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美剧纸牌屋的成功之路,一切皆因“大数据”

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发表于 2016-4-1 12:10:34 | 显示全部楼层 |阅读模式
纸牌屋是由Netflix这个线上影音服务公司,用一亿美元买下版权,打破过去美国网络影音服务先跟HBO、FOX或者其他大电视频道买节目后,才在网络上播出的模式,直接由网络首播;跟过去一周一集不同,影迷们不用每週苦苦等待,「纸牌屋」当天一口气就推出一季13集。而「纸牌屋」更是请来大卫芬奇(David Fincher)作导演,以及凯文史派西(Kevin Spacey)扮演美国多数党党鞭的角色,话题性十足;一经推出,即在美国等地成为热门讨论焦点。



那么Netflix是否在买下本剧开拍前就知道这部片会红呢?纽约时报曾评论道:在美国的电视业里,没有什么事是确定的,也许你找齐金牌导演、实力派演员跟热门剧本,但还是跟掷骰子一样,都是在赌。是否有破解之道呢?任何一门生意,如果可以预见未来,是相当有杀伤力的,而Netflix凭借「纸牌屋」做到了这点。早在一年前,Netflix就开始利用大数据分析,对节目的进行安排。透过对观众收看习惯的了解,Netflix发现,那些喜欢看BBC旧版「纸牌屋」的观众,同样也喜欢大卫芬奇导演的电视剧,或凯文史派西主演的电视剧。因此,对Netflix的高层来说,购买这部由大卫芬奇导演,凯文史贝西主演的同名电视剧就是合理的。而这也最终让他们决定花一亿美元来购买这个1990年BBC同名电视剧的重制版。



去年11月,Netflix的公关总监Jonathan Friedland在接受「连线」杂志采访时说:我们知道观众在Netflix上的观看习惯,所以透过收视分析,我们对哪些剧集会受欢迎很有信心。随着时间推移,我们能够针对不同观众推出他们更加喜欢的节目。除了节目自身的受欢迎程度外,大数据战略还有一个优势:就是Netflix的推荐引擎也会有很大作用,这可以节省不少行销成本。Netflix的数据表示,75%的观众都会被Netflix推荐观看所影响。Netflix的公关副总裁Steve Swasey说:“透过我们的算法,我们可以发现那些可能喜欢凯文史派西或政治题材电视剧的观众,进而推荐给他们喜欢的剧集。”观众对新版「纸牌屋」的最初评价的确相当正面。人们不禁要问,大数据分析究竟给影视创作带来了什么?



Netflix的数据来自于它的2900万观众。每次观众的搜寻,好评或差评,这些数据也会和第三方数据,如尼尔森的收视数据综合对比。此外,再加上地理位置数据、装置数据,社交媒体分享数据,观众加书签的数据、每次观众登陆授权的数据,以及每部影片或剧集的数据,都会进入Netflix庞大的数据分析系统。通过Netflix的算法,Netflix不仅知道你星期天晚上比星期一下午更可能会看恐怖片。也可能知道你更喜欢用平板电脑来看片。哪些地方的人们更加喜欢在星期天下午,用平板电脑观看Netflix甚至能够记录哪些用户当节目结束,幕后人员表开始跑时,就停止观看。分析凯文史派西,大卫芬奇的粉丝与政治题材电视剧的相关性,仅是很小的一个应用方式。Netflix透过对观众习惯的了解,足够它判断某些特定内容对观众的吸引程度。

Netflix的资深数据科学家Mohammed Sabah曾在研讨会上指出,Netflix可针对某一帧画面进行内容分析,分析当时的观看习惯。这些数据,可以和其他数据关联起来,得到更加完整的分析。而根据Sabah的演讲看来,这里的“其他数据”可能包括音量、颜色、背景等数据,这些数据可能综合起来,得出关于观众喜欢内容的有价值资讯。



Netflix的首席内容官Ted Sarandos表示:Netflix对观众非常有针对性。不像其他传统电视台或有线电视营运商,Netflix不需要把内容先放出去后才知道观众喜好程度,Netflix在内容播给观众前就已经知道这些。当然,以数据为中心的决策也不一定能保证成功。凯文史派西甚至大卫芬奇的参与,也不能保证一定成功。作为Netflix,它的目标是挑战HBO在高品质影片的地位。这需要对大数据分析进行精益求精的优化。要记住的是,任何大数据分析,也不可能避免小概率事件的发生。不过,Netflix在「纸牌屋」上的尝试,对于制片业是一个重要转折。新媒体公司过去几年来,已经在利用大数据分析的推荐引擎,向观众推荐他们喜欢的节目。而现在,大数据分析正深入到电影的创作环节。这对将来整个影视创作行业从剧本选择、导演与演员的选择,拍摄和后期製作,乃至行销,都会产生深刻的影响。


                             
                                              来源:今日头条
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