大数据颠覆影视业，下一部《纸牌屋》演员阵容在哪里？

电影如何选择最卖座的演员？连续剧哪种桥段才受欢迎？一家人周末午后适合看什么节目？抛开大腕崇拜和侥幸心态，大数据成了最新风向标。

在大数据思考的方法中，学会摆脱惯性思维很重要，当你尚未找到那一条关键的线索之前，你会觉得问题很难解决。在无尽的数据中，哪一个才是解决问题的金钥匙呢？我有个朋友曾经遇到一个难题，就是如何决定一部新出品电影的放映档期，包括日期、场次等，这就需要对这部电影的票房有非常准确的预测。

以往，新电影的票房都是根据过去类似电影的票房来估计的，准确度不算理想。对此，大数据会有帮助吗？于是，我的朋友研究一段时间后找到一个方法，把准确率从约60%提升到约80%，其中的金钥匙就是片花（片场花絮）。

通过分析新电影的预告片在各视频网站的浏览量、浏览时长、浏览人群及这些人群所属的地区等数据，来预测这部电影的最终票房表现。你可能会说电影投资周期这么长，有办法在未开拍电影前就提早预测吗？清华大学有一位教授，他用5年时间从好莱坞所有的制片人、导演及演员之间的合作关系中，得出了如何做一部高票房的电影的数据透视。这两个例子都告诉我们，过去我们梦寐以求却不可能知道的东西，现在在大数据世界里都能变得有答案。

针对观众定制新视频

关于数据在视频制作上的应用，我们发现最近美国有家公司也在做类似的事情，就是利用数据来挖掘新的视频内容。这家公司名为Tubular，是一家专注于视频分析和市场推广的公司，自称为Video Intelligence（视频智能）。该公司跟踪收集视频、视频的制作者和观众以及相关讨论的大量数据，并从中提取大量信息。目前Tubular追踪34个平台上的视频，包括脸谱网、Periscope、Meerkat等，收集的数据包括观看和分享的次数、相关的讨论内容、用户参与的深度等。

一个典型的成功案例是这样的，客户希望知道如何在家庭和园艺视频类节目里，吸引2000年后出生的用户群。Tubular通过数据分析，发现这一代人在园艺类节目中最感兴趣的是DIY（自己动手），从而建议创作一个关于园艺DIY的频道。

HGTV（美国家园频道）据此建议创造了HGTV Handmade网络，并在1年里获得精准的观众。同时，希望通过视频进行品牌推广的企业，可以根据视频制作者数据库，从大量视频制作者中找到自己感兴趣的人，对他们进行评估并与之合作。

在不久的将来，我们就会看到智能电视的出现，这将再一次颠覆视频制作领域。因为智能电视每隔30秒就能收集观众观看电视节目的情况，包括他们看了什么、什么时候看的、看了多长时间等，并通过这些数据为他们量身定制其喜欢的节目。

未来，或许我们不再需要费劲地去找想看的节目，而是家里的智能电视会告诉我们今天有哪个节目适合我们一家人欣赏。数据为节目的制作打开了一个全新的局面，我们完全可以期待从上亿台电视收集到的用户、内容、渠道及制作者之间的深度关联数据，将会成为创新浪潮的一股核心力量。

影视业大数据案例：Tubular

当收视习惯逐渐移转至网络上时，网络视频网站，也可以通过数据分析，了解观众的喜好，而Tubular便是一家提供相关分析数据的公司。

收视率是一个节目是否受欢迎、广告商是否愿意做广告的依据，但受众精不精准，是个问号。“Tubular is the future of online video”（Tubular是未来的在线视频模式），Tubular锁定脸谱网、Vine、YouTube、Instagram（照片墙）等热门平台，通过数据，分析视频的受众，搜集相关的评论内容等数据，让提供视频的使用者，能够设定“有效果”的影片关键词，顺利将影片分享给目标受众，达到精准营销效果。

思考

如果你身在影视相关产业，请思考大数据将为影视业带来什么样的变革？对你的工作流程与绩效将产生什么样的改变？

1. 除了前期的作品开发、剧本制作，中期的发行评估、剧本分析，以及后期的票房统计、演员及广告价值检测分析等，想一想，大数据还可以帮你“算”什么？

2. 除了订户的收视行为分析、社交网站热度的追踪，还有哪些大数据是你可以运用在工作上的？

3. 思考一下，大数据算出来的网飞自制影集《纸牌屋》、郭敬明小说改编电影《小时代》大红，但同样依据大数据拍摄的许鞍华电影《黄金时代》却惨败，关键差别何在？

4. 影视业是一个依赖创造力与想象力的产业，运用大数据掌握大众需求，如何才不会赢了票房却输了口碑？

 

 

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