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大数据如何影响文化产品_数据分析师
2015-05-21
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大数据如何影响文化产品_数据分析师


近年来,大数据已经成为一个热门话题。它不仅影响着电子商务、金融服务、零售、医疗健康等行业,也开始在文化产业的各个领域发挥作用。

  根据美国的统计资料,文化传媒行业数据是仅次于政府信息数据的第二大数据来源。文化产业本身就能够不断地产生或获得新的数据资源。如何有效利用这些庞大数据,提高对消费者需求和偏好的了解,生产出更符合目标人群的商品,实现价值提升,已成为文化企业的新课题。本期“环球参考”以新近案例呈现大数据在外国影视、音乐、旅游、游戏、设计等领域的具体应用。

  影视:只拍观众想看的

  过去,制作一部影视剧,主要靠导演、制片人的经验;投资一个影视项目,投资机构很多时候是依赖人脉关系网;播出一部影视剧,则主要借力播出平台的品牌效应。在这些环节中,观众作为客体只能被动地接受。如今,在大数据时代,这一影视制作、播出模式已被颠覆——观众想看什么,导演才拍什么。

  在影视领域,大数据运用的成功案例当数美剧《纸牌屋》。该剧的制作方既不是电视台,也不是传统的电影公司,而是一家视频播放网站。2012年,视频网站Netflix开始准备推出自制剧。在决定拍什么、怎么拍时,Netflix抛开了传统的制作方式,启用大数据。通过在该网站上3000多万订阅用户每天的点击操作,如收藏、推荐、回放、暂停、搜索请求等,Netflix进行精准分析,将这些数据用于倒推前台的影片生产。

  通过对大数据的分析、挖掘,Netflix发现,其用户中有很多人仍在点播1990年BBC经典老片《纸牌屋》。这些观众中,又有许多人喜欢导演大卫·芬奇,大多爱看演员凯文·史派西出演的电影。Netflix大胆预测,一部影片如果同时满足这几个要素,就可能大卖。于是,《纸牌屋》出现了,并大获成功。整部剧集一次性在Netflix网站发布,供订阅者观看,完全颠覆了传统的每周一集的播出模式。

  《纸牌屋》大获成功后,影视业兴起了利用大数据的浪潮。亚马逊等不少有实力的网站均开始通过大数据技术制作自制剧。

  旅游:预先知道游客想去哪儿

  前不久在法国举办的阿维尼翁论坛上,大数据也成为人们讨论的热词。

  为吸引更多的外国游客,法国蓝色海岸区域旅游委员会和法国移动运营商Orange联合在蓝色海岸进行调研,对本区游客的游览路线、住宿、游客数量等进行测量和分析。试验期内,Orange对超过100万个在漫游状态下的用户进行了分析。用户电话的定位系统提供了他们在该地区停留的时间,也较为准确地构建出了游客的活动范围。同时,Orange公司与地区内的数据共享运营商IGN合作,有效收集到了该地区游客游览最多的地方、游客偏好的住所、到达该地区及离开的时间等。

  这些微不足道的信息拼凑而成的大数据通过统计及图示的方式,为地区旅游发展提出了明确的修改方案,比如改善酒店位置、调整接待不同国籍外国游客的方式及地点、针对不同种类的旅游者制定相应类型的活动等。这些方案有效提高了地区的旅游服务。

  同样的,法国旅游发展署也通过委托专业公司或到外国社交网络进行数据收集进行大数据分析。由于中国、日本游客近年来是法国旅游的主力军,法国旅游发展署在中国和日本的社交网络开展了相应的数据收集。

  在线音乐:精确投放广告

  在欧美国家,网络音乐下载需付费。在线收听免费,但需忍受音乐之间插播的广告。不合时宜的广告往往让用户大为扫兴。在大数据时代,这一状况将得到改善。一些在线音乐服务商通过收集用户的数据,如音乐类型偏好,收听音乐的场所、时间段等分析用户的口味,从而推送让用户感兴趣的广告,提高用户的体验度。

  Pandora电台是美国最流行的提供在线音乐服务的软件,拥有7200万名活跃用户。用户只要输入喜欢的歌曲或歌手,Pandora电台就会为用户建立一个私人电台,不断播放风格相近的音乐。收听过程中,用户还可以选择“喜欢”“不喜欢”或者“我听腻了”,来对电台进行调整,使其播放的音乐更符合自己的口味。

