(蘇州大學傳媒學院 江蘇 蘇州 215000)

2013年被媒體稱為“大數據元年”。隨著大數據在各個行業(yè)各個領域的廣泛運用，電影產業(yè)也很快與大數據運用對接起來。能為電影產業(yè)所用的數據基本為人為數據，如在社交軟件、視頻播放軟件等網絡平臺產生的數據。目前，這些數據都能在在線票務平臺中追根溯源，票務平臺已經不再是“在線購票”這個簡單功能了。電影在線票務市場的飛速發(fā)展是大數據與電影產業(yè)深度結合的重要體現。在線票務平臺一步步形成如今貓眼和淘票票雙巨頭的局面，已經將大數據轉化為助推自身及電影產業(yè)發(fā)展的重要力量。

一、在線票務平臺與數據庫建設

在線票務平臺的發(fā)展離不開互聯網的快速崛起。移動支付和二維碼技術的普及都為在線票務市場的火爆起到了助推作用。互聯網思維帶來了受眾本位思想的轉變，受眾的發(fā)言權和選擇權越來越大?；ヂ摼W巨頭公司紛紛攜資進軍電影產業(yè)，它們對影視產業(yè)的重視度以及資金的投放程度為影視產業(yè)提供了良好的生長土壤。各互聯網公司旗下的在線票務平臺也發(fā)展迅速，為電影的宣發(fā)等流程助力的同時也穩(wěn)固了自身在產業(yè)鏈中的地位，在線票務平臺已經變成影視產業(yè)鏈中的重要一環(huán)。

網站開啟線上團購功能是用戶在線上自主買票的第一個表現形式，低價電影票套餐成為當時最受熱捧的團購類型。這一時期，在線票務平臺吸引了大量用戶，同時也培養(yǎng)了一大部分群體的觀影興趣和線上購票的消費習慣。2015年，美團和大眾點評與貓眼合并，騰訊微影時代與格瓦拉合并。2016年阿里影業(yè)的淘寶電影正式更名為淘票票，和百度糯米一起形成了“MBAT”四巨頭的在線票務格局。在這一時期，各個在線票務平臺的專業(yè)版也紛紛上線，通過充分把握和開掘大數據的優(yōu)勢，在線票務平臺逐步實現了用數據指導影片內容生產和把握精準營銷的目標，在電影產業(yè)鏈的一頭一尾站穩(wěn)腳跟，逆產業(yè)鏈化發(fā)展增強了在線票務平臺的核心競爭力。2017年，微影時代和貓眼電影完成合并，這意味著貓眼同時擁有了美團、大眾點評、微信、QQ、格瓦拉以及娛票兒的全部數據資源共享權。而淘票票憑借阿里巴巴的優(yōu)勢，也擁有來自支付寶、淘寶、天貓、微博以及優(yōu)酷視頻的龐大數據庫。貓眼和淘票票兩大在線票務平臺的市場引領優(yōu)勢顯著，它們的勢均力敵使兩者競爭還將維持很長一段時間。在在線票務平臺已經與電影產業(yè)鏈緊密捆綁的情況下，這兩家公司未來的每一步發(fā)展整合都將直接影響到影視業(yè)態(tài)。

在線票務平臺能夠獲取的數據信息可以直接為電影生產提供指導。貓眼、淘票票等平臺定期出版觀眾觀影行為報告。從近幾年報告的中可以發(fā)現，在線票務平臺能夠為電影產業(yè)助力的數據共分為三大類。第一類數據分析觀影人群屬性，如電影消費者的性別、年齡、學歷、地域、月收入、婚姻狀況、觀影頻次和類型偏好等內容。這些數據相對來說比較容易獲得，是各平臺打造用戶畫像的基礎。第二類數據是研究觀影用戶的消費傾向，以影院觀眾的數據研究為主。影院觀眾研究的問題聚焦在如影院位置選擇、電影制式、觀影銀幕傾向、購票習慣、觀影同伴選擇、影院套餐接受度等。此部分的數據具有較強的針對性，用傳統(tǒng)調查問卷方法不易獲得，而在線票務平臺的用戶基礎為這些數據的獲得提供了優(yōu)勢。最后一類數據是通過將我國電影消費市場作為一個整體研究而獲得的，如城鎮(zhèn)居民影院觀眾比例、不同線級城市影院觀眾比例、輕/中/重度觀眾票房貢獻比例等?？傮w來看這些數據涉及到了用戶觀影行為的方方面面，越具體詳細越能對電影生產做出指導。如用戶畫像是視頻網站個性化推薦、電影選題開發(fā)和精準營銷的基礎；針對影院一系列設施的滿意度和接受度調查可以為影院的生態(tài)平衡提供發(fā)展戰(zhàn)略，更好地為觀影人群服務；網絡大電影則可以根據不同視頻網站會員的不同觀影偏好選擇獨家上映的平臺；而通過將我國整體電影消費情況分析得到的數據與其他國家對比，可以比較得出我國電影市場發(fā)展的優(yōu)勢與不足，從政策上優(yōu)化電影產業(yè)鏈。

