2016電影受眾大數據

❶ 中國大數據影片有哪些

靜水深流，空山鳴響。2017年的農村電影放映在平穩的大背景下，整個體系在向平衡、多元、差異、活躍的方向提質增效，進入了一個以供給側結構性改革為導向的「精耕細作」時期。農村電影市場在2017年度展現出的新需求、新變化，不僅對電影放映工作提出了更高的要求，也為探索農村電影放映新機制、提高發行方活力和收益提供了新思路。在國家大力推行鄉村振興戰略的背景下，農村電影市場必然將像其他鄉村產業一樣，迎來一個充滿新潛力、新價值與新可能的黃金機遇期。

發行主體集中化趨緩，平衡化向前

2017年度，發行方表現出「大局穩定、整體接近、小眾崛起」的特點。

從總體格局看，無論是發行影片數、被訂購影片數、被訂購總場次還是被訂購總金額方面，都處於「幾家獨大」的狀態，頭部發行方占據了八成左右的比重。

從發展趨勢看，各發行方在被訂購場次和被訂購金額上的差距又有所減小，分布更加集中，頭部在各方面所佔的比例相比往年有所下降，整體在向更加平衡的方向發展。

對於那些發行影片、被訂購影片較少的「小發行方」來說，市場也提供了機會。不同發行方的單片平均收益、單片平均場次都表現出擴大趨勢，今年單片平均收益、單片平均場次較高的發行方大都是被訂購影片數不高的「非頭部發行方」，說明在大的「二八格局」下，其他發行方並沒有完全被馬太效應束縛，依靠優質的影片也有機會獲得較好的訂購場次和版權收益，彌補在發行影片數量上的不足。

推薦影片

2017年度，主題放映活動共推薦了225部影片，內容豐富多樣，包括劇情、動作、戲劇、愛情、犯罪、戰爭、古裝等類型。

主題放映活動推出了許多思想精深、藝術精湛、製作精良的影片，在各類熱門影片中，被推薦影片佔2017年度訂購量TOP50影片的30%（15部），占故事片TOP200影片情況的23.5%（47部）。

推薦效果

主題活動所推薦影片受到市場的高度認可，平均訂購場次、平均訂購金額遠超過所有影片的平均水平。

被推薦影片數量上僅占所有被訂購影片總數的6.04%，全年被訂購了2152228場，占訂購總場次的21.64%，總訂購金額24043949元，占總訂購金額的25.46%。

年度總結穩中有變，進入提質增效新階段

經歷了前幾年的高速增長，農村電影放映事業在2017年進入了一個「增速放緩、調整加快」的階段，從發行到訂購的各個層面都表現出了「穩中有變」的特點。

2017年度，農村電影訂購總場次首次突破1000萬場，增幅高達12.99%。但也要看到，若將較為特殊的公益廣告的場次不納入統計，本年度訂購總場次、訂購總金額幾乎與去年持平，分別還有0.11%、0.7%的下降，訂購情況的「穩」正反映在這里。不同以往的是，2017年版權有補貼的農村版權影片和版權非補貼的農村版權影片的差距進一步擴大，版權非補貼影片的場次佔比達到了64.99%、金額佔比達到了73.37%，達到了歷年之最，反映出了公益因素和市場因素更加深入地結合。

2017年的影片供給十分豐富，可訂購的和被訂購的影片數同比分別增長了11.55%和6.67%，但也要看到，影片訂購率保持穩定，影片的平均訂購場次和平均訂購金額與往年也基本一致。在「穩」的背後，新片、大片的表現都要優於往年，占總數10.58%的新片，貢獻了52.59%的訂購場次和48.44%的訂購金額，大片的平均訂購場次和訂購金額更是所有影片平均水平的160.72%和232.41%。這一穩一變之間，反映出了農村群眾的觀影偏好進一步與城市接軌，對影片質量提出了更高要求。

2017年，省份、院線、放映隊等放映終端的數量、分布等都沒有出現明顯的變化，但省份之間的差異卻在一定程度上有所凸顯。各省份的訂購場次差距減小的情況下，訂購金額的差距卻進一步拉大，訂片均價上也存在較大的差距，故事片平均訂價最高的省份是最低省份的2.5倍，反映出了各省份在訂購影片的種類、價 格上存在偏好甚至態度的不同。而放映隊平均活躍度的差異，也能在一定程度上反映出各省份農村電影放映工作的落實情況、固定化程度等。

