引導(dǎo)語：隨著云計算和大數(shù)據(jù)的蓬勃興起，通過大量的數(shù)據(jù)挖掘觀眾的興趣從而指導(dǎo)影視創(chuàng)作的手段已經(jīng)引起越來越多專家學(xué)者的關(guān)注。以下是YJBYS的小編為大家找到的大數(shù)據(jù)對影視創(chuàng)作的改變探討。希望能夠幫助到大家!

　　摘要

　　Abstract

　　第一章 緒論

　　一、研究的背景和意義

　　(一)研究背景

　　(二)研究意義

　　二、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

　　(一)大數(shù)據(jù)下用戶興趣模型的研究

　　(二)大數(shù)據(jù)背景下影視運營的研究

　　(三)大數(shù)據(jù)背景下影視創(chuàng)作的研究

　　(四)研究評述

　　三、論文的主要研究內(nèi)容

　　四、研究方法和論文的組織結(jié)構(gòu)

　　第二章 大數(shù)據(jù)環(huán)境下的影視創(chuàng)作背景

　　一、大數(shù)據(jù)的含義

　　二、大數(shù)據(jù)帶來的變革

　　三、大數(shù)據(jù)在影視媒體中的應(yīng)用

　　第三章 以電影《美人魚》為例闡述大數(shù)據(jù)背景下的影視創(chuàng)作的發(fā)展

　　一、電影《美人魚》概況

　　二、電影《美人魚》的大數(shù)據(jù)分析

　　(一)電影《美人魚》大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)定位

　　(二)電影《美人魚》大數(shù)據(jù)分析的內(nèi)容篩選

　　(三)電影《美人魚》大數(shù)據(jù)分析的觀眾選定

　　三、電影《美人魚》大數(shù)據(jù)分析總結(jié)

　　第四章 大數(shù)據(jù)對影視創(chuàng)作的影響及其存在的問題

　　一、大數(shù)據(jù)對影視創(chuàng)作的影響

　　(一)大數(shù)據(jù)對作家觀念和作品主題的影響

　　(二)大數(shù)據(jù)對文學(xué)創(chuàng)作的影響

　　(三)大數(shù)據(jù)對經(jīng)典文學(xué)的顛覆

　　二、大數(shù)據(jù)時代影視創(chuàng)作存在的問題

　　(一)大數(shù)據(jù)分析在國內(nèi)尚未成熟

　　(二)忽略了影片的實質(zhì)內(nèi)容

　　第五章 對大數(shù)據(jù)背景下影視創(chuàng)作環(huán)節(jié)的一些建議

　　一、需要培育大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)設(shè)施

　　(一)信息聚合類影視網(wǎng)站是一個商機

　　(二)注重數(shù)據(jù)分享

　　二、需要注重影片的藝術(shù)價值

　　(一)采用分類評分

　　(二)通過市場預(yù)熱降低投資風(fēng)險

　　(三)藝術(shù)價值與票房并重

　　結(jié)論

　　參考文獻

　　致謝

　　摘 要

　　隨著云計算和大數(shù)據(jù)的蓬勃興起，通過大量的數(shù)據(jù)挖掘觀眾的興趣從而指導(dǎo)影視創(chuàng)作的手段已經(jīng)引起越來越多專家學(xué)者的關(guān)注。2013 年，美國視頻網(wǎng)站 Netflix投拍的電視劇《紙牌屋》第一次將大數(shù)據(jù)技術(shù)運用于影視創(chuàng)作之中，取得了巨大的成功，自此全球的影視業(yè)都開始關(guān)注大數(shù)據(jù)在影視創(chuàng)作中的應(yīng)用。對我國投拍的電影《美人魚》的大數(shù)據(jù)分析也為今后的影視創(chuàng)作提供了大量可供參考的依據(jù)。

　　但當前大數(shù)據(jù)在影視創(chuàng)作上的應(yīng)用仍然存在很多問題，如僅僅只依靠市場、收視率、票房來評價影視作品存在很大的局限性，票房反映不了人的心理狀態(tài)也反映不了人們對一部作品的喜愛程度。在此背景下，本文對大數(shù)據(jù)對影視創(chuàng)作的影響展開研究。

　　首先是大數(shù)據(jù)環(huán)境下的影視創(chuàng)作背景，所謂的大數(shù)據(jù)指的是海量的資料和數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)分析則是通過分布式云平臺將海量的用戶行為數(shù)據(jù)或者其他數(shù)據(jù)收集上來之后，對用戶行為進行分析的手段，當然，其目的可能多種多樣，用戶行為分析只是其中的一個目的。大數(shù)據(jù)一般指數(shù)據(jù)容量大，數(shù)據(jù)種類多，數(shù)據(jù)價值密度低，數(shù)據(jù)處理速度需求快。對海量數(shù)據(jù)的快速篩選、精準投放或者是用于指導(dǎo)營銷和決策，大數(shù)據(jù)和云計算擁有著越來越廣闊的應(yīng)用前景，在社交網(wǎng)絡(luò)發(fā)布信息沒有任何門檻，信息如病毒般擴散，從海量的信息中挖掘出有價值的信息可以為用戶的決策或者學(xué)習(xí)提供幫助，也可以為用戶節(jié)省大量的時間和精力，亦可以為企業(yè)的決策提供支持。其次是大數(shù)據(jù)背景下的影視創(chuàng)作現(xiàn)狀，這部分主要以案例研究為主。《美人魚》電影在取得不俗的票房成績的另一面是影片的批評聲不斷，一直飽受爭議，也說明這部電影仍然存在很多不盡如人意之處。思維方式即互聯(lián)網(wǎng)思維方式，在互聯(lián)網(wǎng)時代，青少年是主力軍，電影《美人魚》通過大數(shù)據(jù)分析以青少年受眾為主要突破口，并在之后的市場定位、生產(chǎn)制作過程和營銷策略等等方面無一不圍繞著這一群體進行設(shè)計，這使得電影《美人魚》在取得成功的同時也伴隨著諸多的爭議。三是大數(shù)據(jù)背景下的影視創(chuàng)作存在的問題，通過案例研究，分析我國在大數(shù)據(jù)背景下的影視創(chuàng)作的不足。對于電影的投資方來說，當然希望投資的每部電影都能夠獲得很好的票房，獲得不錯的收益，因此，投資商就希望通過大數(shù)據(jù)分析來降低自己的投資風(fēng)險，大數(shù)據(jù)分析對影視創(chuàng)作來說，有其有利的一面，但也有其不利的一面，就是在以商業(yè)利益為導(dǎo)向的社會里，投資商為了規(guī)避風(fēng)險，使得很多有價值的作品得不到拍攝的機會，因為沒有投資商愿意投錢拍攝。最后是大數(shù)據(jù)背景下的影視創(chuàng)作對策建議。在大數(shù)據(jù)背景下，電影《美人魚》雖然有爭議，但總體上仍然可以作為成功的案例。電影首先是要以消費者、受眾為中心，明確市場定位，這也正是電影《美人魚》通過大數(shù)據(jù)分析所做的努力。但是，電影終歸還是門藝術(shù)，是藝術(shù)就要有藝術(shù)價值而不能為商業(yè)利益所綁架，所以，拍攝一部影視作品的最終目的應(yīng)是一部觀眾喜歡的具有藝術(shù)價值的作品。

　　在影視創(chuàng)作大數(shù)據(jù)的理論研究上我國還比較缺乏，大多都是對實例的分析，缺乏系統(tǒng)的具有指導(dǎo)意義的理論，本文的研究期望能夠?qū)ο嚓P(guān)領(lǐng)域的理論研究提供借鑒。此外，我國的影視創(chuàng)作和好萊塢影視創(chuàng)作相比仍然有著很大的差距，如何面對新媒體和大數(shù)據(jù)帶來的巨大變革，幫助影視創(chuàng)作者抓住機遇、迎接挑戰(zhàn)，是本文的現(xiàn)實意義所在。

　　關(guān)鍵詞 大數(shù)據(jù);影視創(chuàng)作;數(shù)據(jù)挖掘

　　Abstract

　　With the booming of cloud computing and big data, through a lot of the audience'sinterest so as to guide data mining means of film and television creation has drawn theattention of more and more experts and scholars, in 2013, the video site Netflixsuperhero TV series /“house of CARDS/” for the first time the big data technologyapplied to film and television creation, has been a huge success, since then the globalindustry began to focus on big data in the application of the film and television creation.

