“大數據”成《紙牌屋》噱頭 國內視頻仍在“大數據”門檻之外
《紙牌屋》是用數據“算出”來的？
《紙牌屋》是一部美國政治題材電視劇，劇本改編自1991年首播的英國廣播公司BBC同名劇集，由視頻網站Netflix投資1億美元製作。敢於斥巨資老劇重拍，是因為Netflix在分析3000萬用户影視消費“大數據”後，認為其中有利可圖。
知名電影人大衞·芬奇曾拿着《紙牌屋》的改編劇本，找過美國多家電視台，卻沒有一家敢掏錢，因為誰也説不準一部20年前的老劇是否還有市場。Netflix也有類似的擔心，於是進行了“電視劇消費習慣數據庫”分析。最終，Netflix發現老劇《紙牌屋》依舊是點播熱門，而點播該劇的用户羣，也幾乎和網站上大衞·芬奇、凱文·史派西的粉絲圈重合，於是決定投資1億美元重拍，並由大衞·芬奇導演、凱文·史派西主演該劇。
美劇《紙牌屋》正在撬動影視圈由明星名導決定收視率的基礎。由於拍什麼、誰來拍、誰來演，由數千萬觀眾的收視統計決定，《紙牌屋》因此一夜成名，成為“大數據”時代，首部“算”出來的電視劇。專業數據隨即也成為全球影視行業的熱詞，不少中國視頻網站也開始行紛紛效仿《紙牌屋》模式，表示將以數據為依據，推出自制影視劇。
不過，《紙牌屋》的出品方Netflix日前卻迴歸明星名導説了算影視劇創作“傳統”，和大牌製作人導演簽約高調推出4部新劇，避而不談“大數據”模式。有人認為“大數據”概念不過被借來做了一次品牌廣告而已。
“大數據”只是《紙牌屋》的廣告詞
由於搭上了“大數據”這個熱詞，《紙牌屋》和Netflix眼下是影視圈、財經界，甚至技術領域的大紅人，《紐約時報》、《洛杉磯時報》、《經濟學人》等頗有影響力的海外媒體，都將其視作“數據革命”的代表。不過，在《紙牌屋》利用“數據”一炮而紅之後，Netflix卻在4部新劇的宣傳中閉口不提大數據，而是回到了吆喝明星甚至重口味的“傳統”。
“警告：本劇有大量十分噁心的恐怖鏡頭和正面全裸的情色鏡頭，不適合在工作場合觀看，也不適合未成年人觀看，定級為最高限制級……”這是Netflix在《紙牌屋》之後推出的新劇集《毒林》的“敬告觀眾”。
《毒林》是Netfli x繼《紙牌屋》之後推出的又一部自制劇，完全沒有了“大數據”的影子，轉而以司空見慣的名導演、重口味作為新劇的叫賣重點。
《毒林》走的完全是重口味吸引人的路線。劇集故事開頭給人的第一印象是懸念兇殺：有人在古德弗利家族的舊鋼廠附近發現一名年輕女孩的屍體。小鎮上因此流言四起，17歲吉普賽少年皮特和古德弗利家族的繼承人羅曼成了主要嫌疑人。兩位年輕人決心聯手調查真相，為自己洗清罪名。不過隨着劇情的推進，觀眾會發現小鎮上充斥着“超自然”的生物：皮特是一個狼人，古德弗利家族的女主人則是150歲、長生不老的女人……
在《毒林》以“最高限制級”為賣點的同時，Netflix公佈將和《黑客帝國》、《雲圖》的導演拉娜·沃卓斯基和安迪·沃卓斯基合作，開發新劇《Sense8》。目前，製作方對劇情的形容只有一句“扣人心絃的，發生在世界範圍的，關於思維鏈接和靈魂獵殺的故事”……
為什麼Netflix忽然放棄了一戰成名的“大數據”，轉而以司空見慣的名導演、名角、重口味作為新劇的叫賣重點？
“‘大數據’或許只是一種噱頭。”有業內人士分析稱，對於目前的影視製作而言，導演、編劇、明星演員依舊是最可靠的市場要素。比如美國有線電視網絡媒體公司HBO，就採取對導演強烈的個性“完全信任”的態度，以導演為中心，去挑選製片、編劇、演員。同樣，國內的視頻網站，每每推出自制劇時，也都有自己的團隊替觀眾做主選定導演、挑選劇本，其流程和普通的電視劇製作公司並沒有不同。
