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「uedbet人工客服」中国电影业大数据的发展及局限​

宋坪网 2020-01-11 17:03:44
[摘要] 电影没有大数据是万万不能的2015年可以定义为中国电影的“大数据元年”。这也导致中国电影市场长期萎靡,其中大数据工具的缺失不得不说是其中重要的原因之一。电影大数据不是万能的所有行业发展到一定的高度,必然会成为资本运作的产物,譬如房地产,譬如互联网,现在轮到了电影业。

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uedbet人工客服,中国目前被国际资本关注的行业主要有两个:一个是互联网,另外一个就是电影。这两个受益于“人口红利”2.0时代的大娱乐行业,正在成为中国实体经济下滑大背景下为数不多的亮点。这两个蓬勃发展的行业有一个共同的特征:市场开放比较充分,商业气氛浓,国有资本没有形成垄断(或者曾经垄断而后放开),民营金融资本则充当了行业主力军。

电影没有大数据是万万不能的

2015年可以定义为中国电影的“大数据元年”。之所以这么定义,主要有几个标志性事件:

第一个标志性事件就是“小镇青年”概念的流行,这个概念的产生就是标准大数据时代的产物,可以说开启了“大数据元年”电影市场精准投资和营销的时代。通过电子票务网站的用户数据分析,对电影人群进行精确定位,从而让中国电影市场定位了“小镇青年”以及“小镇青年电影”这样新的用户群体和电影类型。

另一个重要事件就是2015年10月广电总局的实时票房数据平台上线,官方权威性的数据统计终于可以做到每日更新。而在这个之前以猫眼、艺恩为代表的电子票务网站早就做到了实时更新(半个小时),他们通过自己的票房预售平台汇总的大数据进行票房预测,这些商业大数据网站要比广电总局推出的官方票房平台更加专业化。

追根溯源,大数据这个概念第一次出现在影视行业源于2013年美国netflix公司出品的政治悬疑电视剧《纸牌屋》。这家成立于1997年,早期以dvd租赁为主业的公司,在2007年发展成了电影在线点播网站,通过对用户的大数据分析制作出了火爆全球的《纸牌屋》系列剧,可以说netflix公司是影视大数据公司的鼻祖。而目前在中国火热的网络剧和网络大电影基本上就是沿袭了《纸牌屋》的制作模式和风格。完全以用户为导向,剧情上偏重口味,模式上采用在线点播收费和广告分成,通过大数据进行用户行为分析等。

对于大数据,影视圈人士看法不一。传统的电影人对此不屑一顾,而来自互联网的影视从业者则奉为圭臬。笔者认为:虽然目前电影业的大数据还不完善,但是它已经开启了影视金融化的道路。

大数据工具的出现让更多专业的投资机构开始大规模的进军电影业,金融资本的到来为电影产业链的发展提供了资金支持,同时也为中国电影的繁荣打下了坚实的基础。对于金融投资者而言:不怕风险大,怕的是无法进行风险评估;而对于影视从业者来说:不怕电影烂,怕的是没人投钱拍电影。

上个世纪末中国商业电影起步之初,电影票房几乎没有权威统计,各家影视公司对自家的票房几乎都是信口开河,水分极大,这也导致了投资方和电影公司的严重信息不对称。影视圈封闭性强、潜规则多、门槛高,很多专业投资者望而却步。这也导致中国电影市场长期萎靡,其中大数据工具的缺失不得不说是其中重要的原因之一。

从基因上来说,互联网与影视业是天生一对:一个是平台,需要靠内容来发展用户,另外一个是内容,需要靠营销去吸引观众,最关键的是两个行业的用户群体还高度重合。于是双方一拍即合,“互联网+电影”成为贯穿2015年全年的主题,而且还创造出了“诗和远方”这样巨大的市场想象空间。互联网这个“门外的野汉子”的到来,打破了封闭的电影业,不管传统的电影人像林妹妹一样有多么的哀怨,互联网还是来了,不但带来了大数据工具还带来了真金白银,同时也让更多有才华、有理想的年轻人实现了自己的电影梦,譬如开心麻花团队的《夏洛特烦恼》,主持人大鹏导演的《煎饼侠》、广告导演易小星的《万万没想到》,作家导演郭敬明的《小时代》系列以及专业赛车手韩寒导演的《后会无期》等,都是这几年中国电影市场出现的现象级作品。如果没有大数据,没有金融资本的积极参与,这些业余导演几乎很难有机会登上大荧幕。

电影大数据不是万能的

所有行业发展到一定的高度,必然会成为资本运作的产物,譬如房地产,譬如互联网,现在轮到了电影业。金融催生泡沫的同时又是行业繁荣的动力,而在这里面大数据成为了不可或缺的基础设施。但即使是大数据最发达的金融行业,凭借浩如烟海的技术参数、公司研报、财务指标,也没有几个人能够真正战胜市场,电影大数据同样存在局限性。

1、大数据体系不完善

虽然越来越多的专业影视大数据网站开始在这个行业进行垂直细分(如艾漫、艺恩、猫眼等),但是相对于其他行业,电影业大数据体系还很不完善,后期可发展的空间很大。

2、票房不真实

任何一个行业的数据都会存在水分,甚至很多国家级经济统计数据也未必真实。譬如最基本的电影票房,一部电影的票房中,观众真实购买的比例是多少?出品方通过互联网票补的比例是多少?出品方通过买票房制造的虚假票房有多少?有多少偷漏的票房?这个很难做详细统计。像前一段日子《叶问3》的出品方大肆买票房的现象在业内几乎就是明规则。

3、文艺作品的特殊性

即使数据真实、工具完善,文艺作品的特殊性也会影响大数据工具的有效性,比如一部电影是否“叫好又叫座”,即从艺术价值和市场价值都得到了观众的认可,就很难去通过大数据来量化。

首先从电影创作角度来说,大数据所能提供的帮助只能是外围,譬如我们可以知道市场上什么题材流行,哪个明星比较火爆,但是至于能不能创作出一部好电影,则主要靠电影艺术家们的能力和天分。

从电影市场角度而言,一部电影的票房大卖也需要各种条件,并不是好电影就一定有好票房,烂电影一定卖不出钱这么简单。虽然有大数据来支撑做到精准观众定位和票房预测,但是在一个激烈竞争的电影市场,偶然性因素太多,很多电影的成功和失败都带有不确定性因素,这也导致中国票房预测的难度加大。

结语

大数据的确是个不可或缺的元素,重视它有助于提高成功概率。影视市场的不确定性相对于其他行业要大得多,而大数据可以帮助我们在这个不确定性的市场中寻找相对确定性。但同时大数据也只能是作为一个辅助性存在,而不能成为决定性因素,一味听信甚至迷信大数据,也许会带来灭顶之灾,最近的例子就是明星云集的《华丽上班族》。真正决定电影品质的仍然是创作(故事+拍摄+表演+制作)。未来中国的电影业,必然需要既懂创作又掌握数据的复合型人才,才能相得益彰、良性发展。

【文/大米 作者微信:dami517】

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