　　Superhero movies in China/“Mermaid /”series data analysis also provides a largenumber of reference for the future of the film and television creation. But the current bigdata in the application of film and television creation still exist many problems, such asonly rely on the market, in response to ratings, the box office has a large limitation toevaluate the film and television works, the box office can't reflect people's state of mindcan reflect people's love in the novel. In this background, this article on big data tostudy the influence of the film and television creation.

　　the first is the big data under the background of the film and television creationbackground, the so-called big data refers to the vast amounts of information and data,large data analysis by distributed cloud platform will vast amounts of user behavior dataor other data collected, the means of the analysis of user behavior, of course, thepurpose may be varied, user behavior analysis is one of the purposes. Big data average according to the large capacity, data types, data value density is low, the dataprocessing speed demand fast. For rapid screening of massive data, accurate delivery, oris used to guide the marketing and decision-making, big data and cloud computing withmore and more broad application prospects, publishing information in social networksno threshold, information spread like viruses, from the vast amounts of information candig up the valuable information for the user's decision or provide help, also can save alot of time and energy for the user, can also provide support for the decision ofenterprise. Followed by big data under the background of the film and televisioncreation present situation, this part mainly case study. /“Mermaid /”in theaforementioned film criticism is the other side of the box office, has been controversial,also suggests that the film there are still not satisfactory in many places. Way ofthinking that the Internet way of thinking, in the Internet age, teenagers are main force,large film/“Mermaid /”through data analysis to teenage audience as the mainbreakthrough point, and then the market orientation, production process and marketingstrategy, etc all around this group to carry on the design, which makes thefilm/“Mermaid /”in the success of also accompanied by a lot of controversy. Three is bigdata problems under the background of the film and television creation, through the casestudy, analysis of our country under the background of big data, film and televisioncreation. For film of the investor, certainly hope investment each film are able to obtaingood box office, get good benefits, therefore, investors will want to reduce theirinvestment risk through the analysis of the large data, large data analysis for film andtelevision creation, be beneficial, but also has a downside, is in the commercial interestoriented society, investors in order to avoid risk, make a lot of valuable works wasdenied the chance of shooting, because no investors willing to invest. Finally the bigdata under the background of the film and television creative countermeasures andSuggestions. Under the background of big data, the film /“Mermaid /”althoughcontroversial, but on the whole, still can be used as a successful case. Film is first andforemost to consumers, the audience as the center, a clear market positioning, which isthe movie/“Mermaid /”efforts by big data analysis. But the movie, it is an art, art isartistic value and cannot be kidnapped by commercial interests, therefore, the ultimategoal of making a film and television work should be an audience like works of art value.

　　In film and television creation on the research of the theory of the large data isrelatively lack in our country, mostly on the analysis of examples, the lack of a systemhas a guiding significance to the theory, in this paper, the research on the relatedtheoretical research in the field of hope. In addition, compared to China's film andtelevision creation and Hollywood film and television creation still has very bigdisparity, how to face the new media and big data bring huge change, help film creatorsto seize the opportunity, meet the challenge, is the real meaning of this article.

　　Key words: big data; The film and television. Data mining

　　第一章 緒 論

　　一、研究的背景和意義

　　(一)研究背景

　　現(xiàn)如今，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)貫穿于社會的各個領(lǐng)域，經(jīng)過時間的檢驗，各行各業(yè)都不再懷疑大數(shù)據(jù)的能力，從只是一個模糊的概念到實際的應(yīng)用，從結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析到非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析及半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析，大數(shù)據(jù)技術(shù)在不斷的向前發(fā)展著。在影視行業(yè)中，好萊塢電影工業(yè)為世界電影產(chǎn)業(yè)的發(fā)展做出了巨大的貢獻，好萊塢電影工業(yè)的成長法則就是創(chuàng)新再創(chuàng)新，從聲音、特效到制作，好萊塢的創(chuàng)新腳步從未停止過，在互聯(lián)網(wǎng)浪潮來臨以后，通過信息技術(shù)與數(shù)字技術(shù)的運用，好萊瑪電影再次將其恢弘的制作效果展現(xiàn)在觀眾面前，從而成為好萊瑪電影的魅力所在。隨著云計算和大數(shù)據(jù)的蓬勃興起，通過大量的數(shù)據(jù)，挖掘觀眾的興趣從而指導(dǎo)影視創(chuàng)作的手段已經(jīng)引起越來越多專家學(xué)者的關(guān)注，2013 年，美國視頻網(wǎng)站 Netflix 投拍的電視劇《紙牌屋》第一次將大數(shù)據(jù)技術(shù)運用于影視創(chuàng)作之中，并且取得了巨大的成功，自此全球的影視業(yè)都開始關(guān)注大數(shù)據(jù)在影視創(chuàng)作中的應(yīng)用。

　　大數(shù)據(jù)時代下大量的專家和學(xué)者都針對大數(shù)據(jù)展開深刻的研究，預(yù)測我們的未來生活的各個領(lǐng)域都將很大程度上的受大數(shù)據(jù)的影響。在傳媒行業(yè)大數(shù)據(jù)分析正深入到電影的創(chuàng)作環(huán)節(jié)，這對影視創(chuàng)作從劇本選擇，到導(dǎo)演、演員的選擇，再到拍攝和后期制作乃至營銷，都將產(chǎn)生深刻的影響。大數(shù)據(jù)為影視行業(yè)可能帶來深刻的影響和巨大的價值，這一點已經(jīng)被傳媒工作者所廣泛意識到，通過高新科技技術(shù)產(chǎn)業(yè)，對大數(shù)據(jù)進行全面的搜集、挖掘、整理、歸納、提精，從而達到影視創(chuàng)作領(lǐng)域前所未有的創(chuàng)作成果。根據(jù)需求將影視創(chuàng)作規(guī)模化，推進了影視行業(yè)的發(fā)展。大數(shù)據(jù)分析是具有積極意義的，隨著社交網(wǎng)絡(luò)和聚合類電影網(wǎng)站的飛速發(fā)展，在這些網(wǎng)站上發(fā)布了很多關(guān)于電影的評論信息，通過大數(shù)據(jù)分析可以獲得人們對某部電影的喜好程度或者是對某位演員、某位導(dǎo)演或者劇本的喜好程度，這樣的分析并不僅僅是通過打分來實現(xiàn)的，而是通過語義分析來實現(xiàn)的，當前在大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域流行的主題模型就是語義分析的手段之一，并且仍然在不斷的進步之中，這種分析獲得的結(jié)果對電影創(chuàng)作所能夠起到的指導(dǎo)性作用還是很明顯的，但是這種分析手段科技含量較高，技術(shù)難度大，我國在這方面的研究還比較滯后，根據(jù)大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生的聚合類網(wǎng)站也不夠多，能夠獲得的數(shù)據(jù)也有限，常常遭遇數(shù)據(jù)稀疏性問題，使得分析結(jié)果不夠精準。在科技能力不夠的情況下，我國電影行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析依然停留在對票房的統(tǒng)計，對電影的簡單評分等方面的研究，這種形式的大數(shù)據(jù)分析就有一定的消極意義存在，收視率高，票房好，代表喜愛這部電視劇的觀眾更多，收視率低，票房不好，代表喜愛這部電視劇的觀眾更少，這看起來并沒有什么不對，但實際上這會為影視行業(yè)帶來一定的問題，高的票房只能代表這部電影具有一定的商業(yè)價值，并不一定就能夠說明這部電影具有很高的藝術(shù)價值，反之，低的票房只能代表這部電影商業(yè)價值比較低，并不一定就能夠說明這部電影的藝術(shù)價值就不高，但是對于追求利益為主的電影投資方來說，片面的大數(shù)據(jù)分析常常使他們只關(guān)注電影的商業(yè)價值，而把影視的藝術(shù)價值忽略了，雖然投資商能夠保證盈利，但是這些為追求商業(yè)價值而拍出的影片并不能成為經(jīng)典，并且會很快從人們的記憶中消失。

