至2017年8月7日，内地总票房才刚刚突破300亿。如今的影视创作都用大数据制作规避风险，为何电影市场反倒走低？文章探讨在大数据基础设施、科技尚未完全成型的当下，大数据应用对于电影行业价值的影响进行分析。

关键词 大数据；工业体系；艺术价值；内容创作；商业价值

中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 2096-0360（2018）04-0049-02

美国学者大卫·芬雷布在《大数据云图》中指出，大数据（Big Data）已经成为当前社会最基本的数据形态。大数据和云计算拥有着越来越广阔的应用前景，不仅为用户节省大量的时间和精力，亦可为企业的决策提供支持。电影行业受益于“人口红利”2.0时代的大娱乐行业，正在成为中国实体经济下滑大背景下为数不多的亮点。这个行业的特征是：市场开放较充分，商业气氛浓，民营金融资本充当行业主力军。大数据在电影行业中的作用涉及两个关键点：一是对电影行业模式与规律的发现；二是对未来趋势的预测和分析，如Google公司推出的“电影票房预测模型”根据用户对电影的搜索可以判定该电影在首周末和次周末的票房数据，其准确率高达94%。

1 大数据有助于实现电影的商业价值

中国的电影行业还处于粗放经营阶段，产业链的每个环节的经营还不够专业化，圈外的资本更是随大流的投入电影行业，在这种情况下进行数据分析有利于提升电影行业的专业性和科学性，提升电影行业的生产水平。

总的来说，首先，大数据是对电影工业标准化生产的靠近。大数据看似混乱无序，彼此不相干。但是互联网时代的到来让每个用户一条条杂乱无序的访问、一次次有选择的点击，在大数据的计算下成为每个人的偏好圖谱。电影也是如此，纵观美国的英雄电影和席卷票房的爆米花电影，大多都遵循着悉德·菲尔德的“三幕架构”，即影片分配时间为4/1-2/1-4/1，通过大数据的计算，电影生产者可以依照受众的心理和偏好大致设置出：主角应该用什么方式出场？观众喜欢看哪种性格的主人翁？最刺激的剧情点应该安排在哪？两个高潮剧情中间的间隔是多少？打戏和战争场面到什么程度观众可以接受？转折的部分应当设计在哪？观众喜欢快一点还是慢一点的剪辑节奏？这些疑问都可以通过数据得出一个相对满意的回答。BBC的纪录片为什么在世界享有盛誉。因为BBC的电影有其标准的生产流程。《地球脉动》《非洲》等纪录片都是严格按照“8分钟定律”的标准流程进行生产，50分钟的纪录片讲述7个故事，避免受众对于视觉产品的疲劳期。《舌尖上的中国2》就是借鉴了BBC工业化生产的“8分钟定律”，按照数据来制定自己的生产流程。但值得注意的是，成功的节目并不是只依赖于数据化的生产流程，这只是BBC精品电影和《舌尖上的中国》成功的途径之一，这些优秀的影视作品之所以口碑利润双丰收，更主要的是因为有强大的精品内容作支撑。大数据可以推算哪些明星最有票房号召力，哪个类型片最贴合受众、哪个时间段上座率最高，但好的内容却无法完全依赖大数据。

大数据开启了一种新的观众互动参与路径。大数据在某种意义上实现了千万人去写一个剧本的可能性，剧本的走向，导演的把控，摄像的角度，演员的个性甚至都会因为的数据的改变而有新的走向，这无疑是一种全新的观众互动参与。电影的内容无非故事题材、影片类型、导演风格、演员角色、声音内容、剪辑艺术等，而经过大数据的总结，受众的偏好会融入到整个生产体系中。前文提到的很多成功案例都是对受众偏好数据的采集分析和反复试验后得到了成功。韩剧的边拍边播模式就是为了更好的采集观众数据，从而更好地利用反馈修正自己的内容走向；美剧《越狱》主角的死而后生也是因为观众对主角生死的趋向和舆论最终对生产者产生了影响。又如《破产姐妹》里MAX的性格就是统计观众的反馈数据和舆论数据后不断修正形成。数据让观众和生产者不再是单向度的关系，也让反馈不再如此微弱。其次，大数据为影片的宣传提供了精准的击破点。比如《小时代》的观众分布群朝着二、三线城市倾斜，北上广地区的受众热度较低。这种不同地域的受众观影偏好也有利于片方制定精准的宣发策略。