對於發行方來說，2017年度的格局仍維持著「幾家獨大」。在發行影片數、被訂購場次、被訂購金額和版權收益等方面，前五名的發行方基本占據了80%左右的份額，「二八效應」明顯。但從趨勢上說，眾多非頭部發行方的份額加速提升，發行方之間訂購情況的差距有所減小，而發行方單片平均收益的差距卻大幅提高，2017年度出現的《戰狼2》《勇士》等優秀影片，讓發行影片數較少的「小發行方」也能獲得較高版權收益，顯示出農村電影市場里「大魚不通吃」的機遇和潛力。

值得一提的是，無論是平穩鞏固，還是調整變化，農村電影放映工作仍然保證了將社會效益和文化惠民放在首位。2017年發行的4部公益廣告總訂購量達1304781場，占年度總場次的11.60%，在廣大農民群眾中有效宣傳了新時代、新思想、新政策。民族語譯制工作有條不紊地扎實推進，新發行的32部譯制影片100%被訂購，充分體現了「為映而譯」。作為引導、調控農村電影放映的有效手段，主題放映活動同樣效果顯著，200多部積極向上、質量精良的影片在平台的推薦下，獲得了占總數21.64%的訂購場次和25.46%的訂購金額，得到了人民群眾的廣泛認可，對弘揚主旋律、傳播正能量、提升農村電影放映質量起到了積極作用。

❷ 貓眼電影的票房受眾分析怎麼統計性別分布和年齡分布的

會從你注冊的資料裡面看到你的信息，然後根據你的購票情況，再做數據分析。如果不想數據暴露，建議選擇小眾的app，比如賣座網之類的，越少人知道的app，越不會用用戶的信息去做大數據。