　　綜上所述，國內(nèi)的電影工業(yè)與好萊塢電影的制作效果、技術(shù)手段相比有著巨大的差距，這樣的差距是短時間內(nèi)難以填補的，只能通過更加引人入勝的情節(jié)和內(nèi)容來抓住觀眾。大數(shù)據(jù)分析為此提供了契機，大數(shù)據(jù)分析可以應(yīng)用于電影創(chuàng)作的方方面面，如故事情節(jié)的編排、演員的選擇、營銷、制作、發(fā)行等等。通過大數(shù)據(jù)分析可以記錄人們上網(wǎng)時的行為，將用戶的行為習(xí)慣收集起來，如用戶喜歡看哪些電影，喜歡哪些主題，喜歡哪些情節(jié)等等，通過對這些行為習(xí)慣的分析可以建立用戶興趣模型，從而為我國電影的創(chuàng)作方面提供有利的條件。2016 年，我國由周星馳執(zhí)導(dǎo)的電影《美人魚》中的大數(shù)據(jù)分析也為今后的影視創(chuàng)作提供了大量可供參考的依據(jù)。但當前大數(shù)據(jù)在影視創(chuàng)作上的應(yīng)用仍然存在很多問題，如僅僅只依靠市場、收視率、票房來評價一部影視作品存在很大的局限性，票房反映不了人的心理狀態(tài)也反映不了人們對一部作品的喜愛程度，并且更反映不了一部電影的藝術(shù)價值。在此背景下，本文對大數(shù)據(jù)對影視創(chuàng)作的影響展開研究。

　　(二)研究意義

　　全球的各個行業(yè)各個領(lǐng)域都已進入“大數(shù)據(jù)時代”,中國影視行業(yè)也在迅速、蓬勃的發(fā)展。在影視行業(yè)中，影視創(chuàng)作領(lǐng)域?qū)儆谧罨A(chǔ)，也是最核心的環(huán)節(jié)。在大數(shù)據(jù)這樣一個時代背景下，影視創(chuàng)作領(lǐng)域也進入了創(chuàng)作的“藍海階段”,但在影視創(chuàng)作大數(shù)據(jù)的理論研究上我國還比較缺乏，大多都是對實例的分析，缺乏系統(tǒng)的具有指導(dǎo)意義的理論，本文的研究期望能夠?qū)ο嚓P(guān)領(lǐng)域的理論研究提供借鑒。

　　我國目前已是全球第二大票房市場，擁有大量的觀眾資源，電影市場所取得的成績也是有目共睹，但我國的影視創(chuàng)作和好萊塢影視創(chuàng)作相比仍然有著很大的差距。通過對大數(shù)據(jù)的分析，一方面可以促使我國影視行業(yè)與國際接軌，借鑒國外的成功先例，打破封閉、陳舊的傳統(tǒng)思想，實現(xiàn)創(chuàng)作上的創(chuàng)新，使我國的影視行業(yè)得到更好的發(fā)展。另一方面可以使我國的影視行業(yè)與先進技術(shù)接軌，利用中國這個強大的數(shù)據(jù)庫搶占先機，搜尋、挖掘其他國家沒有的創(chuàng)新點，創(chuàng)造出完全屬于自己的影視作品。如何面對新媒體和大數(shù)據(jù)帶來的巨大變革，幫助影視創(chuàng)作者抓住機會、勇于創(chuàng)新，是本篇文章的現(xiàn)實意義所在。

　　二、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

　　現(xiàn)階段國內(nèi)外相關(guān)的文獻主要集中在大數(shù)據(jù)下用戶興趣模型的研究，大數(shù)據(jù)背景下影視運營的研究、大數(shù)據(jù)背景下影視創(chuàng)作的研究等等方面。

　　(一)大數(shù)據(jù)下用戶興趣模型的研究

　　早在 2004 年，英國就已經(jīng)成立了一家叫 Epagogix 的數(shù)據(jù)分析公司，他通過對電影劇本的語義分析，建立模型來進行未來票房的評估。就此國外很早就開始了對用戶興趣模型的研究，起初主要分為兩大研究方向，一是基于規(guī)則的，如關(guān)聯(lián)關(guān)系規(guī)則，但應(yīng)用效果并不能令人滿意，另一種是基于信息過濾的，基于信息過濾的后來又分為基于內(nèi)容過濾的和基于協(xié)同過濾的，兩種方法都有一定的優(yōu)勢，但也都存在有一定的局限性，隨后又出現(xiàn)了混合模型，取得了不錯的應(yīng)用效果.

　　加利福尼亞大學(xué)的 Syskill&Webert(1997)提出了基于興趣的搜索引擎，該引擎通過對用戶搜索行為的收集，建立特定用戶的興趣模型，然后向用戶投放其可能感興趣的主題，該模型開創(chuàng)了基于興趣搜索的先河，但實現(xiàn)的成果還并不完善，特別是在收集用戶行為時對用戶正常行為的干擾過多，影響到了用戶體驗[2].

　　Web Watcher 大學(xué)(1998)開發(fā)了一個導(dǎo)航器，該導(dǎo)航器在用戶未知的情況下收集用戶的瀏覽習(xí)慣，再將這些瀏覽習(xí)慣推薦給其他同類型的用戶[3].Web Watcher大學(xué)隨后在這個導(dǎo)航器的基礎(chǔ)上也建立一個基于用戶興趣的瀏覽模型，通過用戶點擊鏈接的行為發(fā)現(xiàn)用戶的興趣所在，并通過不斷的學(xué)習(xí)來調(diào)整模型。該模型是基于對用戶行為的收集來決定向用戶投放的具體內(nèi)容，不再局限于搜索行為，也不局限于瀏覽行為，已經(jīng)具有一定的通用性。

　　Letizia 系統(tǒng)(2001)是麻省理工學(xué)院研發(fā)的，該系統(tǒng)收集用戶的各類上網(wǎng)行為，瀏覽的頁面，瀏覽某個頁面時間，輸入的搜索關(guān)鍵字等。該系統(tǒng)注意到了信息收集對用戶體驗的影響，并經(jīng)大規(guī)模使用驗證，該系統(tǒng)具有很好的實用性[4].

