评析触不到的大数据 从预测未来到规避错误

最近这几年，我们可以听到很多关于大数据在影视方面的案例，Netflix 这个词估计大家都快听到耳朵起茧了，另外英国的一家做剧本语义分析的公司Epagogix也成为一个小热词，频繁被提及。神秘的大数据与神秘的影视行业，结合在一起之后，便有了玄学一般的色彩，似乎你今天在社交媒体上打了一个喷嚏，正在担心自己是不是感冒了，我明天就能做出一部关于禽流感的恐怖片，并且让你有不得不去看的冲动。

事实上所谓《纸牌屋》式的成功，在视频行业的人都知道，与其当做一个技术发展案例来分析，不如将它作为一个公关案例来学习。原本在华纳工作的CMO Kelly Bennett 和来自迪斯尼的CCO Jonathan Friedland 通过《纸牌屋》这一事件让Netflix 变得更像一个电视台，而不是互联网企业，这其实是让Netflix 的想象空间变大了，因为互联网已经有了一家Youtube，但是还没有一家HBO 或者Showtime 。

至于将大卫·芬奇、凯文·史派西，以及1990年的《纸牌屋》组合在一起，可以产生奇妙的化学反应，这种充满诱惑的想法一看便知是好莱坞经纪公司的手段，而不是属于大数据的语言体系。

在《纸牌屋》的背后，大卫·芬奇和凯文·史派西同属一家经纪公司，这部电视剧的主要推手，是好莱坞的影子幕僚之一CAA 以及制作方MRC ，Netflix能够加入只是因为他们比有线电视台出钱更多。大数据在整部剧集中的作用，不会比在2008年将英剧《纸牌屋》推荐给MRC 联席董事长Modi Wiczyk 的那个实习生，所产生的价值更大。

至于Epagogix ，所提供的服务也并不新鲜，好莱坞有上千名剧本医生，又便宜又好用。80年代之后，好莱坞的观众结构和观影偏好逐渐趋于稳定，对观众喜好的判断并不是个难题，目前在北美普遍采用的焦点访谈形式，所能获得的反馈也要更为具体和实用。

从某个角度来说，好莱坞并不缺少好创意和好剧本，将文字转换成影像的过程，所存在的不可控要比一些娱乐报道中的公开信息复杂的多。如果单纯基于剧本和演职员搭配的角度，就可以预测未来高枕无忧，就好比我们是通过分析母鸡的体格，然后去判断一盘西红柿炒鸡蛋的受欢迎程度，它们二者之间必然互有相关，但是这种相关性不足以用来证明一名以泡面为生的宅男，为何会顿时爱上为他炒鸡蛋的MM。

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