❸ 大數據於國內影視行業的意義

大數據於國內影視行業的意義
大數據為何近幾年大熱？
人類進入大數據時代，類似於生物學迎來了顯微鏡，天文學發現瞭望遠鏡，因為網路傳輸和計算機存儲運算能力的提高，交給了我們一把信息放大鏡，從此我們對現象的觀察進入一個新的領域。
其實自古就有多維度數據的挖掘行為，歷法的制定過程或許可以作為一個很好的例證，江湖上現在偶爾也會有關於林元帥諸葛軍師的傳說，自從計算機技術誕生之後，對數據的利用和處理一直在同步發展中，無論是分布處理還是並行處理，並不是一天就蹦躂到今日的技術高度，我們很多科學發現都是在近三十年之間才完成，正是得益於此。
但為何在這幾年「大數據」忽然大熱？原因其實很簡單，全球智能手機的普及。
隨著移動終端信息處理能力的提升，與用戶的交互界面不僅更加具備黏性，並且實現了全方位全時段互動，此時每個人的移動終端實際上就變成了一個數據記錄儀。它比PC所能獲取到的信息更加個人化，不僅暴露這個人的生活細節，位置動向，同時也記錄著他的消費習慣，人類第一次擁有了這么多數據的生產者。每一個元數據都可以直接掛鉤一份具體的支出額度，每一個數字都可以被貨幣量化，大數據的商業價值與各個企業的營收幾乎都可以直接掛鉤。所以，圍繞「大數據」來說故事迅速成為當下的主流。
但是揭開媒體的那些噱頭背後，你會發現，國內對復雜系統的研究，仍然是處於概念大於應用的階段，大部分行業對線性、封閉系統內的數據關系都沒辦法掌握，更不用說將大數據轉化成有價值的信息。而在影視行業，工業化體系處於剛剛起步的階段，很多從業人士連財務報表這種基礎數據都看不明白，去理解大數據的價值更是有些不可想像了。
大數據於國內影視行業的意義
大數據技術作為一種工具，其應用方向，無非三個方面，一是對過於和曾經的理解，二是對以後和將來的認知，三是對當下進行判斷並進行實時處理，影視行業大數據技術的應用如果想要有長足的發展，那麼在這三個方面都會面臨著一些需要解決的問題。
對過去和曾經的理解
既然是對已發生的進行判斷，就會涉及到數據採集，這個部分往往會引發爭論，中心議題是：到底多大才叫大，GB還是TB，PB還是EB？
如果我想要知道《致我們終將逝去的青春》這部差一點就可以歸類到文藝片的電影，為什麼在2013年上半年票房僅次於《西遊·降魔篇》，我是應該僅以社交媒體的傳播效率來進行數據的挖掘，還是要追溯到原著小說里的青春以及被電影宣傳所喚起的記憶？
將數據挖掘的范圍放在社交媒體的范疇，那麼通過對一部電影推廣過程的梳理，我們很容易通過數據制定出一張細化到分鍾的參考，以及觀眾會被什麼樣的宣傳內容所吸引，但是它仍然只是在描述表象。
如果觀察只停留在眼前，將無法找到最終的因果。我們必須對推動現象發生的機制進行論證，那麼我們該用什麼樣的體量來儲存和分析觀眾們的記憶，從而找到個人經歷和集體共鳴之間的關系？
在這個方面，如果只用社交媒體的數據進行相關性的分析，其實和我們日常所做的感性推導沒有太大區別，甚至還不如感性推導靈活，很容易因為數據的不夠全面犯下「黑天鵝」式的錯誤（在發現澳大利亞之前，西方認為只有白天鵝）。必須要追溯到成因階段更龐大的外部數據，比如主要觀眾群十年間的消費偏好及社會經歷，以及對他們觀影之前的心理活動進行統計分析。會不會太復雜？但是從數據挖掘的角度來說，只有在這個方向上進行努力才可能會提供實質性的價值。
或者說，我們也可以簡單粗獷一些，如麥特的負責人陳礪志所言，《致青春》的成功最主要的因素是因為趙薇的敬業與投入，以及她個人在行業的積累。
大家可以想一想，以上三個角度，哪個會更容易接近整個事件的核心。
對以後和將來的認知
大數據技術雖然可以讓人類對現象的理解進行更深入的探究，但是當對國產的影視項目前景進行預測，首先需要面對的問題是，我們仍然處於一個觀眾群體持續波動的時期。