二、大數據在電影產業(yè)中的基礎支撐作用

(一)深度挖掘觀影行為，打造用戶畫像

運用大數據技術對用戶資源進行把控，Netflix絕對是影視行業(yè)的佼佼者。幾乎在10年前，Netflix就已經掌握了對海量的用戶數據精準地進行分析的方法。這一過程被精確到觀影行為：什么類型的用戶會選擇在晚上用移動設備觀看恐怖片、哪些人選擇跳過片頭片尾、哪位明星出場后被快進或被重復觀看的次數最多等等。我國電影市場工作者們敏銳地抓住這一機遇，在線票務平臺發(fā)展起來之后，各家票務平臺利用互聯網公司的產業(yè)資源做抓手，紛紛在推出的專業(yè)版網頁或APP中開展深度用戶挖掘。

百度糯米電影獨家上線的“影片大數據”功能就是很好的例子，其“用戶畫像”功能是依據百度鳳巢體系的用戶畫像模型搭建起來的。此功能中，近期上映影片的觀眾性別、年齡、星座、地域、搜索指數、視頻播放指數、關注熱度等信息全面豐富，可以說片方想要的數據百度糯米都能提供。百度糯米聯合電影片方為會員粉絲精心打造“超級首映禮”，有了此活動的支持，電影《尋龍訣》的營銷可謂如虎添翼。參加《尋龍訣》超級首映禮的觀眾均為片方利用百度糯米的大數據精心挑選出來的，大數據分析出他們的共同特征是：均為懸疑驚悚類影片的深度愛好者、均為陳坤的粉絲、均為陳坤參演電影的追隨者。因此在首映禮上片方也邀請到陳坤出席并參與粉絲互動，既能做為答謝粉絲的手段，又能為影片的口碑起到積極的擴散作用?！秾堅E》自2015年底上映后取得了16.8億票房，占據2015年國產票房成績第四位，而數據顯示，百度糯米在首映日貢獻了28.1%的票房，由此可見大數據對用戶精準分析的強勁實力。如今，在線票務平臺開發(fā)出的用戶畫像功能已經是大數據技術助力電影市場的基礎，成為電影選題開發(fā)、指導內容制作和助力宣傳營銷必不可少的利器。

(二)評分平臺影響市場表現

互聯網的發(fā)展使電影評論的場域從傳統(tǒng)紙媒體轉變到電影評論網站，在這些平臺中電影的品質被量化成分值，已逐漸成為用戶觀影的重要參考指標。國內帶有影評功能的網站主要分為兩大類，分別是以豆瓣、時光網為代表的專業(yè)影評平臺，以及以貓眼、淘票票為代表的有電影評分專區(qū)的在線票務平臺。在線票務平臺中只有在購買電影票之后才能評分，而豆瓣等網站并沒有評分條件限制，這就意味著沒有看過電影的用戶或者沒有到影院感受過大熒幕氛圍的觀眾都能隨時為任意影片打分，因此評分人群和實際觀影人群存在差異性。

知名導演執(zhí)導或流量明星參演的電影，如《美人魚》、《三生三世十里桃花》等，由于有偶像的參與，粉絲在為其打分時可能會存在不理性的因素而盲目刷分。其中流量明星的粉絲表現更為明顯，每天為電影刷數據已經成為飯圈文化的常態(tài)。另一類是類型片，如《我不是藥神》、《西紅柿首富》等。這類電影由于自身定位比較明確，類型片的愛好者們可能僅僅關注了電影類型、故事簡介、演職人員等信息就已經完成了對電影的主觀評分。還有以《戰(zhàn)狼2》、《我和我的祖國》為代表的主旋律電影，因自身題材的特殊性，也很容易出現評分人群與觀影人群不符的現象。

通過大數據的收集和分析，對評分人群畫像的精準把握對電影產業(yè)鏈上游也有一定的指導作用。通過分析評分人群的構成可以反推影片市場定位，根據受眾指數針對性地調整影片生產內容。另外，電影的想看指數是影院排片的重要依據，也是預測票房成績的重要參考指標。