“Netflix發現20年前的英國老劇《紙牌屋》依舊是點播熱門，而點播該劇的用户羣，也幾乎和網站上大衞·芬奇、凱文·史派西的粉絲圈重合，於是決定投資重拍，並由大衞·芬奇導演、凱文·史派西主演該劇。”一位電視劇製作人對記者説，“《紙牌屋》和大數據之間的關係，聽上去很有道理，但是抹去‘大數據’，大衞·芬奇、凱文·史派西以及經典英劇改編，有這些理由的《紙牌屋》能不紅嗎？”
還有業內人士為Netflix算了一筆賬，認為1億美元買下的《紙牌屋》總共2季26集，幾乎就是一種“豪賭”。這1億美元是用“大數據”算出《紙牌屋》的額外成本？對比艾美獎得主《廣告狂人》、《斯巴達克斯》等美劇200萬美元左右的製作費用，《紙牌屋》400萬美元的單集平均成本大大超過了製作標準，有人測算，目前擁有3000萬註冊用户的Netflix，需要新增100萬一年期合約付費用户才能收回《紙牌屋》的成本。
數據分析讓投資方更瞭解觀眾？
“與其説是投資方做的決定，不如説是3000萬觀眾要求重拍《紙牌屋》。擁有大數據分析能力之後，投資方比觀眾更瞭解觀眾。”有美國劇評人認為，大數據將成為影視產業的生產力，被收視率埋葬的好劇不勝枚舉。但是Netflix如何利用大數據跑贏收視率卻始終雲裏霧裏，令大數據的性價比成為業界討論的重點。
相比傳統收視率統計只抽取數千個樣本户，“算”出《紙牌屋》的數據庫卻包含了3000萬用户的收視選擇、400萬條評論、300萬次主題搜索，是名副其實的“大數據”。這些數據源自Netflix數年來積累的數據資源。財經刊物《中國企業家》報道稱，當一位用户通過瀏覽器登錄Netflix賬號，Netflix後台技術將用户位置數據、設備數據悄悄地記錄下來。這些記憶代碼還包括用户收看過程中所做的收藏、推薦到社交網絡等動作。在Netflix看來，暫停、回放、快進、停止等動作都是一個行為，每天用户在Netflix上將產生高達3000多萬個行為。
Netflix是目前美國最大的在線視頻點播商，主營業務類似我國的視頻網站，擁有3000萬活躍用户。在用大數據算出《紙牌屋》一戰成名之前，它也經歷過一段轉型期。Netflix的主營業務曾是通過郵寄方式租賃DVD，不過擁有實體載體的內容行業，卻隨着互聯網的普及而衰敗，轉變盈利模式的Netflix逐漸開發了流媒體播放業務，為付費用户提供電視、計算機、智能手機的影像節目視頻。
相比以往的租賃業務，提供視頻內容不僅需要更高昂的版權費用、技術開發、服務器投入等額外成本也相當可觀，Netflix轉型後即遭遇營收增速放緩、成本費用激增。有財經媒體稱，Netflix不被投資人看好，去年第三季度，營收和收益雖超過預期，股價卻依舊暴跌。
有人分析，Netflix的數據庫是個大寶藏，但是很難在一時間找到數據開發的工具。就像知道腳下有石油，卻不知道用什麼方法開採提煉一樣。早在《紙牌屋》之前，Netflix也曾使用數據分析，選擇播出的影視劇。法國電影《不要告訴任何人》，在美國的票房只有600萬美元，Netflix卻利用數據分析發現，其中有文章可做。2011年時，Netflix播放《不要告訴任何人》，影片播放排名位居節目排名第四位。
有財經評論分析稱，無論是否真正運用了“大數據”，Netflix都贏了，不僅擁有了新增用户，還藉機開拓了上游市場，找到了知名導演編劇，擺脱好萊塢版權的困擾，走上了自制劇之路。