2 大数据并不能保证电影的艺术价值

所有行业发展到一定的高度，必然会成为资本运作的产物。即使数据真实、工艺完善，文艺作品的特殊性也会影响大数据工具的有效性，2016年电影市场“烂片高票房”比比皆是。比如《归来》里对于历史、人文、情感的反思和品位，就无法用大数据去衡量。

第一，大数据的概念性大于实操性。虽然越来越多的专业影视大数据网站开始在这个行业进行垂直细分（如艾漫、艺恩、猫眼等），但是相对于其他行业，电影业大数据体系还很不完善。在影视创作大数据的理论研究上我国还比较缺乏，大多都是对实例的分析，缺乏系统的具有指导意义的理论。把亿万大数据分类分析得出规律不是普通的计算机能完成的工作量。这需要既懂电影又懂大数据的优秀数据分析师，对存储设备采购、网络资源、机器运算能力进行评估和扩容。最后，国内缺乏有透明度的公共数据平台。万达、腾讯、乐视都有自己的数据库，但为了垄断资源并不会与竞争对手分享，而是将其数据库作为自己的核心竞争力之一。因此某一家公司的大数据的样本并不能代表全行业，依然存在一定的偏差。

第二，票房做假导致大数据存在偏差。任何一个行业的数据都会存在水分，甚至很多国家级经济统计数据也未必真实。视频网站的流量、院线的票房数据都有很大的水分、网络上又充斥着水军团队、枪手团队，为了造势或者竞争在电影上映后进行发帖、攻击、诋毁、转载，因此得出的数据分析准确性有待考证。譬如最基本的电影票房，一部电影的票房中，观众真实购买的比例是多少？出品方通过互联网票补的比例是多少？这些都很难做详细

统计。

第三，电影的艺术价值容易被商业价值绑架。对于电影的投资方来说，当然希望投资的每部电影都能够获得很好的票房收益。因此，投资商就希望通过大数据分析来降低自己的投资风险。在以商业利益为导向的社会里，投资商为了规避风险，很多有价值的作品就得不到拍摄的机会，因为没有投资商愿意投钱拍摄。归根结底，电影是一门艺术，是艺术就要有艺术价值而不能为商业利益所绑架。所以，拍摄一部影视作品的最终目的应是一部观众喜欢的具有艺术价值的作品。

第四，大数据限制了影视创作的空间。现在很多影视行业工作者以为套上“大数据”这个概念后，所有问题便可迎刃而解。希望能从市场端倒推回创作端，从简单的互联网数据中直接判别观众反馈。然而受众的数据并不是万能的，当前大数据在影视创作上的应用仍然存在很多问题，仅仅依靠市场、收视率、票房来评价影视作品存在很大的局限性。大数据背景下的电影创作人，以数据统计出的有票房号召力的元素来指导自己的创作，这无疑束缚了影视人天马行空的想象。人类创作的过程是有自然基础的，再精密的仪器都无法精确计算出。

3 结束语

大数据在推测题材、锁定受众、精准营销、获得反馈、制造爆点等方面有其不可替代的作用，可以帮助我们在这个不确定性的市场中寻找相对确定性。但同时大数据也只是电影成功的途径之一，而不能成为决定性因素，一味依赖于大数据，是对电影艺术性的毁灭。因此，不必将大数据奉为电影核心驱动力的神话，更不能本末倒置地用技术来压倒技艺。大数据可能带来商业上的成功，却未必带来叫好又叫座的电影。过去的数据有可能决定电影市场的未来，但无法决定电影市场的未来。

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