用“大数据”算出的“纸牌屋”

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用“大数据”算出的“纸牌屋”

日期：2013-05-17 作者：王磊
来源：文汇报



图片说明:《纸牌屋》是用数据“算出”来的？ 为了打破传统的美剧播放模式，Netfli x在网站上一口气播出了《纸牌屋》的第一季全13集，如此炒作加上凯文·史派西、大卫·芬奇的明星效应，再贴上一个大数据时髦的标签，不火都很难。 过去两年间，大约有11.7亿美元流向了119家数据库软件公司，用以研发新型数据工具。德国的大型数据公司，通过数据库软件的销售，年盈利近4亿欧元。但是，即便有《纸牌屋》这样成功的案例，大多数业界人士依旧认为，大数据还没法分析、挖掘直接变现的能力。



图片说明:《毒林》（上图）是Netfli x继《纸牌屋》之后推出的又一部自制剧，完全没有了“大数据”的影子，转而以司空见惯的名导演、重口味作为新剧的叫卖重点。 对于目前的影视制作而言，导演、编剧、明星演员依旧是最可靠的市场要素。比如美国有线电视网络媒体公司HBO，就采取对导演强烈的个性“完全信任”的态度，以导演为中心，让导演去挑选制片、编剧、演员团队。“替观众做主”显示的是创业产业领域的一种市场策略：“我是引领时尚的艺术家”。而“大数据”让观众的潜意识做选择，等于给影视主创限定了框框。（资料图片）




图片说明:图为国内某网络自制剧剧照。国内视频网站自制剧每部的投入成本在500至1000万之间，这与购买电视剧版权而言，价格相对较低，且能够几乎无限制地植入广告，所以视频网站对此乐此不疲，这就导致了视频网站出品的电视剧数量虽多，但却缺乏精品。 虽然国内视频网站积累的数据规模堪称“大数据”，但是真正对其精确分析，甚至由数据分析决定导演、演员，目前还很难做到。（资料图片）



用“大数据”算出的“纸牌屋”

　　本报首席记者 王磊

　　美剧《纸牌屋》正在撬动影视圈由明星名导决定收视率的基础。由于拍什么、谁来拍、谁来演，由数千万观众的收视统计决定，《纸牌屋》因此一夜成名，成为“大数据”时代，首部“算”出来的电视剧。专业数据随即也成为全球影视行业的热词，不少中国视频网站也开始行纷纷效仿《纸牌屋》模式，表示将以数据为依据，推出自制影视剧。

　　不过，《纸牌屋》的出品方Netflix日前却回归明星名导说了算影视剧创作“传统”，和大牌制作人导演签约高调推出4部新剧，避而不谈“大数据”模式。有人认为“大数据”概念不过被借来做了一次品牌广告而已。

　　●“大数据”性价比高吗？有人测算《纸牌屋》的制片费用，需要Netflix新增100万一年期合约付费用户才能收回，相当于增加3%的用户。

　　●影视行业该信导演的灵感还是被数据牵着鼻子？大多数制作机构“完全信任”导演，让导演去挑选制片、编剧、演员团队。

　　

“大数据”只是《纸牌屋》的广告词

　　由于搭上了“大数据”这个热词，《纸牌屋》和Netfli x眼下是影视圈、财经界，甚至技术领域的大红人，《纽约时报》、《洛杉矶时报》、《经济学人》等颇有影响力的海外媒体，都将其视作“数据革命”的代表。不过，在《纸牌屋》利用“数据”一炮而红之后，Netfli x却在4部新剧的宣传中闭口不提大数据，而是回到了吆喝明星甚至重口味的“传统”。

　　“警告：本剧有大量十分恶心的恐怖镜头和正面全裸的情色镜头，不适合在工作场合观看，也不适合未成年人观看，定级为最高限制级……”这是Netflix在《纸牌屋》之后推出的新剧集《毒林》的“敬告观众”。

　　《毒林》走的完全是重口味吸引人的路线。剧集故事开头给人的第一印象是悬念凶杀：有人在古德弗利家族的旧钢厂附近发现一名年轻女孩的尸体。小镇上因此流言四起，17岁吉普赛少年皮特和古德弗利家族的继承人罗曼成了主要嫌疑人。两位年轻人决心联手调查真相，为自己洗清罪名。不过随着剧情的推进，观众会发现小镇上充斥着“超自然”的生物：皮特是一个狼人，古德弗利家族的女主人则是150岁、长生不老的女人……