(三)受眾數據可視化，引導選題開發(fā)和內容制作

2014年《紙牌屋》的上映引起熱烈反響，Netflix充分利用谷歌的數據平臺完成了對《紙牌屋》的選角及劇情等方面的指導。Netflix對大數據的成功運用給予中國電影很大啟發(fā)。此后，國內的選題開發(fā)與內容制作流程也開始逐漸與大數據技術接軌。

2010年末筷子兄弟參演的《老男孩》微電影風靡網絡，2014年初優(yōu)酷土豆集團推出《老男孩之猛龍過江》大電影，是大數據技術與電影產業(yè)的首次合作，向大家展示了互聯網電影的全新生命歷程?！独夏泻ⅰ肺㈦娪爸蟹e攢起來的粉絲基礎為大電影帶來了粉絲基數，《老男孩之猛龍過江》的預告片上線后，片方分析預告片觀看用戶的年齡、地域、職業(yè)構成情況，挖掘觀看行為、情感偏向。另一方面通過對預告片評論內容的觀察，把握住用戶喜歡或不喜歡的內容，想看的情節(jié)點以及對影片的建議，這些因素都成為了后期剪輯的重要參考指標。通過此過程，大數據技術將受眾思維轉換為可視化數據，直接指導電影內容制作。

當普羅大眾還對“把電影當成產品來制作”的互聯網思維普遍抱有一種圍觀態(tài)度時，網生代導演郭敬明已經將這一認知貫穿到《小時代》電影系列作品制作過程的始終。郭敬明的同名小說在連載時已經積累了相當高的人氣，因此樂視影業(yè)在對電影投資之前就調研了文學網站上的點擊量、用戶身份等內容，對電影的制作內容及發(fā)行策略進行精準定位?！缎r代》對大數據的運用還體現在選角和戲份刪減上。首先郭敬明、楊冪、郭采潔和柯震東在當時是人氣超高的流量明星，他們自身的粉絲群體已經能吸引很大的關注度。其次在《小時代》第一部上映后，郭敬明跟蹤觀察影片評論內容，發(fā)現很多觀眾非常喜歡第一部影片結尾四姐妹在天臺聚會的情節(jié)，其中涉及到的女生情誼很容易打動女性群體。因此郭敬明在接下來的三部曲中加大這樣的戲份，著重刻畫了四位女主的互動情節(jié)，以此來吸引更多的關注。

《小時代》系列雖然票房成績十分理想，但在內容評價方面被很多人詬病，屬于典型的“叫座不叫好”。當時大數據技術已經在國內影視市場上得到廣泛運用，但“票房與口碑雙高”的并不多。到2016年出現了一個比較成功的案例——《美人魚》。電影《美人魚》是一部由周星馳導演，鄧超、張雨綺、羅志祥等作為主演的愛情科幻喜劇片，首映即獲得2.7億的票房成績，并且在之后的票房排名中一路遙遙領先，最終收獲33.9億票房。直到2017年的主旋律電影《戰(zhàn)狼2》出現之前，一直都維持著“中國電影史上票房第一”的紀錄。雖然《美人魚》最終獲得的豆瓣評分沒有和它的票房成績處于同一水平線上，但《美人魚》在制作過程中對于大數據的運用已經非常成熟。

在數據定位環(huán)節(jié)，《美人魚》團隊會在視頻網站中收集和《美人魚》同類型或同題材的影片觀看數據，這些影片的觀眾會在哪里暫停、回放或快進，以此對應情節(jié)的高潮點和需要刪減的繁瑣之處。從內容生產的運用來看，大數據的賦能在一定程度上彌補了傳統(tǒng)影視內容生產的不足，將觀眾的想看因素、愛看因素加入到劇本創(chuàng)作中是大數據引領下受眾本位的直接體現。

(四)數據挖掘精準助力電影營銷

電影的宣傳與發(fā)行是最接近消費者、同時也是最需要資金支持的環(huán)節(jié)，因此每個發(fā)行公司都致力于研究如何最大化地利用資源以實現精準營銷。大數據技術毋庸置疑減輕了這一工作量，同時也為精準營銷的實現途徑帶來了新的商機和可能性。近年來，各個在線票務平臺的專業(yè)版對數據的實時追蹤作用功不可沒。