　　Susan Gauch 和 Alexander Pretschner(2009)建立了針對于個性化搜索的空間向量模型，該空間向量模型由用戶瀏覽的頁面和瀏覽的時間形成，并不斷進行修正。然后將搜索結(jié)果和該空間向量模型進行擬合，擬合度最好的結(jié)果即為輸出的搜索結(jié)果[5].

　　除此之外，亞馬遜，谷歌和臉書等社交網(wǎng)絡(luò)和電子商務(wù)平臺提供商也紛紛在各自的平臺上實現(xiàn)了基于用戶興趣的個性化推薦。

　　近幾年，在興趣模型領(lǐng)域，國內(nèi)也有大量的研究成果出現(xiàn)。

　　清華大學(xué)的路海明(2011)提出了基于多 Agent 混合智能興趣模型，該系統(tǒng)屬于基于內(nèi)容過濾和協(xié)同過濾的混合系統(tǒng)，通過多個 Agent 來收集用戶行為[6].

　　清華大學(xué)馮翱等人(2012)研發(fā)的 Open Bookmark 系統(tǒng)也是基于內(nèi)容過濾和協(xié)同過濾的混合系統(tǒng)，該系統(tǒng)具有一定的實用價值[7].

　　潘金貴(2013)研發(fā)的基于信息可視化與數(shù)據(jù)挖掘的電影網(wǎng)站分析系統(tǒng)，該系統(tǒng)在 python 提供的框架下實現(xiàn)，整體框架采用 Django,頁面表現(xiàn)采用 D3.js 可視化庫，分詞工具采用 jieba 等，實現(xiàn)了電影的觀眾興趣挖掘[8].

　　姜文(2014)實現(xiàn)了基于混合模型的個性化電影推薦管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)以用戶興趣標簽和用戶瀏覽記錄為原始數(shù)據(jù)，通過混合模型向消費者推薦一些比較有興趣的電影.

　　李愛華(2014)實現(xiàn)了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分層混合興趣模型，并將該模型應(yīng)用于電影的大數(shù)據(jù)分析上，該系統(tǒng)將用戶行為原始數(shù)據(jù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)過不斷的學(xué)習(xí)訓(xùn)練，輸出用戶可能最感興趣的電影[10].

　　王潤華(2015)實現(xiàn)了基于 Hadoop 的實時電影推薦和基于 Storm 的趨勢推薦，該系統(tǒng)基于分布式批處理計算框架 Hadoop 和分布式實時流處理框架 Storm,是近年來該領(lǐng)域最新的研究成果[11].

　　(二)大數(shù)據(jù)背景下影視運營的研究

　　張璠(2014)指出，現(xiàn)階段數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到電影行業(yè)的所有業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，在電影的生產(chǎn)過程中，構(gòu)思，制作，營銷等各個環(huán)節(jié)都需要大數(shù)據(jù)所提供的信息作為指導(dǎo)，人們對于海量數(shù)據(jù)的運用將帶動電影行業(yè)新一波的增長[12].

　　Manyika J(2011)指出，在影視運營行業(yè)，很早人們就已經(jīng)認識到數(shù)據(jù)分析的重要性了，但是當數(shù)據(jù)增長到一定程度以后，靠人工的或者是傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析手段人們已經(jīng)難以解讀數(shù)據(jù)中所蘊藏的奧秘，在這種情況下，必須要有新的收據(jù)分析手段.

　　Russom P (2011)指出，影視運營大數(shù)據(jù)分析擁有三個最重要的特征，首先是收集到的數(shù)據(jù)量巨大，但這些數(shù)據(jù)中有有用的數(shù)據(jù)，也有無用的數(shù)據(jù)，還有一些是干擾數(shù)據(jù);其次是數(shù)據(jù)種類多，需要在對數(shù)據(jù)篩選后進行分類，這樣數(shù)據(jù)的脈絡(luò)才能更清晰;第三是分析的速度必須要快，現(xiàn)在電影投資商都要求在最快的時間內(nèi)出品高質(zhì)量的電影，如果數(shù)據(jù)分析速度過慢顯然無法獲取到更好、更有利的效益[14].

　　戴志強(2014)認為，影視行業(yè)的數(shù)據(jù)的類別一般都包括影視作品本身的創(chuàng)作內(nèi)容、銷售信息和觀眾的反饋內(nèi)容，在這三個大類別中，每種類別又都包含有許多小類別，比如創(chuàng)作信息包括故事題材、敘事方式、人物等等，銷售信息又包括票房信息、市場推廣費用、渠道等。在進行影視大數(shù)據(jù)分析時，現(xiàn)階段仍然難以做到面面俱到，只能根據(jù)分析目的的不同進行嘗試，作者進而把三大類信息分別稱作內(nèi)容大數(shù)據(jù)、渠道大數(shù)據(jù)和用戶大數(shù)據(jù)[15].

　　陳肅(2013)認為，每個觀眾都有不同的特性，每部影片也有其特定的觀眾群，通過大數(shù)據(jù)分析就可以知道這部影片的觀眾群使用媒體的偏好，就可以定制最有效的傳播方式，比如，電影《小時代》就做了類似的分析，《小時代》的女性觀眾占 78%,因此，針對女性的傳播方式顯得尤為重要。經(jīng)典的文學(xué)作品有其經(jīng)久不衰的魅力[16].

　　李興(2013)指出，對影視作品的收受效果，現(xiàn)階段更多的是事后分析，但實際上，事前的預(yù)測分析也極為重要，它可以用于指導(dǎo)影片的創(chuàng)作，從而取得最好的效益，谷歌推出的電影票房預(yù)測模型在好萊塢電影創(chuàng)作中已經(jīng)被廣為采用[17].

　　(三)大數(shù)據(jù)背景下影視創(chuàng)作的研究

　　田偉偉指出，《紙牌屋》的成功在很大程度上與美國 NetFlix 網(wǎng)站運用大數(shù)據(jù)技術(shù)對影片進行分析創(chuàng)作有著很大的關(guān)系，NetFlix 網(wǎng)站的大數(shù)據(jù)分析方法也引來學(xué)者們的廣泛研究，因為在此之前，雖然在影視創(chuàng)作行業(yè)，大數(shù)據(jù)分析也多有使用，但鮮有成功的案例，《紙牌屋》為此大數(shù)據(jù)在影視創(chuàng)作中的應(yīng)用打開了一扇窗[18].

　　張秀珍(2014)，對《紙牌屋》的數(shù)據(jù)分析方法展開了深入研究，數(shù)學(xué)模型建立了很多，比如有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的映射方式，通過分析，NetFlix 網(wǎng)站獲得的結(jié)論是，在喜歡看 1990 年版《紙牌屋》的觀眾中，有 24%的觀眾喜歡看導(dǎo)演大衛(wèi)?芬奇的作品，而其他導(dǎo)演的占比均不到 10%(可以選三個導(dǎo)演)，有 38%的觀眾看凱文?斯派西演的電影(可以選三個演員)，還有很多其他種類的數(shù)學(xué)模型，所有的合在一起收獲了《紙牌屋》作品的成功[19].

　　中國新聞出版網(wǎng)曾對《老男孩之猛龍過江》的大數(shù)據(jù)應(yīng)用進行了分析，電影《老男孩之猛龍過江》是由優(yōu)酷土豆、儒意影業(yè)、樂視影業(yè)聯(lián)合制作的，在這部影片的創(chuàng)作過程中，通過對用戶情感大數(shù)據(jù)分析來指導(dǎo)其內(nèi)容創(chuàng)作，效果雖然不一定令人滿意，但畢竟也對今后的影視大數(shù)據(jù)分析起到了一定的指導(dǎo)作用，開創(chuàng)了影視大數(shù)據(jù)分析的先河，還是有一定的積極意義[20].