　　在《毒林》以“最高限制级”为卖点的同时，Netflix公布将和《黑客帝国》、《云图》的导演拉娜·沃卓斯基和安迪·沃卓斯基合作，开发新剧《Sense8》。目前，制作方对剧情的形容只有一句“扣人心弦的，发生在世界范围的，关于思维链接和灵魂猎杀的故事”……

　　为什么Netflix忽然放弃了一战成名的“大数据”，转而以司空见惯的名导演、名角、重口味作为新剧的叫卖重点？

　　“‘大数据’或许只是一种噱头。”有业内人士分析称，对于目前的影视制作而言，导演、编剧、明星演员依旧是最可靠的市场要素。比如美国有线电视网络媒体公司HBO，就采取对导演强烈的个性“完全信任”的态度，以导演为中心，去挑选制片、编剧、演员。同样，国内的视频网站，每每推出自制剧时，也都有自己的团队替观众做主选定导演、挑选剧本，其流程和普通的电视剧制作公司并没有不同。“Netflix发现20年前的英国老剧《纸牌屋》依旧是点播热门，而点播该剧的用户群，也几乎和网站上大卫·芬奇、凯文·史派西的粉丝圈重合，于是决定投资重拍，并由大卫·芬奇导演、凯文·史派西主演该剧。”一位电视剧制作人对记者说，“《纸牌屋》和大数据之间的关系，听上去很有道理，但是抹去‘大数据’，大卫·芬奇、凯文·史派西以及经典英剧改编，有这些理由的《纸牌屋》能不红吗？”

　　还有业内人士为Netflix算了一笔账，认为1亿美元买下的《纸牌屋》总共2季26集，几乎就是一种“豪赌”。这1亿美元是用“大数据”算出《纸牌屋》的额外成本？对比艾美奖得主《广告狂人》、《斯巴达克斯》等美剧200万美元左右的制作费用，《纸牌屋》400万美元的单集平均成本大大超过了制作标准，有人测算，目前拥有3000万注册用户的Netflix，需要新增100万一年期合约付费用户才能收回《纸牌屋》的成本。

　　

数据分析让投资方更了解观众？

　　“与其说是投资方做的决定，不如说是3000万观众要求重拍《纸牌屋》。拥有大数据分析能力之后，投资方比观众更了解观众。”有美国剧评人认为，大数据将成为影视产业的生产力，被收视率埋葬的好剧不胜枚举。但是Netfli x如何利用大数据跑赢收视率却始终云里雾里，令大数据的性价比成为业界讨论的重点。

　　《纸牌屋》是一部美国政治题材电视剧，剧本改编自1991年首播的英国广播公司BBC同名剧集，由视频网站Netflix投资1亿美元制作。敢于斥巨资老剧重拍，是因为Netflix在分析3000万用户影视消费“大数据”后，认为其中有利可图。

　　知名电影人大卫·芬奇曾拿着《纸牌屋》的改编剧本，找过美国多家电视台，却没有一家敢掏钱，因为谁也说不准一部20年前的老剧是否还有市场。Netflix也有类似的担心，于是进行了“电视剧消费习惯数据库”分析。最终，Netflix发现老剧《纸牌屋》依旧是点播热门，而点播该剧的用户群，也几乎和网站上大卫·芬奇、凯文·史派西的粉丝圈重合，于是决定投资1亿美元重拍，并由大卫·芬奇导演、凯文·史派西主演该剧。

　　相比传统收视率统计只抽取数千个样本户，“算”出《纸牌屋》的数据库却包含了3000万用户的收视选择、400万条评论、300万次主题搜索，是名副其实的“大数据”。这些数据源自Netflix数年来积累的数据资源。财经刊物《中国企业家》报道称，当一位用户通过浏览器登录Netflix账号，Netflix后台技术将用户位置数据、设备数据悄悄地记录下来。这些记忆代码还包括用户收看过程中所做的收藏、推荐到社交网络等动作。在Netflix看来，暂停、回放、快进、停止等动作都是一个行为，每天用户在Netflix上将产生高达3000多万个行为。

　　Netflix是目前美国最大的在线视频点播商，主营业务类似我国的视频网站，拥有3000万活跃用户。在用大数据算出《纸牌屋》一战成名之前，它也经历过一段转型期。Netflix的主营业务曾是通过邮寄方式租赁DVD，不过拥有实体载体的内容行业，却随着互联网的普及而衰败，转变盈利模式的Netflix逐渐开发了流媒体播放业务，为付费用户提供电视、计算机、智能手机的影像节目视频。相比以往的租赁业务，提供视频内容不仅需要更高昂的版权费用、技术开发、服务器投入等额外成本也相当可观，Netflix转型后即遭遇营收增速放缓、成本费用激增。有财经媒体称，Netflix不被投资人看好，去年第三季度，营收和收益虽超过预期，股价却依旧暴跌。

