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【壹读百科】真的是大数据造就《纸牌屋》?  

2014-02-18 19:05:36|  分类: 壹读百科 |  标签: |举报 |字号 订阅

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【壹读百科】真的是大数据造就《纸牌屋》? - 壹读 - 壹读
 图片来自网络

壹读微信号:yiduiread


美剧《纸牌屋》第二季于情人节上线前夕,美国总统奥巴马发twitter说:“明天要看《纸牌屋》。不要剧透。”


美国总统在退休之前当然不可能给电视剧做广告,谈论《纸牌屋》,其实跟我们的市委书记上街扫地一样,可以看做一种“跟群众打成一片”的“亲民秀”,不过也足以看出,这部电视剧有多么火爆。


《纸牌屋》第一季推出的时候,出品方Netflix——一家山寨中国的优酷和土豆的网络视频公司(你不会真的相信吧),就到处宣扬“大数据”造就了《纸牌屋》的成功,称他们从3000万北美用户观看视频留下的行为数据中,分析出导演大卫·芬奇、演员凯文·史派西和英剧版的《纸牌屋》都大受欢迎,三者结合起来注定大获成功。


众多影视剧制作者仿佛茅塞顿开,找到了一条成功的秘籍,但其实,“大数据”可能仅仅是一个唬人的金字招牌。壹读君不打诳语,且听细表。

 

大数据好像很厉害的样子

我们先看Netflix披露的“大数据”搜集方法。Netflix在美国有3120万订阅用户,在全世界有4040万,每天用户在Netflix上产生3000多万个行为,比如暂停、回放和快进。订阅用户每天还会给出400万个评分,300万次搜索请求等等。通过分析这些数据,Netflix能够知晓自己用户在内容、题材和演员上的喜好,从而生产出迎合他们口味的作品。

 

果然是很厉害的样子啊,但且慢,让我们稍微想一想,就会发现漏洞不少。比如,计算机能给出用户行为的数据,但无法给出行为的因果关系。搜索一个演员,和喜爱这个演员并无必然的联系,有可能只是好奇。至于暂停和快进,有时候原因可谓天差地别,有可能是去上厕所,也有可能是猫跳上了键盘。而且,即便能够推算出用户过去喜欢什么作品,也无法预测将来会喜欢,否则每年就不会有“黑马神剧”的出现。

 

就算一切预测就绪,就能保证一定可以拍出受欢迎的作品吗?名导、名演员和喜闻乐见的题材,拍出的烂片可以列一箩筐,安吉丽娜·朱莉够火,约翰尼·德普也广受欢迎,爱情片一直受到群众拥护,三者强强联合,出来的是《致命伴侣》这种票房口碑双输的片子。

 

Netflix你这么说,MRC知道么?

相信“大数据”的前提是规定艺术是可以量化的,但事实显然不是这样。《纸牌屋》的成功宣传了“大数据”,而不是“大数据”造就了《纸牌屋》。《纸牌屋》具有一个好剧的基本特质:靠谱的监制,演技派演员(凯文·史派西两度获得奥斯卡金像奖)和一个赚尽眼球的政治题材。更重要的是,它拥有出色的剧本和极佳的导演水准,人物形象丰满,剧情跌宕起伏。而这些,是不能通过“大数据”量化的。

 

如果再回顾一下《纸牌屋》的诞生过程,事情就更明显了。制作公司MRC签下英剧版《纸牌屋》的改编权后,去找了好莱坞最大的经纪公司CAA,组成剧组核心团队,包括导演大卫·芬奇、编剧埃里克·罗斯、演员凯文·史派西。因为将团队和剧本打包,经纪公司可以获得总预算10%的佣金(没错,用户喜欢的大卫·芬奇和凯文·史派西“恰好”在同一家经纪公司呢)。这个时候,《纸牌屋》还没Netflix什么事呢。只不过后来MRC和CAA联系了包括好几家电视台,只有视频网站Netflix财大气粗,表示可以一次定制两季,而不是像一般电视台那样播完一季后根据收视再定,并开出了1亿美金的制作预算,才成为《纸牌屋》的出品方。也就是说,选剧本、组团队这些事都是别人干好的,跟Netflix的大数据思维没啥关系。

《纸牌屋》:我的成功不一定可以复制

为什么非要把《纸牌屋》和“大数据”联系起来呢?壹读君认为,概念营销的成分更大。IT行业要取代传统行业,总希望创造出一些新潮的、革命性的宣传概念,比如Netflix一次性上线13集电视剧,以数据预测走向等等。

 

其实,《纸牌屋》不是Netflix的第一部自制剧,《莉莉海默》才是,有人听说过吗?《纸牌屋》之后,同样出自Netflix的《铁杉树丛》也并没有复制辉煌——并不是有了大数据,成功就能批量复制。

 

其实很多专业人士已经看到“大数据”概念膨胀下的泡沫。比如优酷CEO古永锵就认为,《纸牌屋》靠的主要是制作,“大数据”有用,但不能神化。

 

《纸牌屋》的成功,和一般影视作品成功的秘诀并无二致。首先是资本运作合理,其次是作品质量过硬,然后是公关宣传出彩。而且,它也有任何成功剧所不可欠缺的偶然性,比如内容与一些政治事件巧合、总统的偏爱等等。但无论如何,用“大数据”去反推它的成功,都显得“simple and naive”。打个比方,如果我们国家建造出世界上最强的数据分析系统,x导和x导从此就能拍出好片子了吗?


壹读君知道爱看《纸牌屋》的你是一口气读完这篇百科的,快歇歇,点个转发缓口气~

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