　　(四)研究評述

　　通過以上文獻可以得出，大數(shù)據(jù)時代的來臨，為全世界各行各業(yè)的發(fā)展都帶來了巨大的變革，各個行業(yè)各個領(lǐng)域都在展開對大數(shù)據(jù)的深入探索，數(shù)據(jù)產(chǎn)生資源、數(shù)據(jù)形成效益、數(shù)據(jù)革新技術(shù)、數(shù)據(jù)解決問題。現(xiàn)如今，影視行業(yè)隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展來到了一個嶄新的時代，影視革新已成定局。大數(shù)據(jù)將影視的技術(shù)和創(chuàng)新與海量的數(shù)據(jù)融合在一起，為影視行業(yè)的發(fā)展帶來深遠的影響。

　　國內(nèi)的一些電影制作或發(fā)行方都已開始關(guān)注到大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，比如微博的評論，一些信息在網(wǎng)站上的搜索數(shù)量，電影的評分等等，通過這些實例研究來建立觀眾的興趣模型，再通過社交網(wǎng)站與顧客形成互動溝通，最后再用于指導(dǎo)影片的創(chuàng)作。在大數(shù)據(jù)背景下，為了商業(yè)利益，也為了減少投資風(fēng)險，最顯著的問題的就是影視作品的題材日漸稀少，古裝劇、青春偶像劇、愛情劇、動作片、喜劇的受眾較多，再輔以精良制作、好的演員和導(dǎo)演，風(fēng)險就會更低，但是如果拍一部像《紅樓夢》這樣的經(jīng)典著作，即使有著精良制作、好的演員和導(dǎo)演，仍然可能存在較大的投資風(fēng)險，投資商自然會傾向于投資拍攝古裝劇、青春偶像劇、愛情劇、生活倫理劇。比如《失戀三十三天》、《我的少女時代》、《致我們終將逝去的青春》、《何以笙簫默》這些就都歸屬于愛情片，《老炮兒》、《他來了請閉眼》、《新警察故事》、《澳門風(fēng)云》這些都歸屬于動作片、《泰囧》、《瘋狂的石頭》、《夏洛特?zé)馈愤@些都屬于喜劇片，《瑯琊榜》、《花千骨》這些都屬于古裝劇也是青春偶像劇，還有諜戰(zhàn)劇也比較受歡迎，如《潛伏》、《黎明之前》等，就都扎堆上，這些影視作品說不出有什么不好，但是題材的單一化對影視行業(yè)的發(fā)展都產(chǎn)生了極其消極的影響，而且影視作品的創(chuàng)作也不應(yīng)該被營銷、被商業(yè)利益所左右。

　　如今，收視率高，票房好代表喜愛這部電視劇的觀眾更多，收視率低，票房不好代表喜愛這部電視劇的觀眾更少，這看起來并沒有什么不對，但實際上這會帶來一定的問題。大數(shù)據(jù)分析的意義在于：對海量數(shù)據(jù)的快速篩選、精準投放或者是用于指導(dǎo)營銷和決策，大數(shù)據(jù)和云計算擁有著越來越廣闊的應(yīng)用前景，在社交網(wǎng)絡(luò)發(fā)布信息沒有任何門檻，信息如病毒般擴散，從海量的信息中挖掘出有價值的信息可以為用戶的決策或者學(xué)習(xí)提供幫助，也可以為用戶節(jié)省大量的時間和精力，也可以為企業(yè)的決策提供支持。對于電影的投資方來說，他當然希望投資的每部電影都能夠獲得很好的票房，獲得不錯的收益，因此，投資商就希望通過大數(shù)據(jù)分析來降低自己的投資風(fēng)險。2011 年熱播的電影《失戀三十三天》就是根據(jù)鮑鯨鯨的同名小說《失戀三十三天》改編而成的，影視創(chuàng)作者在創(chuàng)作的過程中實時的與觀眾進行溝通交流，清楚的了解到觀眾的需求，進而對劇本的內(nèi)容等進行修改和調(diào)整。也因此這部影視作品在上映 4 天票房就成功突破億元大關(guān)，以總票房 3.5 億人民幣成為了 2011 小成本電影中的一匹“黑馬”.因此投資者更加傾向于對這一類的電影進行投資，使投資的利益能夠得到利益最大化。總而言之，大數(shù)據(jù)分析對影視創(chuàng)作來說，有其有利的一面，但也有其不利的一面，就是在以商業(yè)利益為導(dǎo)向的社會里，投資商為了規(guī)避風(fēng)險，使得很多有價值的作品得不到拍攝的機會，因為沒有投資商愿意冒著風(fēng)險投錢拍攝。

　　現(xiàn)階段，全球?qū)τ诖髷?shù)據(jù)在影視行業(yè)的研究仍然是集中在運營、營銷等等領(lǐng)域，在影視創(chuàng)作大數(shù)據(jù)的理論研究上我國還比較缺乏，缺乏系統(tǒng)的具有指導(dǎo)意義的理論研究，本文以大數(shù)據(jù)對影視創(chuàng)作的影響作為切入點，期望能夠抓住新媒體和大數(shù)據(jù)給影視創(chuàng)作行業(yè)帶來的巨大變革，幫助影視創(chuàng)作者開拓創(chuàng)新、勇往直前、迎接挑戰(zhàn)。

　　三、論文的主要研究內(nèi)容

　　本文主要包括以下幾個部分的研究內(nèi)容：

　　首先隨著云計算和大數(shù)據(jù)的蓬勃興起，通過大量的數(shù)據(jù)挖掘觀眾的興趣從而指導(dǎo)影視創(chuàng)作的手段已經(jīng)引起越來越多專家學(xué)者的關(guān)注，2013 年，美國視頻網(wǎng)站Netflix 投拍的電視劇《紙牌屋》第一次將大數(shù)據(jù)技術(shù)運用于影視創(chuàng)作之中，取得了巨大的成功，自此全球的影視業(yè)都開始關(guān)注大數(shù)據(jù)在影視創(chuàng)作中的應(yīng)用。對我國投拍的電影《美人魚》的大數(shù)據(jù)分析也為今后的影視創(chuàng)作提供了大量可供參考的依據(jù)。但當前大數(shù)據(jù)在影視創(chuàng)作上的應(yīng)用仍然存在很多問題，如僅僅只依靠市場、收視率、票房來評價影視作品存在很大的局限性，票房反映不了人的心理狀態(tài)也反映不了人們對一部作品的喜愛程度。現(xiàn)如今，全球的各個行業(yè)各個領(lǐng)域都已進入“大數(shù)據(jù)時代”,中國影視行業(yè)也在迅速、蓬勃的發(fā)展。在影視行業(yè)中，影視創(chuàng)作領(lǐng)域?qū)儆谧罨A(chǔ)，也是最核心的環(huán)節(jié)。然而，國內(nèi)的電影工業(yè)與好萊塢電影的制作效果、技術(shù)手段相比有著巨大的差距，這樣的差距是短時間內(nèi)難以填補的，只能通過更加引人入勝的情節(jié)和內(nèi)容來抓住觀眾。大數(shù)據(jù)分析為此提供了契機，大數(shù)據(jù)分析可以應(yīng)用于電影創(chuàng)作的方方面面，在此背景下，本文對大數(shù)據(jù)對影視創(chuàng)作的影響展開研究。