用數據“算出”中國的電視劇，為時尚早
有了《紙牌屋》的案例，不少擁有大量用户數據的公司，都宣稱將採用大數據分析的方法，根據用户喜好訂製內容。對於視頻網站、電子書、社交網站而言，應該用什麼工具、從什麼角度去開發已經積累的海量數據，目前依舊停留在理論和嘗試階段。業界表示，國內視頻網站，數據分析、資金投入都還在門檻之外。
海外媒體報道，亞馬遜正在效仿Netflix製作《紙牌屋》的模式，同時運作10餘個電視劇項目。不甘人後的還有微軟、谷歌、蘋果、英特爾和幾家社交網站，它們都有計劃通過大數據分析，製作影視劇或其他類似產品。有人分析，好萊塢的獨家授權費用越來越高，版權成本上升導致視頻網站的資本開支加大。與此同時，內容競爭日趨激烈，Netflix正在面臨美國家庭電視廣播網、亞馬遜、Hulu、YouTube的競爭。
不過，至今沒有人知道《紙牌屋》的點擊量，Netflix也守口如瓶沒有透露究竟如何分析積累的數據，重點和變量是哪些。有海外評論人士“唱衰”大數據分析模式：大數據並不能準確知道用户按下暫停鍵時的確切原因，所以能“算”出哪些因素組合在一起能跑贏收視率，卻不能“算”出為什麼能跑贏收視率，而不清楚消費需求的分析方法並不靠譜，依舊是一場“賭博”。
海外媒體披露，為了找到分析大數據的方法，Netflix沒有少花功夫。首先，千萬級別的用户對網站提供的影片給出1至5星的評級，幾年下來相關數據的總量超過百億條。要找準用户推薦新影視劇，識別觀眾品位需要一個“算法”。然而要將巨大的數據轉化為生產力並非易事。
長年以來，為了提高算法精準，Netflix一直舉辦大型比賽招賢納士，以此拓寬數據挖掘處理能力。幾年前，Netflix還以百萬美元獎金徵集算法，開放了部分數據庫，向全球數學家和IT人士借力。雖然要求很簡單，只需要讓網站的推薦系統的能力上調10%，但是開放的數據竟然包括近50萬個匿名用户、2萬部電影、10億次評分。“超級富礦”的體量已經大到很難咬下第一口。
資料圖：國內某網絡自制劇劇照
那麼國內的視頻網站是否能製作出中國的用數據算出來的電視劇？記者在採訪搜狐、樂視等視頻網站時發現，國內視頻網站很早就意識到數據的重要性，並且積累了大量數據。比如樂視網通過分析用户收看時間，搜狐則利用購買的大量正版海外影視劇積累用户評價數據，不過，業界人士也表示，雖然積累的數據規模堪稱“大數據”，但是真正對其精確分析，甚至由數據分析決定導演、演員，目前國內的視頻網站還很難做到。
首先，視頻網站的內容由資本的興趣決定，但是國內的視頻付費市場並不成熟，目前的主要盈利模式還是廣告投放，很難完全以用户為中心決定影視劇的“配置”。業內人士認為，付費收視覆蓋成本，多屏融合加速之後，視頻服務才能突破網絡計算機的範疇，成為“客廳文化”，才有可能實現由數據説了算的定製服務。
其次，營銷必須和內容相關聯，根據觀眾喜好定製的節目，不但可以被定向推送給關聯觀眾，而且可以根據觀眾羣的定位“定製”廣告。最關鍵的因素則是國內的數據分析習慣並沒有形成，一方面“萬惡的收視率”“收視率造假”等收視率統計風波不斷，另一方面精確的數據分析始終未能納入影視劇投資成本，往往一本糊塗賬，更不用提“算出”一部劇。
一位國內視頻網站的負責人説，“你能算出凱文·史派西、大衞·芬奇是影視圈呼風喚雨的人物，但是你還得有個優秀的故事把他們裝進去，不過，大數據卻算不出一個故事。”