大数据分析对中国影视业运营的意义

张文

【摘要】近年来，中国影视行业蓬勃发展，伴随着互联网技术革新，影视业正在与大数据举行一场盛大联姻，以实现交互式的影视制作。国内影视业日渐重视大数据的运用，《小时代》、《失恋33 天》等国产电影因此而获得成功的票房。本文从影视作品的创作、传播、接受环节探讨大数据分析的运用及其意义，以及未来影视大数据的发展趋势。

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关键词 大数据 影视业 创作 运营

2013 年被称为影视界的“大数据元年”，运用大数据分析成功营销的影视作品使人们看到了大数据给影视行业带来的无穷潜力。在中国，影视大数据也越来越受到专业人士的重视。2014 年6 月23日，一档寻找电影天才的真人秀节目《全民电影》在吴宇森、章子怡和刘仪伟等明星助阵下拉开帷幕。在这个中国首档全媒体电影项目中，百度利用自身数据优势首次深度介入，对一部电影从选题、融资、组队等制作阶段开始，到发行再到播放的全流程，提供深度数据规划与策略支持。

一、大数据和影视行业

“大数据”一词最早出现在美国著名未来学家阿尔温·托夫勒的《第三次浪潮》一书，2011 年全球著名咨询公司麦肯锡研究所在其发表的报告《大数据：下一个创新、竞争和生产率的前沿》中指出，数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素; 而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。①大数据是指所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。②根据Philip Rossum 在《大数据分析》一书中指出的那样，大数据不仅仅指的是数据的大数量，还包括多种类和高速度，这三方面都是保证数据质量的关键要素，缺一不可。③

在传统意义上的影视行业中，影视作品是否能够受到广泛的欢迎，主要依赖的是创作者自身的专业水准，对受众心理的洞悉程度，以及选择演员的眼光等等。大数据的出现使得影视作品的传播方式由之前的单向传播转变为交互传播。影视大数据的数量大，可以从空间维度和时间维度上来分析。（见表1）

影视数据种类多是指影视大数据中包括的影视作品本身的创作信息、销售信息、观众的反馈信息等多个层次，但凡是与影视作品有关的，都囊括在影视数据库中。并且影视大数据的数据库范围也依据不同的分析目的而可大可小。按照戴志强等的分类，影视大数据主要可以分为三大类，即用户大数据、内容大数据和渠道大数据。④

二、大数据与影视创作

中国影视行业近年来飞速发展，以电影行业为代表：

上述表2 和图1 中可以看出，我国以电影为代表的影视行业近4 年正在蓬勃发展，不仅全国电影票房呈现良好的上涨态势，其中国产片票房占比也在持续升高。为此，国产片在创作过程中也在不断借助大数据的力量来制作出符合大众审美情趣的影视作品。由优酷土豆集团携手儒意影业、乐视影业制作的电影《老男孩之猛龙过江》，就是通过对粉丝的情感洞察和行为分析，来指导其内容创作，堪称开创了中国互联网电影的新模式。

在大数据指导下的互联网电影创造过程中，观众可以从被动的受众变为主动的影片制作参与者。以2014 年阿里巴巴推出的“娱乐宝”为例，网民出资100 元即可投资热门影视剧作品，通过投票来决定电影的制作人、导演、男主角、女主角等。首批登录娱乐宝界面的6 个项目—— 电影《小时代3》、《小时代4》、《狼图腾》、《非法操作》以及社交游戏《魔范学院》等，截止到4 月3 日已经全部售罄，共出售78.5 万份，总投资额达到7300 万元。受众能做的不再限于观影后的反馈和评价，而是能够从作品生产初期就提出自己的意见。

同时，受众不仅可以影响制作团队的构建，也可以改变剧情的发展。国外知名电视剧《纸牌屋》通过云计算确定下集剧情，国内虽然没有如此先进的大数据技术，但是通过大数据得到的用户评价确实能够改变编剧的心意。2014 年七夕档热播都市爱情电影《单身男女2》的结局之所以扭转，就是因为早在《单身男女1》上映后，许多观众不满于女主角做出的选择，纷纷留言表示惋惜，于是导演决定在第二部里让女主角再选择一次。

从影视制作方来看，大数据能够使制作方更了解观众的期待，“娱乐宝”则折射出了这些投资人的兴趣爱好，以此帮助电影实现观众的精确定位，包括影片类型、上映时段等。大数据不仅“ 大”而且更“细”，在影视创作阶段的大数据分析应当既包括对于用户历史数据的分析，如通过前期不同类型电影的票房分析、受众对不同题材影视的反馈分析等，又包括用户对电影的期许，如某类用户的特定需求、抛出目前电影创作计划得到的回应等。创作者可以找到与自己风格相契合的受众群体，或者可以使自己受益最大化的定位。

电影《小时代》的出品方乐视影业，根据网络上《小时代》的搜索量，分析了关注《小时代》的人群，最后描绘出《小时代》的目标受众，即“互联网的原住民”。这些90后大部分是郭敬明和杨幂等主创人员的忠实粉丝，也是当前电影市场的主流消费群体。（见图2）

总之，大数据可以提升国产电影的成功率，促进更有特色更高质量作品的生产，同时，大数据提供了一个绝佳的视野帮助国内的制作班底了解国外受众的品位。

三、大数据与影视传播

在中国影视市场，大数据的应用最主要集中于影视传播阶段，中国电影业迎来发展良机与大数据有密不可分的关系。《致青春》、《失恋33 天》、《北京遇上西雅图》、《中国合伙人》等的成功，都离不开大数据在背后的支持。（见图3）