　　其次在中國的影片中，很少有創(chuàng)作者將大數(shù)據(jù)技術(shù)融入到影片的整個創(chuàng)作環(huán)節(jié)中，《美人魚》這部電影可以說是為今后運用大數(shù)據(jù)技術(shù)來指導(dǎo)影視創(chuàng)作奠定了深厚的實踐基礎(chǔ)，本文的這部分主要以案例電影《美人魚》研究為主，分析大數(shù)據(jù)背景下影視創(chuàng)作的現(xiàn)狀。電影《美人魚》是由周星馳擔(dān)任導(dǎo)演，由江玉儀擔(dān)任監(jiān)制的一部愛情科幻喜劇片。與《紙牌屋》的創(chuàng)作過程一樣，將大數(shù)據(jù)完完全全的融入到創(chuàng)作的各個環(huán)節(jié)，從數(shù)據(jù)定位即數(shù)據(jù)搜索，到內(nèi)容的調(diào)整到觀眾的定位，演員的選擇，后期推廣等等，都做了一個嚴格的統(tǒng)計分析。這也解釋了像《美人魚》這樣票房突破新高，但是在成功之余也有爭議的電影為何能夠取得如此之高的票房。2016 年 2 月 8 日電影《美人魚》首映，當日拿下了 35%的排片率，在上映 19 天的時間里，《美人魚》累計排片總場次 142 萬場，排片總場次站占了全國總場次的三分之一，累計總票房達到 33.9 億。《美人魚》成為中國電影史上票房最高的影片，并且榮升為華語電影票房的新標桿。為今后中國的影視行業(yè)的發(fā)展，奠定了深刻的大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。雖然在藝術(shù)層面上，《美人魚》做到了票房與藝術(shù)的相結(jié)合，但是藝術(shù)價值顯得有點不盡人意，影片在保證票房的同時與藝術(shù)的融合也較為生疏，但是總體來說，它是成功的，它為中國的影視創(chuàng)作行業(yè)帶來的影響是積極的。

　　三是大數(shù)據(jù)背景下的影視創(chuàng)作存在很多問題，通過案例研究，分析我國在大數(shù)據(jù)背景下的影視創(chuàng)作的不足。在影視文學(xué)創(chuàng)作領(lǐng)域，很多時候并不能感覺到大數(shù)據(jù)的益處，僅僅只是在不知不覺之中實踐著，但是如果僅僅通過票房大數(shù)據(jù)分析來作為影視創(chuàng)作的輔助作用難免有失之偏頗之嫌，偏商業(yè)類的電影要拍，比如《瘋狂的石頭》，《泰囧》，《港囧》，《澳門風(fēng)云》一類，但是《親愛的》、《讓子彈飛》類的具有一定的藝術(shù)價值的電影同樣應(yīng)該占據(jù)一席之地，并非具有藝術(shù)價值的影片就一定沒有商業(yè)價值，《紙牌屋》就是明顯的例證，通過大數(shù)據(jù)分析是期望能夠拍出商業(yè)價值和藝術(shù)價值并重的精品電影，而不是僅僅拍出能夠短時間賺到錢過后就會被人們忘記的電影。大數(shù)據(jù)對影視創(chuàng)作的各個方面都有一定的影響，從作者對于影片主題的選擇、構(gòu)思、創(chuàng)作理念等方面可以看出，大數(shù)據(jù)分析已經(jīng)深入到了影視創(chuàng)作的各個環(huán)節(jié)。當前在我國，由于影視大數(shù)據(jù)分析仍然處于初級階段，依然存在著很多問題，如數(shù)據(jù)來源少、數(shù)據(jù)資料缺乏真實性、忽略了影片的實質(zhì)內(nèi)容等等，本文將對此進行深入研究。

　　最后是大數(shù)據(jù)背景下的影視創(chuàng)作對策建議。在大數(shù)據(jù)背景下，電影《美人魚》通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲收集網(wǎng)站上用戶的搜索、點擊、評價、轉(zhuǎn)發(fā)等數(shù)據(jù)建立觀眾興趣模型，包括年齡、性別、偏好和消費習(xí)慣并且與故事內(nèi)容、導(dǎo)演和演員之間形成映射關(guān)系。無疑為大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用于影視創(chuàng)作行業(yè)做出了很大貢獻，雖然有一些爭議，但總體上仍然可以作為成功的案例。制作電影的目的是什么，鐘掂裴先生說，電影是服務(wù)于人民群眾的[21].所以電影首先是要以消費者、受眾為中心，明確市場定位，這也正是電影《美人魚》通過大數(shù)據(jù)分析所做的努力。但是，和書畫、音樂等作品一樣，電影終歸還是門藝術(shù)，是藝術(shù)就要有藝術(shù)價值而不能為商業(yè)利益所綁架，所以，拍攝一部影視作品的最終目的應(yīng)是一部觀眾喜歡的并且要追求更高的藝術(shù)價值的作品。

　　四、研究方法和論文的組織結(jié)構(gòu)

　　本文采用的研究方法主要有：

　　1、文獻閱讀法：盡可能的大量搜集與大數(shù)據(jù)時代及影視行業(yè)的文獻與研究成果，并結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)上的相關(guān)概念與信息充分了解與本論題有關(guān)的歷史背景及研究現(xiàn)狀，通過大量的閱讀及學(xué)習(xí)，篩選、歸納、總結(jié)已有的學(xué)術(shù)成果，展開深入的研究，從中發(fā)現(xiàn)問題，找出學(xué)術(shù)研究的空白點，找出解決問題的方法，對現(xiàn)有研究成果的梳理把握研究趨勢，并為本文的研究提供理論依據(jù)。

　　2、定量分析法：透過現(xiàn)象看本質(zhì)，對所獲得的材料進行思維加工，取其精華，去其糟粕，由表及里，認識到研究課題的本質(zhì)，揭示其內(nèi)在規(guī)律。

　　3、批判觀察法：對所到手的文獻資料進行批判式審讀，帶著疑問與批判的眼光來看待問題，從中找到不足自處，為自己所用。

　　4、個案研究法：就本文而言，通過對大數(shù)據(jù)時代下影視創(chuàng)作影響的典型案例分析以電影《美人魚》為案例分析，弄清其成功的原因以及特點，找出其他影視創(chuàng)作領(lǐng)域可以采納的方法。

　　本文共分 5 章。

　　第一章是緒論，主要包括本文的研究背景和意義，課題的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀以及論文的主要研究內(nèi)容、研究方法和組織結(jié)構(gòu)。

　　第二章是大數(shù)據(jù)環(huán)境下的影視創(chuàng)作背景，主要分析大數(shù)據(jù)的含義，大數(shù)據(jù)給影視行業(yè)帶來的變革，大數(shù)據(jù)在影視行業(yè)的應(yīng)用。

　　第三章是以電影《美人魚》為例闡述大數(shù)據(jù)背景下的影視創(chuàng)作現(xiàn)狀，這部分主要是以電影《美人魚》為例，進行案例研究。

　　第四章是大數(shù)據(jù)背景下的影視創(chuàng)作存在的問題，基于現(xiàn)狀研究，提出并分析問題是本章重點。

　　第五章是大數(shù)據(jù)背景下的影視創(chuàng)作對策建議，本章在現(xiàn)狀研究和分析問題的基礎(chǔ)上，提出有針對性的對策和建議。

　　第二章 大數(shù)據(jù)環(huán)境下的影視創(chuàng)作背景

　　一、大數(shù)據(jù)的含義

　　時代變遷，仿佛一夜之間大數(shù)據(jù)和云計算成為當今非常時髦的語言，所謂的大數(shù)據(jù)指的是海量的資料和數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)分析則是通過分布式云平臺將海量的用戶行為數(shù)據(jù)或者其他數(shù)據(jù)收集上來之后，對用戶行為進行分析的手段，當然，分析用戶行為的手段可能是多種多樣的，隨著科技的不斷進步，分析的手段也在不斷的進步著，今后可能并不僅僅局限于分析用戶的行為，大數(shù)據(jù)可以幫我們解決決策性的問題。