　　有人分析，Netflix的数据库是个大宝藏，但是很难在一时间找到数据开发的工具。就像知道脚下有石油，却不知道用什么方法开采提炼一样。早在《纸牌屋》之前，Netflix也曾使用数据分析，选择播出的影视剧。法国电影《不要告诉任何人》，在美国的票房只有600万美元，Netflix却利用数据分析发现，其中有文章可做。2011年时，Netflix播放《不要告诉任何人》，影片播放排名位居节目排名第四位。

　　有财经评论分析称，无论是否真正运用了“大数据”，Netflix都赢了，不仅拥有了新增用户，还借机开拓了上游市场，找到了知名导演编剧，摆脱好莱坞版权的困扰，走上了自制剧之路。

　　

用数据“算出”中国的电视剧，为时尚早

　　有了《纸牌屋》的案例，不少拥有大量用户数据的公司，都宣称将采用大数据分析的方法，根据用户喜好订制内容。对于视频网站、电子书、社交网站而言，应该用什么工具、从什么角度去开发已经积累的海量数据，目前依旧停留在理论和尝试阶段。业界表示，国内视频网站，数据分析、资金投入都还在门槛之外。

　　海外媒体报道，亚马逊正在效仿Netflix制作《纸牌屋》的模式，同时运作10余个电视剧项目。不甘人后的还有微软、谷歌、苹果、英特尔和几家社交网站，它们都有计划通过大数据分析，制作影视剧或其他类似产品。有人分析，好莱坞的独家授权费用越来越高，版权成本上升导致视频网站的资本开支加大。与此同时，内容竞争日趋激烈，Netflix正在面临美国家庭电视广播网、亚马逊、Hulu、YouTube的竞争。

　　不过，至今没有人知道《纸牌屋》的点击量，Netflix也守口如瓶没有透露究竟如何分析积累的数据，重点和变量是哪些。有海外评论人士“唱衰”大数据分析模式：大数据并不能准确知道用户按下暂停键时的确切原因，所以能“算”出哪些因素组合在一起能跑赢收视率，却不能“算”出为什么能跑赢收视率，而不清楚消费需求的分析方法并不靠谱，依旧是一场“赌博”。

　　海外媒体披露，为了找到分析大数据的方法，Netflix没有少花功夫。首先，千万级别的用户对网站提供的影片给出1至5星的评级，几年下来相关数据的总量超过百亿条。要找准用户推荐新影视剧，识别观众品位需要一个“算法”。然而要将巨大的数据转化为生产力并非易事。长年以来，为了提高算法精准，Netflix一直举办大型比赛招贤纳士，以此拓宽数据挖掘处理能力。几年前，Netflix还以百万美元奖金征集算法，开放了部分数据库，向全球数学家和IT人士借力。虽然要求很简单，只需要让网站的推荐系统的能力上调10%，但是开放的数据竟然包括近50万个匿名用户、2万部电影、10亿次评分。“超级富矿”的体量已经大到很难咬下第一口。

　　那么国内的视频网站是否能制作出中国的用数据算出来的电视剧？记者在采访搜狐、乐视等视频网站时发现，国内视频网站很早就意识到数据的重要性，并且积累了大量数据。比如乐视网通过分析用户收看时间，搜狐则利用购买的大量正版海外影视剧积累用户评价数据，不过，业界人士也表示，虽然积累的数据规模堪称“大数据”，但是真正对其精确分析，甚至由数据分析决定导演、演员，目前国内的视频网站还很难做到。

　　首先，视频网站的内容由资本的兴趣决定，但是国内的视频付费市场并不成熟，目前的主要盈利模式还是广告投放，很难完全以用户为中心决定影视剧的“配置”。业内人士认为，付费收视覆盖成本，多屏融合加速之后，视频服务才能突破网络计算机的范畴，成为“客厅文化”，才有可能实现由数据说了算的定制服务。其次，营销必须和内容相关联，根据观众喜好定制的节目，不但可以被定向推送给关联观众，而且可以根据观众群的定位“定制”广告。最关键的因素则是国内的数据分析习惯并没有形成，一方面“万恶的收视率”“收视率造假”等收视率统计风波不断，另一方面精确的数据分析始终未能纳入影视剧投资成本，往往一本糊涂账，更不用提“算出”一部剧。

　　一位国内视频网站的负责人说，“你能算出凯文·史派西、大卫·芬奇是影视圈呼风唤雨的人物，但是你还得有个优秀的故事把他们装进去，不过，大数据却算不出一个故事。”

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