在北美市場，貢獻50%票房的觀眾約占人口的10%，也就是3000萬左右，這部分群體基本上結構相當穩定。上世紀70年代末，當北美電影的平均製作預算開始攀升到1000萬美元以上，宣發費用達到500萬以上時，對觀眾的監測從階段性的調研逐漸轉變成常態性的監控。在計算機還只是個神話的時期，「好萊塢」是用人工+信件的形式，建立了最早的大范圍觀眾研究模型，這些歷史數據通過幾十年的積累，已經讓一部電影與觀眾之間的聯系變得非常透明。但即使是如此嚴謹的市場監控，近幾年也因為受到移動互聯的影響，觀眾去影院觀影的行為隨機性逐漸提高，導致傳統的觀眾研究模型頻頻出現一些問題。
反觀國內電影市場，差不多有三分之二的銀幕是在近三年之內才出現的，2010年時，我們所擁有的現代化銀幕不過才6223塊，而如今，這個數字差不多是17000。可想而知，影院目前所迎來的觀眾，基本上是近三年才開始逐漸培養去影院觀影的興趣，這種行為暫時還不能稱之為習慣。
所以說，中國電影市場目前的波動很難通過現有的技術手段完成監測，會因為存在有其他我們不可知的變數，而導致結果南轅北轍，這在統計學的回歸分析上被稱之為「變數遺漏偏差」，大數據技術目前所能覆蓋到的范圍並不能幫我們解決這個問題。我們還需要時間來不斷修正對市場數據的理解，觀眾也需要時間來不斷培養在影院觀影的習慣。
2013年上半年，幾乎所有從業者都對有動作元素的電影過於樂觀，而下半年，所有從業者包括我個人又會對以愛情元素為主的電影過分看好。從一些公司的大數據監測上來看，這種觀眾消費行為的變化已經反饋在可以被抓取的數據中，但是我們並不知道它所形成影響究竟該如何定量。也就是說我們可以看到趨勢，但是很難確定結果。
那麼，在如今的中國電影市場中，我們不如將大數據技術的應用方向，從對未來的預知上轉移到可以讓我們規避哪些操作上的錯誤，或許更具有現實意義。
對當下進行判斷並進行實時處理
現在對大數據的理解，往往會糾纏於第一個字「大」，而忽視了它的另外一個重要特徵「細」，其實後者才是最重要的，因為它會創造大數據真正的實用價值。
基於社交媒體的數據挖掘，其實已經可以做到讓我們將觀眾的分類從簡單的年齡、性別、職業等維度，落實到區域、活動空間以及性格特徵等等更為豐富的細節，在這樣的基礎上，我們要做的就是怎樣給觀眾提供個性化的影響，而不再是以電影為本位的共性宣傳。
舉例來說，當一名男性觀眾在某個媒介上看到的電影海報，可能是大長腿和小翹臀，但一個女性觀眾同時接觸這個媒介時，所看到的可能是一個賣萌的大叔。當陣地宣傳中的預告片貼片到一部好萊塢大片之前時，它可能主要是用來渲染情感或者突出搞笑，但同樣的一分多鍾，在視頻網站所上線的預告片，則被分成數個版本，用來對應每一個點擊背後用戶的個人資料。這樣，觀眾便會加入到生產的過程中，通過對觀眾偏好的快速處理，最終創造更適合於傳播的信息。
目前，數據調研公司參與電影推廣的過程，所做的仍然只是一個統計的工作，決策是在片方或者是公關公司，其實可以將決策機制與數據同樣進行細化，成為實時的互動，減少時間的損耗，提高電影推廣的效率。我們以前在電影的推廣中，常常會為如何照顧到大部分觀眾的興趣而頭疼，那麼換一種思路，用現有的觀眾數據進行群體的細分，給不同的觀眾群提供不一樣的信息，海納百川比光芒四射或許更符合當下社會化營銷的要義。
不過，這一切其實都只是理想化的願景，現實的情況是，中國的電影產業目前仍然是處於一個極其原始的狀態。
僅從電影投資成本的角度來說，目前所公映的電影，平均投資約在3000萬人民幣以內，不足500萬美元，這樣的投資規模在不考慮通脹以及觀眾收入的情況下，只相當於北美70年代初期的水平。面對這樣的市場環境，很多議題其實都顯得比較空洞，因為拍腦袋做決策雖然有著莫大的風險，但畢竟成本很低。