　　作為全球最知名的咨詢公司，麥肯錫公司非常善于使用數(shù)據(jù)，麥肯錫認為，現(xiàn)階段的企業(yè)和行業(yè)，要想獲得更進一步的發(fā)展，必須重視數(shù)據(jù)的挖掘和應(yīng)用，靠經(jīng)驗來決策是完全行不通的。研究機構(gòu) Gartner 認為大數(shù)據(jù)實現(xiàn)其價值，必須擁有新型的處理模式，否則大數(shù)據(jù)的可用性將毋庸置疑。維基百科認為目前的技術(shù)含量還不足以用來分析大數(shù)據(jù)技術(shù)。

　　大數(shù)據(jù)時代的到來在一定意義上真正的實現(xiàn)了人工與智能的合二為一。那么，到底多大的數(shù)據(jù)才叫大呢，在科技領(lǐng)域，常以 4 個 V 來對大數(shù)據(jù)加以定義，第一個V指的是Volume,即數(shù)據(jù)容量，其單位應(yīng)以PB作為起始計量單位，1PB=1024TB,我們現(xiàn)在每兩天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)信息量，相當于 2003 年一年所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量;第二個V 指的是 Variety,即數(shù)據(jù)種類，數(shù)據(jù)種類具有多樣化的特點，如今已經(jīng)不是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)主導(dǎo)的時代，我們所熟知的新浪微博，2013 上半年注冊用戶就達到 5.36 億，活躍用戶每天分享的內(nèi)容、發(fā)布照片、評論、點贊、轉(zhuǎn)發(fā)等等用戶行為數(shù)據(jù)，其中 80%以上都是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù);第三個 V 指的是 Value,即數(shù)據(jù)價值，在大量的數(shù)據(jù)中，有價值的數(shù)據(jù)實際是很少的，我們所了解的數(shù)據(jù)源，其中 80%-90%的數(shù)據(jù)都是沒有價值的數(shù)據(jù)，只有少數(shù) 10%-20%的數(shù)據(jù)是可用數(shù)據(jù)，并且在這其中會有一些有價值的信息湮沒在海量數(shù)據(jù)之中，因此數(shù)據(jù)價值的密度較低，然而數(shù)據(jù)的質(zhì)量往往是大數(shù)據(jù)的根本所在;第四個 V 指的是 Velocity,即數(shù)據(jù)處理速度，大量的數(shù)據(jù)必須要有快速分析處理的手段，也就是所說的 1 秒定律，實時分析越來越關(guān)鍵，起碼處理的速度要超過數(shù)據(jù)生成的速度，否則就毫無用處。

　　二、大數(shù)據(jù)帶來的變革

　　數(shù)據(jù)時代，各個國家都在追求數(shù)據(jù)上的領(lǐng)先科技，大數(shù)據(jù)時代就是人類發(fā)展的必經(jīng)之路。現(xiàn)如今，大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展最迅猛的莫過于社交網(wǎng)絡(luò)和電子商務(wù)了，在社交網(wǎng)絡(luò)和電子商務(wù)平臺中會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的形態(tài)豐富多樣，對一個特定的用戶來說，這些數(shù)據(jù)大部分都是沒有用的，但是有一小部分會是用戶感興趣的，比如顧客在電子商務(wù)平臺上曾經(jīng)搜索過某個商品，平臺可以通過這個信息把同類的優(yōu)質(zhì)商品推薦給顧客，再比如，顧客在社交網(wǎng)站上經(jīng)常看某一個類型的新聞，社交網(wǎng)站就可以每天把顧客可能感興趣的新聞推薦給顧客，這樣的精準投放顯然可以改善社交網(wǎng)絡(luò)或是電子商務(wù)平臺給顧客的用戶體驗，增強顧客的粘性，從而給平臺創(chuàng)造更大的經(jīng)濟價值。

　　1967 年，哈佛大學(xué)的斯坦利·米爾格拉姆提出了 6 度空間理論，這是社交網(wǎng)絡(luò)最原始的雛形，按照他的理論，世界上任何兩個人之間只有不超過 6 個人的關(guān)聯(lián)，可以想見，社交網(wǎng)絡(luò)將會以什么樣的速度去膨脹，但斯坦利·米爾格拉姆提出 6 度空間理論的時候還沒有互聯(lián)網(wǎng)，他也沒有預(yù)知到未來社交網(wǎng)絡(luò)所生成的令人恐怖的數(shù)據(jù)量。近幾年，隨著臉書，推特，領(lǐng)英等國外社交網(wǎng)站的崛起，社交網(wǎng)站大有取代搜索引擎成為人們最常使用的互聯(lián)網(wǎng)工具的趨勢，在 2011 年，臉書的訪問量就一舉超越谷歌成為全球訪問量最大的網(wǎng)站，在臉書之前的推特，雖然發(fā)展沒有臉書這樣快，但其訪問量同樣位居前列。在我國最具代表性的兩大社交網(wǎng)站，騰訊微信和新浪微博正是在同樣的契機下迅速占領(lǐng)了互聯(lián)網(wǎng)的入口。現(xiàn)階段大數(shù)據(jù)的最主要來源仍是搜索引擎、社交網(wǎng)站和電子商務(wù)網(wǎng)站。社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)網(wǎng)站的發(fā)展如火如荼，如何從龐大的信息中挑選出用戶最感興趣的信息是社交網(wǎng)絡(luò)和電子商務(wù)網(wǎng)站運營者非常關(guān)注的問題。現(xiàn)階段，信息量的龐大使得用戶在面對這些信息時會感到茫然和厭煩，但是如果能夠?qū)⒂脩舾信d趣的新聞、商品等等精準地投放給用戶，必然會極大地提升網(wǎng)站的用戶體驗，增強用戶的粘性，以新浪微博為例，新浪微博作為擁有龐大用戶群體的社交網(wǎng)絡(luò)之一，每一天都會產(chǎn)生海量的信息，但是，這些信息對一個特定的用戶而言，大部分都是信息垃圾，如何篩選出對特定顧客或者是特定企業(yè)、行業(yè)有價值的信息一直都是學(xué)者們的主要研究課題。隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)有了更進一步的應(yīng)用空間，比如通過在家電上安裝芯片可以收集用戶在使用這款家電時的行為數(shù)據(jù)，從而指導(dǎo)生產(chǎn)廠家對下一代產(chǎn)品的改進等等方面。

　　在影視行業(yè)中，大數(shù)據(jù)的發(fā)展也越來越成熟，數(shù)據(jù)分析更加的精準，數(shù)據(jù)維度更加多樣化，貫穿于影視行業(yè)發(fā)展的各個環(huán)節(jié)，大數(shù)據(jù)甚至成為影視行業(yè)發(fā)展前景的關(guān)鍵，從最初的市場調(diào)研一直延伸到影視的創(chuàng)作過程，將大數(shù)據(jù)技術(shù)運用到影視創(chuàng)作中，能夠為影視創(chuàng)作領(lǐng)域帶來前所未有巨大的變革。大數(shù)據(jù)的到來為傳統(tǒng)的影視創(chuàng)作帶來了巨大的沖擊，數(shù)據(jù)分析存在著復(fù)雜性，數(shù)據(jù)形態(tài)越來越多樣化，因此在分析過程中也會帶來一系列的問題，但總體來說，大數(shù)據(jù)對影視行業(yè)的影響也是利大于弊，畢竟引進了先進的科學(xué)技術(shù)作為指導(dǎo)，其總體方向是正確的，在如今影視行業(yè)飛速發(fā)展的時代背景下，影視創(chuàng)作者能夠跟緊時代的步伐，滿足受眾者的需求，可能這一指導(dǎo)在現(xiàn)階段還并不是那么完善，沒有將這一項技術(shù)運用的如火純青。但是也促使了我國影視行業(yè)向前“邁了一大步”,與世界領(lǐng)先影視行業(yè)逐步縮小距離。

