善用大數據 賦能好作品

大數據不能取代人的創作，但它可以在文藝創作生產各個環節提供有益參考，賦能更多好作品

什麼是大數據？它有4個特徵：數據量大、多樣性、產生速度快和價值密度低。隨着互聯網的快速發展和廣泛應用，產生了海量數據。相對於傳統數據而言，這些數據體量極大，數據源繁雜多樣，容納大量圖像、文字、網頁、音頻、視頻等，因而被稱為“大數據”。

傳統數據技術已經無法處理大數據，於是，大數據處理技術應運而生。目前通用的大數據處理技術是具備海量處理能力的分佈式計算系統。它擁有巨量的數據存儲能力，以及由強大的中央處理器、圖形處理器和專有芯片構成的計算集羣。這些數據處理工具可以做到6小時內處理100PB數據（相當於1億部高清電影），每秒處理7.8萬張圖片。而在底層存儲計算能力之上，是自然語言、計算機視覺和語音等技術。有了它們，機器能更好地學習、理解和處理複雜數據。

在文藝創作領域，人們對數據背後規律的探尋，早在互聯網時代到來之前就已開始。比如，電影行業對票房、排片率、上座率等數據的關注。但直到互聯網大數據出現，在線文藝作品最後的“黑匣子”才真正打開。如今，所有觀影數據、用户交互數據、播放表現、演員等構成一個龐大的數據系統，通過人工智能的分析，量化成一些固定指標。這些指標可以在一定程度上反映用户面貌，已經廣泛為採買、製作、投資、宣發和播放各個環節提供參考。

比如，“選角”是大數據應用的一大場景，大數據算法可通過輿情數據提煉出網友對演員的評價標籤，計算演員和候選角色的標籤相關性，網絡劇《長安十二時辰》中張小敬的扮演者就是由大數據參與推薦的。除了選角，大數據還能指導剪輯。觀眾對視頻的觀看反應，比如何時拖動視頻進度條快進等等，都會納入監測範圍，從而讓製作者對觀眾喜好判斷有據可依。而在重大體育賽事中，機器甚至可以智能生成精彩短視頻（如進球瞬間），直接成為內容生產的一環。此外，在“千人千面”的分發機制下，不同用户在視頻平台看到的首頁是不同的。就算是看到同一內容，其封面圖和推薦文案也可能是量身定製。

大數據對文藝創作的指導作用到底有多大？一段時間以來，一直存在兩種截然相反的觀點。一是將大數據描述為文藝創作的“爆款鍊金術”。伴隨網絡視聽的迅猛發展，競爭越發凸顯，為了從中突圍，製作方對於“爆款”的追求較以往更甚。用數據説話，一定程度上可以消除節目反饋“不確定性”，提升“爆款”命中率。另一種觀點則將大數據置於藝術家“創意”“靈感”的對立面，認為技術探索在文藝創作者的智慧面前顯得虛妄。這兩種觀點都失之偏頗，文藝作品具有特殊屬性，用大數據描繪它的難度遠高於一般商品，但否認科技與藝術在當下深度融合的趨勢，同樣不可取。事實上，5G、人工智能、虛擬現實、超高清顯示等新技術無一不在深刻影響文藝發展。

因此，應合理認識大數據在文藝創作中的參考價值，善於利用而不是一味追捧。通過分析數據，有助於瞭解觀眾喜好和習慣，認識當下藝術潮流、創作方向，從而為創作提供參考。大數據和人工智能的結合應用，甚至可以將人力解放出來，使創作者得以騰出更多精力，投入到不可替代的精神創造中去。

但大數據提供的參考仍然是有限的，觀眾淺層的娛樂需求容易歸納，更深層次的文化追求和價值取向卻不易探究。“爆款”沒有標準計算公式，一部文藝精品誕生依靠的是艱苦創造和不斷創新。如果本末倒置，以為集納了大數據推薦的流行元素和吸睛話題就高枕無憂，沒有在打磨作品上下足夠功夫，是不可能創作出優秀作品的。此外，對大數據的過度依賴，容易帶來統一標準趨向下的跟風與同化，使作品缺乏藝術個性和創新。以《中國詩詞大會》為例，如果單憑大數據監測，“詩詞”算不上熱門元素，但節目傳達出的優秀傳統文化內涵與質感，仍使它贏得觀眾喜愛，節目的模式創新和創作者的文化堅持才是作品的核心競爭力。

大數據不能取代人的創作，但它可以在文藝創作生產各個環節提供有益參考，賦能更多好作品。隨着社會發展和科技進步，未來大數據的應用前景將更為廣闊。比如，隨着數據維度不斷細分，越來越多內在創作規律將被大數據挖掘出來；而隨着更有效的技術手段和認知框架的引入，在原來“大數據”基礎上，可以生產出更多“好數據”，比如在性別、年齡等人口統計學數據之外建立心理學標籤，和原有數據整合，就能形成觀察用户的一種“好數據”。從存儲計算到高度定製化的運用，相信只要我們善於利用，大數據將為文藝創作發揮更多積極作用。

（作者為阿里文娛首席技術官兼優酷首席運營官）