❹ 告訴你如何用大數據推動影視產業

關於大數據在影視方面的案例，Netflix 這個詞估計大家都快聽到耳朵起繭了，頻繁被提及。比如《紙牌屋》的成功 。
大數據技術在電影方面的應用，主要在於於電影劇本分析、電影營銷分析、電影用戶行為分析。

❺ 新媒體時代電影產業發展呈現出哪些新趨勢

一、改變電影理論和形態的新媒體電影
新媒體電影首先必須滿足「電影」的基本條件：作品無論從內容形式還是觀眾角度都被認為是電影。這條標准將互聯網之上無數隨機的和零碎的小視頻排除開來，但是電影和非電影之間的區分沒有那麼簡單。關於什麼是電影，電影理論史上主要有自然實用主義(巴贊、克拉考爾)和藝術純粹主義(愛因漢姆、愛森斯坦)兩種傾向：前一種主張電影是人類通過膠片完成對自然再現的沖動，後一種認為電影具有獨立於其他藝術門類的純粹藝術性①，後續還包括麥茨的以鏡頭為單位的無代碼語言，斯坦利·卡維爾的「連續自動的世界影像」說等②。以上這兩種主要的電影理論都試圖解釋什麼是電影或者說電影與其他藝術的差異性。然而我們也必須意識到，這些從本體上對電影進行的形而上思考無論多麼哲學化，「什麼是電影」的理論根基依然是電影藝術本身所寓居的媒介。當電影擺脫銀幕、膠片的束縛，進入數字化和網路化之後，關於「什麼是電影」的思考必然會發生變化。所以，媒介刺激下生成的新媒體電影(比如優酷出品的「11度青春電影行動」《老男孩》等)，必然具有與傳統電影不同的內涵和氣質。因而，新媒體電影不一定必須符合傳統電影理論之中的「電影」概念才能被視為電影藝術。比如早期翻拍、篡改型的新媒體電影《一個饅頭引發的血案》、《網路驚魂》等，完全是以對傳統電影的解構為基礎的。由此，我們可以看到電影的內涵正在被新媒體電影實踐拓寬。
與此同時，新媒體電影與傳統電影，從生產到傳播、到批評和理論建構展現出巨大的差異。第一，互動性是新媒體電影的首要特徵。網路本身所具有的互動機制，使得新媒體電影從構思到籌備，再到劇本、演員，最後到剪輯等環節都可以吸取大量受眾的意見。人的天性之中就具有對對象的一種控制欲，因而互動性將電影的可控感上升到電影歷史的新高度。比如，國際高端家電品牌卡薩帝(Casarte)的新媒體電影《獨家》，其結構不是線性的，而是開放式的。其最為典型的互動性就是觀眾可以左右整部電影的劇情，最後呈現出開放式的主題和五種不同的結局選擇。同時，整個新媒體電影演進過程之中會有暗藏的二維碼以供觀眾掃描，從而體驗更多精彩的互動。第二，新媒體電影寄寓的媒介是互聯網。首先，互聯網路所具有的去中心化特質使得新媒體電影界呈現出眾聲喧嘩的草根性。自媒體、新媒體的發展使得人們對電影的追求不再受限於傳統意義上的電影體制，普通人甚至可以根據自己的需求拍攝新媒體電影。這帶來一個疑問：人人都可以拍電影的話，如此的新媒體電影還是電影或者好電影嗎？我們承認人人參與之後，電影作品之中肯定會出現參差不齊的情況，但是網路就是一個大浪淘沙的過程，優秀的作品是不會被網路遺忘的，相反會成為新媒體電影的一根一根標桿，激勵後來者繼續創新。其次，互聯網觀影不可能具有大場景、大製作、IMAX影院、逼真特效等等優勢，但是影院型電影由於過於關注電影技術給人帶來的那種沖擊性、刺激感和亦真亦幻的效果，反而對電影題材選擇、故事情節演進和電影本身深度缺乏重視。在這種情況下，新媒體電影尋求不同於大場景、大投資電影的路線，將重心放在怎樣講好故事上。網路居民不可能有耐心將時間花在一部情節毫無吸引力的新媒體電影上而忽略網路上海量的電影資源。這使得新媒體電影在講好故事和故事創新上都有更高的要求。再次，新媒體電影潛在觀眾大。新媒體電影通過網路進行視頻傳播，其受眾是廣大網民。根據2014年發布的第33次《中國互聯網路發展狀況統計報告》稱，截止2013年12月，我國網民規模達到6.18億，網路視頻用戶規模達4.28億，較上年底增加5637萬人，增長率為15.2%。網路視頻使用率為69.3%，與上年底相比增長3.4個百分點③。作為網路視頻之中優質視頻的新媒體電影，它必然會隨著視頻用戶激增的速度和規模而顯示出與傳統電影分庭抗禮的力量。
從上面新媒體電影呈現出來的幾個特徵(去中心化、受眾巨大、互動性強)之中，我們可以發現新媒體電影已經徹底打破了傳統以導演為主導的電影製作模式。傳統電影製作過程中，從劇情發展、拍攝進度、場景選取、演員選用、鏡頭取捨、段落安排，後期的剪輯、配音、效果等環節，一切都由導演決定。新媒體電影選擇以網路為平台，集合廣大網民的力量及意願，比如「選拔網路自薦的新銳導演；審核通過網路徵集的電影劇本並進行專業篩選、加工製作；對投資拍攝的劇組進行統籌監控，盡量避免資金浪費；對遍布全國的新媒體電影生產基地進行管理，以確保新媒體電影的生產量」④。因此，在新媒體電影之中，內容的生產者和消費者呈現合一的趨勢，即作者與讀者逐漸混融的狀態。這種特徵我們稱之為新媒體電影元素的網路混融階段。這一混融趨勢在大數據時代更是得到了進一步強化。
二、大數據時代對於新媒體電影意味著混融狀態
