張朝陽談《紙牌屋》：大數據沒那么神
濃縮觀點
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隨著《紙牌屋》的走紅，大數據的作用正在被過分夸大。國內自制劇離《紙牌屋》有多遠？張朝陽認為中國還沒有那么精細化競爭，拍腦袋就知道該怎么拍會拍得更好。
</li> </ul>《紙牌屋2》上周五在 Netflix 上首播后掀起一股討論狂潮，引發了 Netflix 利用數據優化決策的廣泛討論。 然而，隨著《紙牌屋》的走紅，大數據的作用正在被過分夸大。
“可能 Netflix 是根據大數據拍出一個成功的《紙牌屋》，但是另外一個網站可能也是根據大數據拍出一個不成功的作品 。”搜狐董事局主席張朝陽說。
搜狐視頻是《紙牌屋》中國獨家版權方，張朝陽透露，紙牌屋上線 5 天后，第二季的總流量是 900 萬。雖然美國總統奧巴馬、美國前總統克林頓、中共中央政治局常委王岐山也紛紛推薦該劇，但與國內熱播的電視劇相比流量較小，受眾人群比較高端。
張朝陽認為對于國內電視劇而言，現階段大數據的指導意義有限，其根本原因在于美國電視劇市場化競爭激烈，通過互聯網了解的受眾興趣可以作為高度 競爭下的參考指標之一。“國內遠沒有達到這種需要。國內電視劇也是最近幾年才開始競爭比較激烈，還有很多其他的因素影響，導致完全不用什么大數據，拍腦袋 就知道該怎么拍會拍得更好，中國還沒有到那么精細化競爭。” 張朝陽告訴《商業價值》。
著名音樂人高曉松認為《紙牌屋》的走紅是因為美國人對于國會普遍存在的反感情緒。他說：“美國人民說罵國會太好了，罵政府其實有分歧的，罵黨更 有分歧，但一律覺得國會特別不行。”因此，《紙牌屋》的角色設定幾乎全部是反面人物，而對于其陰暗、暴力的政治斗爭，《紙牌屋》主演 Kevin Spacey 在接受美國廣播公司 ABC 采訪時也戲稱：“這部戲 99% 是真實的，另外1% 的不真實是，劇中的國會還通過了教育法案，真實的國會可能連教育法案也難以通過。”
一個神秘的問題是，《紙牌屋》的走紅到底與大數據系統到底有多大關系？
著名影評人周黎明介紹，《紙牌屋》改編自 80 年代的一部英國迷你劇《紙牌屋》，原型是撒切爾夫人的一個助理，手下的人幫她競選了首相，結果答應的官職沒有給他，為了報仇把當時的丑事全部寫出來拍成了一部四集的迷你劇。
翻拍《紙牌屋》的創意來自于制片方 MRC 公司。該公司的實習生在飛機上看了這部老劇并且推薦給她老板莫迪·維克茨，當時正值 MRC 想從電影向電視劇的轉型時期，MRC 遂向英國買下了該片的版權。《紙牌屋》編劇 Beau Willimon 表示，在 Netflix 買下這部劇集以前，故事情節和演員陣容就都已敲定。MRC 投入啟動資金后讓主創開始撰寫試播集劇本，并由 David Fincher 親自執導，因為導演的關系，Kevin Spacey 加盟。
但最終 Netflix 決定買入該劇與其數據并非完全無關。Netflix 首席內容官 Ted Sarandos 是個電影迷，他曾經在音像店做店員，他會根據顧客的租借歷史推薦電影。當時，MRC 公司正在建立《紙牌屋》的分銷渠道，美國的各大電視臺要求看完該劇導演 David?Fincher 導航集后，再來考慮是否預定這部劇。Sarandos 及時研究 Netflix 的數據，去了解多少人觀看政治劇，多少人是 David Fincher 和 Kevin Spacey 的粉絲。之后，他果斷提議 Netflix 將會出資 1 億美元，預定兩季的電視劇。
大數據的確在 Netflix 的這個關鍵決策中發揮了作用，但利用大數據指導編劇，則過于神化。除了《紙牌屋》，Netflix 旗下的劇還有《鐵杉樹叢》《發展受阻》《女子監獄》等，均對大數據閉口不提。
即便如此，Netflix 如何利用大數據來分析出“那些喜歡觀看 BBC 老版《紙牌屋》的用戶也喜歡 David Fincher 導演的電視劇或者 Kevin Spacey 主演的電視劇”同樣值得研究。
Netflix 最早是一家在線影片租賃提供商，最早為消費者提供 DVD 郵購服務。后來拆分為兩家公司：DVD 郵購服務提供商 Qwikster 和以 Netflix 為名的流媒體服務提供商。這一舉動招致了那些成天在家看 DVD 的用戶不滿，這家公司失去了 80 萬用戶，股價從 298 美元跌至 53 美元。但這也為 Netflix 如今的輝煌埋下了伏筆。
早在 2005 年 12 月，Netflix 首席執行官里德·哈斯廷斯（Reed Hastings）希望能夠通過看完電影來打分的星級評價體系預測人們想要看什么節目。這刺激他舉辦了 Netflix Prize 大賽，獲獎團隊是一支來自世界各地獨立工程師的團隊，后者為 Netflix 從算法上開發了一種更好的多維度預測引擎。
Netflix 每晚都會進行分析，查看哪些節目在哪些地方最受歡迎，以及時調配服務器。在白天，有些服務器負責處理與視頻流播放有關的繁重工作；到夜里，這些服務器會轉為對數據進行分析。
如今，在引導用戶注冊該網站時，Netflix 會彈出一張近 30 行的電影分類表，用戶可以找到自己喜好的分類，來選擇自己以后要看的電影類別；如果用戶不愿意自己親自挑選，Netflix 會給你展示 5 部不同的電影，讓你根據喜好打分，當用戶看的影片越多，推薦就越準確。這與亞馬遜的自動推薦系統極為相似，在國內豆瓣等也正在廣泛使用此類推薦。
同時，Netflix 也是不厭其煩地推送給用戶調查問卷，其問卷超過 100 個題目，用戶不用一次答完，還可以不斷修改答案。在后臺，Netflix 會給每一部電影做標簽，如浪漫程度、主角社會接受度等，通過對標簽的歸類，后臺構建出 7 萬多種分類組合推薦給用戶。
Netflix 的大數據分析系統某種程度上提高了觀眾喜好與網站決策的相關度，但對于是否能夠在選定演員和編劇環節有所提升，仍是一個未知的迷題。迄今為止，好萊塢的制 片人和導演們都在想各種方法來提高電影的票房。夢工廠的創始人卡森伯格認為，一部好的電影根本上需要“好故事”。
視頻網站自制劇的道理也類似。“一部自制劇能否成功，根本上要看團隊和他們的判斷力，他們對市場、拍攝細節的把握。”張朝陽說，“但藝術創作從來都是不可預測的。 ”
來自: 《商業價值》雜志<span id="shareA4" class="fl"> </span>本文由用戶 jopen 自行上傳分享，僅供網友學習交流。所有權歸原作者，若您的權利被侵害，請聯系管理員。轉載本站原創文章，請注明出處，并保留原始鏈接、圖片水印。本站是一個以用戶分享為主的開源技術平臺，歡迎各類分享！