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大数据是影视行业的利器还是障碍
2016-08-26
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大数据是影视行业的利器还是障碍

以前是有什么电影,观众就看什么电影。如今是根据大数据中显示的观众喜欢看什么,再拍什么。观众的活动数据影响了作品的生产。大数据,指的是利用新型数据处理模式,采集、存储、管理、分析海量信息。大数据服务于决策,能够提升决策能力。

收视率数据、票房数据、明星粉丝数据、网友兴趣关注数据……都会影响影视行业的发展动态。所以,不难理解为什么现在IP火爆,演技生涩的小花、鲜肉满天飞,剧情空洞的玄幻剧霸屏,以及套路满满的青春片充斥影院。在IP、颜值、玄幻、青春片扎堆之际,其实是大数据在掌控。

然而从观众对《小时代》、《老九门》、《微微一笑很倾城》、《致青春》的评价来看,这些作品并没有达到他们的期望,满足他们的情感。相反,过度依赖粉丝支持、颜值的作品,引起大多数人的失望和反感。

可以说,目前大数据对影视行业来说,并没有发挥出其优势和潜力。

唯点击量还是看实力?

大数据,是一个有着更为科学、精细的系统,能够实现满足用户定制化需求。中国影视行业的投资者、制片方也乐意通过大数据分析及时抓取用户的喜好倾向,提高作品市场回报率。但是在实际操作中,也有一些误区。在是参照舆情,还是看实际情况这一问题中,大多数人走向了唯点击率是首。

翻开一个个电视剧、综艺节目、电影,演员、明星在其中充当了流量担当。陈学冬、王俊凯、黄轩、杨幂、唐嫣、吴亦凡、刘亦菲、彭于晏……这一个个名字背后都是人气指数。导演、制片方、投资方花重金选择拥有庞大粉丝基础的明星,离飘红的票房、收视率更近了。如今,粉丝数量、明星话题度已经影响了整个影视大环境。

但是这种依靠点击量的影视作品也陷入一个怪圈,卖座并不叫好,甚至引发负面影响。一味重视流量、颜值的制作理念已经与观众的审美需求背道而驰。人们常常发现,一个偶像明星演了一个剧的同时也毁了一部剧。吴亦凡出演《致青春2》,人气吸引了粉丝买单。但是,夸张的表演,让人从头到尾看不到演技的存在,也拉低了整部电影的品质。这样的情形在2016年暑期表现尤为突出。因此原本可以产生国产爆款的暑期档,最后不见一匹黑马。

是跟风还是深度挖掘用户需求?

在众多影视作品通过大数据的分析,走向颜值、人气第一的制作理念时,是跟风,还是另辟蹊径?其实大数据一般都有一定的滞后性。大数据是对过去存在的数据采集,从而形成对过去形势的认知。人们可以根据大数据对影视行业进行布局。如果抓住了一部分群体的需求空白,有的放矢,制作产品,吸引他们的注意,很容易成功。但是当这种需求已被大范围满足时,原来的大数据就失去了作用。

在大数据的指导下,影视作品的生产方式是先锁定观众,选择他们喜欢看的小说做剧本,然后请一些他们喜欢的明星、导演进行拍摄,再到他们社交网站上经常提到的景点取景,用人气歌手配乐,最后再到观众喜欢看的综艺节目上宣传。这样生产出来的产品,在热点活跃的时候,很吸人眼球。但是,当热点一消失,就会因艺术性缺乏而不被接受。

大数据是线性存在的,随着时间轴的发展,随时随地都在发生着微妙的变化。因此,作为制作者,在依赖大数据的同时,也需要挖掘用户的深度需求。当大众对颜值、流量的追求被海量生产的作品满足时,就应该转向颜值、流量的对立面——质量。制作方,可以在精准的定位与艺术性之间找到一个平衡点,让影视作品不仅仅是一个商品。

大数据应和创意同行

大数据的出现,对传统影视行业来说,是机遇,也是挑战。以前,生产者不考虑用户的需求,海量生产作品,同质化严重,很难满足个性各异的用户。有了大数据之后,用户能够在众多产品中找到自己喜欢的作品。这对于普通用户来说,是一种福音,也是一种改变。大数据部分解决了用户需求与作品创作之间的矛盾,也成功塑造了一些商业价值高的产品。相对于传统的市场调研,大数据能够实现分析的高度智能化和有效匹配。大数据分析能够及时、迅速地进行分析,节约市场调研的成本。

当然,大数据并不是影视行业发展的决定性力量。一部作品的成功,取决于多种因素、多个力量的相互配合。

《纸片屋》的编剧约翰 曼凯维奇认为,《纸牌屋》的成功并不是由大数据决定的。大数据的作用在《纸牌屋》的成功中被夸大了,至少作为编剧,他没有关注网络大数据。他和其他四个编剧,集中精力讲好一个故事,做到专业且有深度。因此,可以说《纸片屋》的产生源于大数据,但是其成功不限于大数据,而是更多地依靠导演、演员、创意、讲故事的手法等。 归根结底,一部影视作品的成功,充满了很多偶然性,并不是大数据能够决定的。

总之,在利用大数据开发影视作品时,需要回归作品本身。选择一个观众都喜欢看的题材,需要下功夫想出一个与众不同的讲故事的方式,用专业、有深度的剧情留住目标观众。否则,就会出现热乎乎的数据产生一个冷冰冰的票房成绩现象。毕竟,受众在网络上发表的意见、留下的浏览痕迹以及展示的喜好都只是表象。在这些表象之下,只有看到有价值的东西,才能实现对大数据技术成熟、完美的应用。


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