大數據作為網路理論和實踐的新範式是近幾年才興起的，之後迅速在管理、傳播、政治、商業和金融等領域興盛。大數據的含義就是通過各種新媒體對使用媒體的用戶所產生的信息進行數據最大化收集、整理、分析，從而預測未來的發展趨勢。它具有四個特點：巨大的數據量和數據完整性，能在看似毫不相關的數據之間找到內在關聯，即時滿足需求和尋找出數據背後的價值。最典型的是2013年風靡全球的美劇《紙牌屋》充分實現了大數據在藝術實踐之中的巨大價值。它完全繞開了廣播電視網和有線電視網所構成的傳統電視生態系統，選擇在Netflix視頻網站播放，用戶只需要通過個人電腦或者移動終端登錄即可播放。Netflix採用了真正的大數據分析——3000萬用戶的收視選擇、400萬條評論、300萬次主題搜索。同時，所有通過Netflix觀看《紙牌屋》的觀眾會在觀看過程之中產生無數的連觀眾自己都沒有意識到的數據(包括觀看連續劇時暫停、回放、快進、停止等動作都會被一一記錄下來，每天用戶在Netflix上將產生高達3000多萬個行為)。這些數據通過網站後台被迅速分析，從而讓電視劇製作商做出相應的對策。該劇在拍攝過程之中，真正實踐了大數據精神，無論是劇情設置還是選擇演員、導演陣容，都以用戶在網站上的行為和使用數據做支撐。「Netflix尚且可以利用大數據分析巨量用戶的需求，不僅是誰喜歡看什麼節目，更精確到用戶行為：什麼人喜歡在星期天晚上用平板設備看恐怖片；哪些人會打開視頻就直接跳過片頭；看到哪個演員出場會快進；看到什麼劇情會重放，《紙牌屋》的商業奇跡正是通過雲計算精確整理重點關聯數據而造就的」⑤。從《紙牌屋》的運作可以看出，在大數據分析時代，藝術作品的作者和受眾形成了巨大而緊密的關聯性。在這種關聯性之中「作者—受眾」的關系分為兩層：一層是新媒體的即時互動性帶來的受眾對作者的即時反饋信息，使得作者可以即時調整創作的路線；另一層是作為消費者的信息生產，也即阿爾文·托夫勒在《財富的革命》之中提到的「生產者即消費者」⑥。閱讀時，受眾在電腦或閱讀器上產生的大數據通過網路被收集匯總到存儲器，通過大數據分析，提煉出多少受眾觀看到哪個地方放棄了觀影，哪些觀眾對哪些人物角色感興趣，觀看時嵌入哪些相關圖片或者視頻更有助於電影的接受等。
大數據時代造就的新媒體電影的「作者—受眾」混融具有與網路時代新媒體電影中創作者和觀眾混融不一樣的內涵。新媒體藝術家阿斯科特認為，網路造就了空前規模的集體智能，一種集體認知的全球網路，從而產生了「超思想」、」超精神作用」、「智力網路」等。在這一過程中，個人的神經網路融合於全球網路以創造意識的新空間⑦。就好比大海之中的小魚和合而成的魚陣一樣，並沒有任何一隻凌駕在所有魚之上的領袖指揮它們，它們只是自發組合排列形成比海里最大的魚還大的巨型「大魚」。這條「大魚」具有整體生命，無數個體小魚已經成為大魚的組成細胞。新媒體電影也一樣，參與電影活動的無數創作者、觀眾、中間人圍繞著一部電影，他們通過大數據參與到整個電影的創作當中。相對於電影，這些參與者，全都成為了像「大魚」一樣的「作者」。
大數據的「大」體現在「全數據」模式之上，即我們分析的不是樣本數據，而是所有數據⑧。人類步入信息時代，人類的網路行為所產生的所有數據都可以被存儲、交換和分析使用，並且這些數據量之大，令人不可思議。2013年中國產生的數據總量超過0.8ZB(相當於8億TB)，兩倍於2012年的數據量，相當於2009年全球的數據總量。預計到2020年，中國產生的數據總量將是2013年的10倍，超過8.5ZB⑨。那麼，這樣大規模的數據對於生根於互聯網的新媒體電影又意味著什麼呢？
新媒體電影是以個人電腦和移動終端及連接它們的網路設備作為承載的。新媒體背後有大量資料庫隨時更新電影生產和消費的各種數據，包括新媒體電影的宣傳數據，電影觀眾觀看的時間，觀眾的性別、族裔、年齡、群體、受教育程度，新媒體電影的交易量，電影播放到哪裡丟失的讀者最多，哪些電影部分會被反復觀看等等。數據來源可以多樣化，不同渠道的數據甚至可以互相參照。「第一是搜索平台，如網路、谷歌、搜狗；第二是社交平台，如微博、人人網、豆瓣、時光網；第三是電商平台，如網票網、美團網、淘寶網等；第四是視頻網站，如優酷、土豆、愛奇藝、樂視網等。像網路指數、新浪微指數、淘數據、優酷指數等，都是由上述平台提供數據服務的。此外，國家電影專項資金辦公室擁有全國的影院票房數據，並通過《中國電影報》等平台向社會公布」⑩。與此同時，數據平台也需要龐大的數據作為支撐。由於新媒體電影的開放性和資源共享性，使得新媒體電影創作和觀看數量巨大，從而產生的數據也是前所未有的。大數據的關鍵作用還在於對未來進行預測。全數據對於大數據分析來說就是「正在發生的未來」。通過對電影本身、觀看和批評、媒體、電影宣傳等相關數據的搜集，尋找觀眾興趣點，預測哪種審美趣味的電影會在什麼樣的人群中受歡迎，人群的性別、消費力、居住區域、階層、年齡段分布等等。利用數據作為分析受眾的依據之後，創作者不需要挖空心思去想為什麼自己的電影不受歡迎，只需要通過網站瀏覽記錄數據分析觀眾最喜歡看什麼樣的電影就可以了。在大數據挖掘過程之中，單個數據可以作為垃圾被忽略，因為數據精準度是樣本化統計時代所追求的目標——一個信息缺乏的時代，「收集信息的有限意味著細微的錯誤會被放大，甚至有可能影響整個結果的准確性」(11)。隨著數據的大幅增加，為了了解大致發展趨勢而放棄精確性，可以接受適量錯誤。就像醫用燈，從一個角度打的光，不管亮度多高，仍然有暗區。而大數據的多維度屬性就像無影燈，從各個角度照射，就算其中一盞燈亮度不強，也不影響總體效果。在這個意義上大數據更加追求數據完整性和混雜性。