大数据应用于影视作品传播的目的是为了改变以往不但不会提升传播效果反而可能引起反感的狂轰滥炸式统一传播。其传播方式如图4 所示。

目前普遍使用的一种高精准度宣传是利用社交媒体传播。以《小时代》为例，还在拍摄阶段时，原著作者兼导演郭敬明就通过个人微博向网友透露《小时代》的拍摄情况，在临近上映时，郭敬明的个人微博状态几乎全部和小时代有关，不仅如此，郭敬明还和《小时代》的主要演员在微博上互动宣传。采取郭敬明个人微博的宣传方式其实就是一种定向宣传，关注其微博的网友大多为郭敬明的读者粉丝或者对其一定程度感兴趣的人，这部分人很可能成为观众，或者上述分析中的前两者，因此也是宣传的主要对象。

但总体上来说，传播手段的选取要基于对特定用户的特性，在做好用户定位之后，就要利用大数据分析用户的媒介使用偏好或者其他与电影主题相关的特性，以此来定制传播方式。乐视通过分析还发现，《小时代》用户中，女性占到78%，男性占到22%，因此做了很多针对女性的线上线下的活动。⑥

由此看来，大数据强调“大”，但更要“准”，大数据虽然揭示的是群体的共性，但价值更在于细分群体，实现定制化服务。爱奇艺网站就在2013 年推出了“千人千面”的个性化首页，为不同的用户量身定做观看内容，增进用户体验。

四、大数据与影视接收

接收应该包括收受（或适应）和交流两个层面。⑦对于影视作品收受效果的分析不应该只是事后统计分析，更应该是事前分析市场和预测销售前景。由谷歌推出的电影票房预测模型，能够基于数据分析，通过分析电影相关的搜索量来预测电影最终的票房成绩，准确度可高达94%。⑧

同时，对于票房之类的单一指标，存在着难以全面衡量影视作品收受效果的问题。在大数据时代，用户在视频网站的观看记录连同用户的点击、搜索、暂停、跳转等观看行为和使用设备状况及用户的IP 地址等信息都会被程序捕捉到。这些细节可以很好地反映用户喜欢哪些情节，对哪段情节没有观看欲望等，这些方面，是没有办法从是否观看的票房指数中得出的，也是无法从对影片的整体评价中得出的，但是这些细节数据却对影视作品的改进更具有指导意义。另外一方面，用于更全面反映影视作品传播效果的综合指标也在不断更新中。比如2014 年4 月电影频道公布的电影大数据指数即“M 指数”，是以电影的影院、电视、新媒体三大主体市场平台海量信息为核心，运用大数据挖掘技术运算而成的综合指标。⑨又如优酷、土豆推出的“中国网络视频指数”，则是分析互联网平台上的视频综合效果，以娱乐综艺《快乐大本营》为例，“中国网络视频指数”显示了其播放指数、播放设备、播放网站、每一集分析、人群和地区分布等。（见图5）

现在，用户在观影后喜欢在社交媒体上分享自己对影视作品的看法，尤其是年轻的上网一族，这又为大数据分析发挥作用提供了新的源泉。通过词频分析、话题查找等方式，可以把分散在各大社交网站上的零碎感受整合起来，作为分析对象，了解用户的真实想法。值得注意的一点是，为了能够更好地得到用户的反馈，影视创作营销人员应该为受众开创一个反馈交流平台，比如说一个微博公共账号，或论坛贴吧等。用户之间可以形成交流观影感受的圈子，也可以及时向创作者反馈自己的看法。这样一方面，自身构建的数据库得以补充，另一方面，可以增加用户粘度。

所以说，大数据分析影视接收情况，不仅仅是为了了解本次影视作品的传播效果，更是为了了解用户习惯，增加用户忠诚度，为以后的系列片子或者其他相关作品累积经验，以收获更大的成功。

结语

大数据为我国影视行业的发展带来无穷潜力，通过在创作、传播、接收环节的数据分析，能够帮助影视行业实现更精准的用户定位和市场分析，以生产出内容优质、符合受众口味的高质量影视产品，同时能够提升用户服务使之贴合用户习惯。总之，大数据提高了国产电影的成功率，加强了生产者与用户之间的互动，有助于国产片早日走出国门。

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参考文献

①⑧张璠，《影视业中“大数据”技术应用》[J]《. 信息技术与信息化》，2014（4）：232-234

②Manyika J， Chui M, Brown B, et al.Big data： The next frontier for innovation,competition， and productivity[J]. 2011.

③Russom P. Big data analytics[J]. TDWIBest Practices Report, Fourth Quarter，2011

④戴志强、朱海澎、潘皓，《影视大数据: 影视互动体验与量化认知的根本》[J].《现代传播》，2014（9）：126-129

⑤中国新闻出版网，《互联网电影新鲜“出炉”》，http://www.chinaxwcb.com/2014-01/16/content_284956.htm

⑥陈肃，《大数据，连接电影与观众的“网关”》，http：//tech.qq.com/a/20131119/013653.htm

⑦李兴，《消费时代的作者、读者和文本——对接受美学的新思考》[J]《. 大众文艺》，2008（12）

⑨中国广播网，《电影大数据指数“M指数”在京发布》，http：//china.cnr.cn/gdgg/201404/t20140416_515302127.shtml

（作者：北京体育大学2012 级传媒系学生）