2018年上線的燈塔是阿里影業(yè)旗下的一站式宣發(fā)平臺。一線影視工作者可以在這里查看自家影片的營銷熱度、輿情走向以及燈塔的獨家報告等，極大地推動了電影宣發(fā)的數字化。2019年11月，由寧浩監(jiān)制，大鵬和柳巖主演的電影《受益人》在燈塔平臺的幫助下，宣發(fā)工作成為亮點。2019年直播行業(yè)進入爆發(fā)期，一直以來直播賣出的貨物都是各種各樣的生活用品，而通過燈塔的資源引領，《受益人》首次把電影票搬到直播紅人薇婭的直播間，引發(fā)網友廣泛關注。在電影首映日前三天，主演大鵬和柳巖參與薇婭在淘寶平臺的直播，交流影片背后的故事，和粉絲互動。據資料顯示，當晚直播間觀看人數累計達到1200萬，111666張電影票在6秒內被一搶而空?！笆芤嫒恕?、“大鵬柳巖薇婭直播”等相關話題也一度登上微博熱搜榜前幾名。這次直播的成績在燈塔數據平臺也有直接的體現：直播后《受益人》的想看數和爆米花指數各自增長了30%。由于燈塔背靠阿里影業(yè)，它與淘寶直播的合作在意料之外也在情理之中，這是阿里平臺資源的全新整合和最優(yōu)化利用，燈塔多樣化、定制化的服務創(chuàng)新了大數據時代互聯網營銷的新形勢。

同樣在2019年年底，另一部影片《誤殺》的票房成功與燈塔的數據監(jiān)測也密不可分。截止到2020年2月的燈塔數據顯示，《誤殺》的票房成績累計為12.07億，成為2019年度黑馬，這一成績也超出了許多人的預期。其實在映前，根據淘票票的數據顯示《誤殺》的“想看”指數是比較低的，再加上電影提前一周上映縮短了宣發(fā)期，增大了宣發(fā)的壓力。拿到淘票票的數據之后，片方決定在全國范圍內展開大規(guī)模點映活動，借此增加影片的關注度。點映活動中，片方工作人員鼓勵參與電影的觀眾積極在社交平臺發(fā)表觀點，同時也送出相應電影周邊禮物。點映活動的全方位展開為《誤殺》積攢了大量人氣，再加上影片本身質量優(yōu)良，在原著粉和懸疑愛好者中口碑極佳，形成了良好的傳播效應。

三、電影大數據使用的現實問題與規(guī)范措施

無論在什么行業(yè)，對大數據的重視度越高，造假的風險也可能越高。當前影視行業(yè)運用大數據參考制作出來的影片已經不勝枚舉，但能做到叫好又叫座的寥寥無幾，大部分作品包裝精美，宣傳也到位了，但影片本身卻缺乏創(chuàng)意和精神內核?？梢?，對大數據的單方面迷信未必能產生預期效果。

過分夸大大數據的作用會走向思維的固化和極端。國外學者指出大數據思維體現的是相關關系而不是因果關系。比如普遍意義下電影票房多少被認為和電影評分高低有關，但如果說電影評分決定了電影票房就是一種虛假關聯。數字層面強大的關聯性并不能代表嚴謹的科學性，將大數據分析結果放在電影生產的主導位置上就會帶來錯誤引導。

受眾本位的思維方式雖然是互聯網時代的寵兒，但也存在明顯弊端。目前大眾的思維普遍存在娛樂化和低俗化的特點，一味迎合觀眾口味會使影片過于商業(yè)化，從而降低影片的藝術性，這也是目前業(yè)界普遍浮躁狀態(tài)的一個重要原因。數據和受眾思維只是錦上添花的工具，影片能否實現藝術和票房雙贏，顯然還是要靠新穎的創(chuàng)意、優(yōu)質的劇本、一流的演技、精良的制作等硬條件來支撐。

在保證對大數據正確思維認知的基礎上，影視行業(yè)還要保證數據的真實性、客觀性和使用的科學性。目前數據造假的直接表現是，部分影片會選擇在評分網站雇水軍，提高自家電影的評分，希望通過評分的提高擴大電影的口碑和票房；或者在票房上做文章，利用虛假排場等方式給票房注水。因此，我國的執(zhí)法機構應該制定相關政策，引導規(guī)范競爭。比如應根據我國國情建立起相對完善的信用體系，增大票房造假成本和違規(guī)代價，從源頭規(guī)范片方行為。增大各數據平臺的透明度，使得網絡互聯資源共享，加強合作減少競爭。另一方面，電影行業(yè)也應自律，建立起自治規(guī)范。經營者、消費者和公共利益之間相互制約與平衡，不僅能對不正當競爭行為進行監(jiān)管，還能引導一線電影工作者做好本職工作?？茖W使用大數據才能發(fā)揮出大數據這把雙刃劍的真正價值，引導電影產業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的良性運轉。