  基于大数据研究,今年1月,Pandora电台推出“口味广告”,力求为用户插播“最适合”的广告。电台通过长期播放用户喜欢的音乐,进一步发掘每个用户喜欢的音乐类型,找到类似风格的广告进行投放。例如,在一个周末下午,用户正在收听激昂风格的音乐,电台会考虑投放一个关于波多黎各冒险游的广告;而对于一个周一早晨在办公室听类似激昂风格音乐的用户来说,电台也许会投放一个传统巴黎之旅的广告。

  艺术品市场:预测交易数量和市场变化

  2013年3月,德勤和ArtTactic联合发布了2013艺术品网上交易报告。该报告显示,艺术品在线拍卖将成为新增长点。过去的几年里,超过300家在线艺术品风投公司成立,至少71%的艺术收藏家在线购买过艺术品。随着这一数字的增长,新的数据将会不断产生。大数据对于其他行业的引领和预测,在艺术市场方面一样适用。

  艺术品行业的大数据主要包括用户、内容和渠道三方面。艺术品数据公司Artnet建立了覆盖美术、设计和装饰艺术的丰富数据库。签约用户可以通过搜集的艺术品交易记录,分析艺术品市场变化。比如将一些艺术家的信息选出,综合出一个流派的指数,从中观察交易数量的变化。这为艺术品研究报告的撰写提供了准确的数据。据相关报道,以过去10年来的艺术品交易市场情况为对象,通过大数据挖掘,发现占市场交易最大份额的是现代派和印象派画作,其中,现代派占比34%,印象派则为24%,二者抢占了全球艺术品市场的大半江山。

  时装设计:社交媒体抢走前排座椅

  大数据对时装设计也产生了变革性的影响。在时装行业,失策的代价将会非常高昂,而时装成功与否,往往取决于是否选择了合适的图案、颜色、面料、形状、尺寸等,而这些都属于大数据的范畴。

  时装行业的大数据源自无孔不入的社交媒体。每天,全球有超过10亿人活跃在社交网络上。每天都有上百万人在社交媒体上评论、分享、发微博,讨论什么是潮流。

  在大数据时代,最热门的时尚潮流不再专属于T型台。越来越多的知名设计师、品牌和零售商开始利用社交网络让公众参与到设计当中,而此前,这一行业只对时尚精英开放。例如,梅赛德斯-奔驰国际时装周已不再为时尚精英所独享。在过去的几个季节,越来越多的顶级设计师和品牌都在时装秀之前和期间在网上发布全新的设计,如奥斯卡·德拉伦塔在Instagram上发布了最新的高级女装成衣系列,巴宝莉的官方微博账号在模特们走秀之前就发布了后台的照片……顶级买家和时尚杂志主编也感受到社交媒体的影响。原本属于他们的前排座椅已被流行博客写手、拥有大批微博粉丝的摄影师和网络红人所占据,他们对大众的时尚影响力远大于传统的精英人群。

  电子游戏:让玩家参与创作

  如今,无论是社交游戏、手机游戏还是主机游戏,数据和分析在开发过程中都发挥着重要作用。通过大数据分析每日、每月活跃用户数,玩家支付费用和游戏时间等,游戏设计者不仅能使已存在游戏的客户体验度得到提升,也能为新游戏的推出减免不必要的风险。

  首次将数据分析的概念引进游戏领域的是社交游戏。Zynga、Playfish等早期采纳者由于针对客户体验数据采取对策而获得巨大收获,并通过增值性的调整留存了更多玩家,掌握了吸引新用户的方法。Zynga公司在发行游戏《城市小镇》之初,通过数据分析,发现新玩家很难完成游戏的初级任务,及时调整了关卡设计,在不丢失游戏魅力的基础上使任务简单化,并根据用户数据完善游戏设计,使游戏成功吸引更多玩家。

  就此,游戏设计者斯科特·休梅克表示,在游戏发行之前,游戏设计者很难对游戏图形、级别设计及趣味性、吸引力等进行准确评估,所以游戏设计的推行、测试和调整是重要的一环。这个过程离不开玩家的参与,更离不开大数据。

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