❻ 為何近年來美國電影偏好大數據和機器學習的電影

在電影行業談論大數據沒什麼新鮮的了。其中最成功的案例之一是去年的Netflix，該公司製作了《紙牌屋》，有效利用了大數據。

成功的在國內影視行業生產商引起一場轟動,有些人認為成功可以完全復制的,還有些人認為大數據應用程序主要是說電影和電視行業是一個噱頭,大數據用於因地制宜,中國市場比美國市場,國內技術並不成熟,濫用大數據只會導致水和土壤。

互聯網上採集數據更廣泛

在互聯網上看電視劇很容易收集用戶的瀏覽數據。當用戶看電視劇時，他或她不想看的情節往往會拖拽進度條，看他喜歡看幾次的情節。生產者應在快進地塊上收集數據，反復重復地塊數據，分析深度，找出關鍵因素。收集的數據將被單獨歸因於每個原因和重量比較，這是對效果的量化。如果觀眾真的不喜歡這種拖延的敘述。在未來的生產過程中，生產者應注意流線化，這就是精準營銷。

❼ 大數據時代電影如何做精準營銷

大數據時代電影如何做精準營銷

在2015全球移動互聯網大會(GMIC)上， 著名電影營銷專家《失戀33天》營銷推廣負責人張文伯，悠易互通CEO周文彪，以及知名演員秦海璐為我們帶來圓桌論壇：大數據小電影，移動互聯時代的精準營銷。

以下為對話實錄：

張文伯：大家中午好，馬上要吃午飯了，估計這是我們今天上午的最後一場，今天兩位嘉賓有點跨界的意思，一位是來自我們互聯網行業的專家，一位是來自於影視圈的，既然今天有跨界的朋友來，我們可以先從影視聊起，秦海璐最近有一檔電影馬上上映是吧？

秦海璐：對，明天由王小帥導演的電影《闖入者》。

張文伯：周總看過這個電影嗎？

周文彪：後來在PC上面偶爾瀏覽到一個標題，說要去沖擊威尼斯的金獅獎，在微軟上面看視頻的時候有一些片花，有更多的了解，上周我想去找看電影《速7》，突然看到它已經在開始預收，19.9一張票，毫不猶豫地搶了兩張。

秦海璐：謝謝。

張文伯：周總這么忙，對娛樂圈的事還挺關注的？

周文彪：談不上太多關注，對娛樂圈了解比較少。

張文伯：海璐正好借這個機會介紹一下這個電影，做個廣告。

秦海璐：這個電影秉承了一貫王小帥導演的風格，它也從不同的視點講了一個故事，我們生活當中每個人都是闖入者，也是被闖入者，比如說我的生活現在就有一個闖入者，我剛生了寶寶，但是其實我在之前我也闖入到了我先生的家庭，就是組建家庭。其實每天包括說我們兩個人今天闖入到這樣一個峰會當中有不同的行業，每個人可能都是一個闖入者和被闖入者，但是這個闖入的時機和你的契機，還有你產生的一連串的這樣一個連鎖效應其實是很難估算的。

張文伯：所以你看電影其實這兩年非常地火，跟互聯網行業有很多的交集，我們說BAT，每家公司都在以各種不同的方式參與到我們電影行業當中。不知道從周總，你是一個偏技術、偏大數據，做精準營銷的公司，從你的公司的工作的業務范疇和我們這個行業有沒有一些交集？

周文彪：首先恭喜海璐，有一個小小的闖入者，升級做了媽媽，恭喜。我們這邊主要是做一個跨屏的叫程序化購買，其實底層是大數據的支撐，所以剛剛提到的《闖入者》這個片子我最近也在看它在互聯網上的一些營銷推廣的方式。比如說如果從我們的角度去看的話，怎麼樣利用大數據和多屏的技術可以去找到一些目標的受眾，跟它去發生交互，有一點就比如說海璐的，或者是小川的你的忠實粉絲這是一個群體。