　　三、大數(shù)據(jù)在影視媒體中的應(yīng)用

　　本節(jié)以 Netflix 公司和《紙牌屋》的成功為例來說明大數(shù)據(jù)在影視媒體中的應(yīng)用。2013 年美國視頻網(wǎng)站 Netflix 運用大數(shù)據(jù)所創(chuàng)造的電視劇《紙牌屋》大獲成功后，大數(shù)據(jù)時代正式在影視創(chuàng)作領(lǐng)域興起。在多次的成功與失敗交替之后，形成了自己一套相對完整、獨立的大數(shù)據(jù)時代影視創(chuàng)作體系，一些熱播的電視劇、電影紛紛效仿《紙牌屋》的大數(shù)據(jù)創(chuàng)作模式，從而獲得觀眾良好的口碑以及成倍增長的收視率及票房。大數(shù)據(jù)已經(jīng)深深的融入到了國外影視創(chuàng)作領(lǐng)域，并被廣泛的利用著，發(fā)展前景也是一片光明。《紙牌屋》在獲得良好口碑的同時，也獲得許多其他的獎項，《紙牌屋》是一部翻拍作品，根據(jù)其同名小說改編而成，講述的是一個美國國會議員和他的妻子在華盛頓高層運作權(quán)利的政治故事。

　　《紙牌屋》明星云集，制作精良。但現(xiàn)階段，明星云集、制作精良的大片數(shù)不勝數(shù)，并且這并不是票房成功的保證，有些時候影視工作者花費大量的時間來分析大數(shù)據(jù)，結(jié)果可能是不盡人意的，因為在數(shù)據(jù)分析中更注重的是面而不是點。

　　但是《紙牌屋》卻贏得了很多人的喜愛，涵蓋人群非常廣泛，既有職場白領(lǐng)也有在校大學(xué)生，從國家領(lǐng)導(dǎo)人到家庭主婦都愛看，《紙牌屋》何以具有如此廣泛的受眾心理基礎(chǔ)呢。

　　《紙牌屋》的成功秘訣正是由于對大數(shù)據(jù)的深入分析和使用，大數(shù)據(jù)分析在影視產(chǎn)品生產(chǎn)領(lǐng)域的成功案例在《紙牌屋》之前還沒有出現(xiàn)過，或者說是并沒有確切的數(shù)據(jù)來支撐，可以說《紙牌屋》這部影片開啟了大數(shù)據(jù)技術(shù)在影視行業(yè)應(yīng)用的先河，互聯(lián)網(wǎng) DVD 租賃商 Netflix 在《紙牌屋》的整個運營過程中都應(yīng)用了大數(shù)據(jù)分析，可以分為 7 個階段：

　　1、數(shù)據(jù)定位

　　數(shù)據(jù)定位注重的數(shù)據(jù)源的問題，錯誤的數(shù)據(jù)源是大數(shù)據(jù)分析失敗的最主要原因，大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源內(nèi)容要全量，而不是抽樣。影視工作者通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲收集網(wǎng)站上用戶的搜索、點擊、評價、轉(zhuǎn)發(fā)等數(shù)據(jù)，盡可能的搜集多維度的數(shù)據(jù)源。比如通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲采集新浪微博上電影娛樂，影視板塊等等這一類別的微博所有數(shù)據(jù)，盡可能的將每一個字段都搜集全面。從源頭抓起，因為更多的數(shù)據(jù)源可以賦予影視工作者更多的洞察力。

　　2、劇本內(nèi)容

　　劇本內(nèi)容主要關(guān)注的是數(shù)據(jù)對于劇本題材、故事結(jié)構(gòu)、角色、情節(jié)等進行分析，實際上就是對數(shù)據(jù)源加以分析。運用漏斗分析(將無用的信息進行信息過濾)，存儲分析(將用戶的行為進行儲存的分析法)，以及用戶回訪分析(對于存儲的用戶的再次回訪行為進行分析)，對大數(shù)據(jù)進行加工處理，分析數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間存在的聯(lián)系，建立數(shù)據(jù)模型，將具體的數(shù)據(jù)抽象化，充分的了解數(shù)據(jù)的總體趨勢，利用有限的資源創(chuàng)造無限的效率。一般情況下采集到的數(shù)據(jù)大部分并無用處，需要運用漏斗分析將一定的信息進行過濾，有些信息需要丟棄。了解數(shù)據(jù)的方向，鎖定一些受歡迎的故事內(nèi)容、導(dǎo)演和演員以備后期分析時使用。

　　3、選定觀眾

　　建立大數(shù)據(jù)觀眾興趣模型，并且是一個可以隨時更新的數(shù)據(jù)模型，例如美國社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)網(wǎng)站 Facebook 在全球擁有 9 億用戶，日常活躍用戶達到 5.26 億，再選定用戶的數(shù)據(jù)分析時分析用戶的基本信息、用戶行為等等，根據(jù)用戶的種種行為了解用戶的性格、需求、情緒等等，通過用戶關(guān)聯(lián)物尋找彼此之間的關(guān)系，形成一個大的關(guān)系網(wǎng)。包括年齡、性別、偏好和消費習(xí)慣并和故事內(nèi)容、導(dǎo)演和演員之間形成映射關(guān)系。

　　4、市場分析

　　讓投資人充分的了解影片的市場優(yōu)勢，影片的題材符合當今社會的市場需求。對當前的播出環(huán)境進行市場定位。通過社交網(wǎng)絡(luò)和目標人群進行互動討論，讓創(chuàng)作的故事持續(xù)成為熱點，并不斷預(yù)測產(chǎn)品的市場反應(yīng)，如果關(guān)注率降低則需要及時調(diào)整策略，修改方案。

　　5、定制產(chǎn)品

　　根據(jù)數(shù)據(jù)分析確定影片的內(nèi)容、觀眾和市場方向，通過評估分析(通過海量數(shù)據(jù)的抽樣分析，建立量化標準以及計算公式，經(jīng)過電腦與人腦的雙重分析進行科學(xué)評估的方式)，降低影片的投入成本，根據(jù)影視公司等等的市場需求，分析當今影視行業(yè)的播出環(huán)境，科學(xué)嚴謹?shù)倪M行影視作品的創(chuàng)作。

　　6、推廣產(chǎn)品

　　根據(jù)目標觀眾群所在城市、消費習(xí)慣等數(shù)據(jù)指標，對影片進行放映排期，擬定宣傳方式和宣傳渠道。

　　7、形成效益

　　通過精準的投放，使營銷手段獲得最終的產(chǎn)品收益。正是運用了以上的影視大數(shù)據(jù)分析方法使《紙牌屋》獲得了空前的成功，可以通過以上的步驟對影視大數(shù)據(jù)的運營得以初步的了解。前 3 步正是本文的研究重點，即大數(shù)據(jù)在影視創(chuàng)作上的應(yīng)用。