另外這個片子本身是偏文藝類的，或者去歐洲、去威尼斯獲獎、沖獎，對於文藝片很執著的，或者對歐洲很關注的群體是可以抓到的，再有一個群體通過我們互聯網的技術，我是可以把過去的比如一個月，或一段時間當中關注《闖入者》這些片子的人扒出來，第二部分在我自己切身的體會當中看到怎麼樣在不同的屏幕、不同的節點去抓到他們，因為有的人可能只是找到那四個節點當中的一個，我通過跨屏的技術不停地去提醒他。

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❽ 大數據 如何驅動電影產業

大數據 如何驅動電影產業

近日，谷歌公布研發了一個准確率高達94%的電影票房預測模型，據其統計，電影相關的搜索量與票房收入之間存在很強的關聯性。此票房預測模型正是大數據分析技術在電影業的一個應用案例。此前，大獲成功的美劇《紙牌屋》也是美國視頻網站NetFlix基於大數據投資拍攝的這部電視劇。隨著越來越頻繁地被提及，「大數據」是否能成為中國電影的新驅動？

「大數據不能代替創作行為」

電影產品不同於其他產品的最大特點，就是它的非理性占很大比例。它的體驗性消費很難用一個數據去分析、前瞻。我認為，大數據就是在海量數據面前，用軟體上的技術分析，幫你把所有行為通過數據方式整理出來。但是這是基於已經發生過的事情，它的價值在於為你未來做什麼東西提供一些方向。所以說，數據分析可以給我們一些參考的價值，但是我認為其不能代替創作行為。

「大數據應預測未來」

大數據是我們所有的產品平台里一個最核心的關鍵詞。整個視頻行業大數據有三方面：用戶大數據、內容大數據、渠道大數據。在互聯網時代，這三大數據將融合在一起。現在由點擊量很高的原創網路文學作品改編的電視劇劇本，已經被證明有比較好的收視率，這是簡單的商業模式。更重要的是如何基於這三大數據，更好地用現在的數據預測未來？這在短時間內是非常重要的挑戰。

「學會洞察大數據是關鍵」

時代在變，消費者在變，我們要跟隨這種變化趨勢。萬達的電影院很早就已經開始變了，資料庫已成為我們重要的核心「礦藏」，到今年底建立會員資料庫達到600萬、AMC達到400萬。大數據能否發揮作用，取決於看到這個數據的人能不能通過大數據做事情。在信息、數據特別多的當下，如果沒有洞察之心或洞察之力，有可能被數據吞噬。

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❾ 在電影行業率先樹立大數據營銷典範的,是哪一部電影。

《小時代》
第16屆上海國際電影節又讓「大數據」成為焦點，而郭敬明執導的電影《小時代》更是藉助大數據的東風在上影節大出風頭。這意味著電影人開始對大數據進行思考，未來媒體及傳統電影的市場也有可能將由大數據來主導。在國內，為了取得更好票房，獲得更高收益，互聯網公司、院線、電影製作公司都開始了大數據挖掘和應用的嘗試。
2013年，被稱為大數據元年。從《致青春》到《中國合夥人》，一份份華麗票房成績單的背後，莫不是一系列「大數據」在營銷的各個環節給予強大支撐。大數據將電影產業鏈無限拆分，以『制-營-發-放』作為最基本的單元，而每一單元又能拆分出許多環節，這些環節都滲透著數據化運營的可能性，而針對這些環節，一些數據分析、咨詢的第三方公司也找到了盈利的出口。

❿ 如何度量大數據對於電影產業的影響

文化產業引入大數據技術有著先天優勢。首先，文化產業所擁有的數據具備較高的消費價值。由於文化產業所涉及的行業和產品大多和消費者直接相關，能夠直接為用戶所消費，有著明確的直接消費價值。其次，文化產業本身就是數據和內容創造的行業，能夠不斷地產生或獲得新的數據資源。根據美國的統計資料，文化傳媒行業數據是僅次於政府信息數據的第二大數據來源。第三，文化產業本身就擁有極其雄厚的用戶資源，由於文化產業直接面向消費者，由此擁有廣闊的用戶基數和規模，而基於龐大的用戶資源進行數據分析，則將成為文化產業未來基於大數據業務轉型的關鍵性條件。