2016电影受众大数据

❶ 中国大数据影片有哪些

静水深流，空山鸣响。2017年的农村电影放映在平稳的大背景下，整个体系在向平衡、多元、差异、活跃的方向提质增效，进入了一个以供给侧结构性改革为导向的“精耕细作”时期。农村电影市场在2017年度展现出的新需求、新变化，不仅对电影放映工作提出了更高的要求，也为探索农村电影放映新机制、提高发行方活力和收益提供了新思路。在国家大力推行乡村振兴战略的背景下，农村电影市场必然将像其他乡村产业一样，迎来一个充满新潜力、新价值与新可能的黄金机遇期。

发行主体集中化趋缓，平衡化向前

2017年度，发行方表现出“大局稳定、整体接近、小众崛起”的特点。

从总体格局看，无论是发行影片数、被订购影片数、被订购总场次还是被订购总金额方面，都处于“几家独大”的状态，头部发行方占据了八成左右的比重。

从发展趋势看，各发行方在被订购场次和被订购金额上的差距又有所减小，分布更加集中，头部在各方面所占的比例相比往年有所下降，整体在向更加平衡的方向发展。

对于那些发行影片、被订购影片较少的“小发行方”来说，市场也提供了机会。不同发行方的单片平均收益、单片平均场次都表现出扩大趋势，今年单片平均收益、单片平均场次较高的发行方大都是被订购影片数不高的“非头部发行方”，说明在大的“二八格局”下，其他发行方并没有完全被马太效应束缚，依靠优质的影片也有机会获得较好的订购场次和版权收益，弥补在发行影片数量上的不足。

推荐影片

2017年度，主题放映活动共推荐了225部影片，内容丰富多样，包括剧情、动作、戏剧、爱情、犯罪、战争、古装等类型。

主题放映活动推出了许多思想精深、艺术精湛、制作精良的影片，在各类热门影片中，被推荐影片占2017年度订购量TOP50影片的30%（15部），占故事片TOP200影片情况的23.5%（47部）。

推荐效果

主题活动所推荐影片受到市场的高度认可，平均订购场次、平均订购金额远超过所有影片的平均水平。

被推荐影片数量上仅占所有被订购影片总数的6.04%，全年被订购了2152228场，占订购总场次的21.64%，总订购金额24043949元，占总订购金额的25.46%。

年度总结稳中有变，进入提质增效新阶段

经历了前几年的高速增长，农村电影放映事业在2017年进入了一个“增速放缓、调整加快”的阶段，从发行到订购的各个层面都表现出了“稳中有变”的特点。

2017年度，农村电影订购总场次首次突破1000万场，增幅高达12.99%。但也要看到，若将较为特殊的公益广告的场次不纳入统计，本年度订购总场次、订购总金额几乎与去年持平，分别还有0.11%、0.7%的下降，订购情况的“稳”正反映在这里。不同以往的是，2017年版权有补贴的农村版权影片和版权非补贴的农村版权影片的差距进一步扩大，版权非补贴影片的场次占比达到了64.99%、金额占比达到了73.37%，达到了历年之最，反映出了公益因素和市场因素更加深入地结合。

2017年的影片供给十分丰富，可订购的和被订购的影片数同比分别增长了11.55%和6.67%，但也要看到，影片订购率保持稳定，影片的平均订购场次和平均订购金额与往年也基本一致。在“稳”的背后，新片、大片的表现都要优于往年，占总数10.58%的新片，贡献了52.59%的订购场次和48.44%的订购金额，大片的平均订购场次和订购金额更是所有影片平均水平的160.72%和232.41%。这一稳一变之间，反映出了农村群众的观影偏好进一步与城市接轨，对影片质量提出了更高要求。

2017年，省份、院线、放映队等放映终端的数量、分布等都没有出现明显的变化，但省份之间的差异却在一定程度上有所凸显。各省份的订购场次差距减小的情况下，订购金额的差距却进一步拉大，订片均价上也存在较大的差距，故事片平均订价最高的省份是最低省份的2.5倍，反映出了各省份在订购影片的种类、价 格上存在偏好甚至态度的不同。而放映队平均活跃度的差异，也能在一定程度上反映出各省份农村电影放映工作的落实情况、固定化程度等。

对于发行方来说，2017年度的格局仍维持着“几家独大”。在发行影片数、被订购场次、被订购金额和版权收益等方面，前五名的发行方基本占据了80%左右的份额，“二八效应”明显。但从趋势上说，众多非头部发行方的份额加速提升，发行方之间订购情况的差距有所减小，而发行方单片平均收益的差距却大幅提高，2017年度出现的《战狼2》《勇士》等优秀影片，让发行影片数较少的“小发行方”也能获得较高版权收益，显示出农村电影市场里“大鱼不通吃”的机遇和潜力。

值得一提的是，无论是平稳巩固，还是调整变化，农村电影放映工作仍然保证了将社会效益和文化惠民放在首位。2017年发行的4部公益广告总订购量达1304781场，占年度总场次的11.60%，在广大农民群众中有效宣传了新时代、新思想、新政策。民族语译制工作有条不紊地扎实推进，新发行的32部译制影片100%被订购，充分体现了“为映而译”。作为引导、调控农村电影放映的有效手段，主题放映活动同样效果显著，200多部积极向上、质量精良的影片在平台的推荐下，获得了占总数21.64%的订购场次和25.46%的订购金额，得到了人民群众的广泛认可，对弘扬主旋律、传播正能量、提升农村电影放映质量起到了积极作用。

❷ 猫眼电影的票房受众分析怎么统计性别分布和年龄分布的

会从你注册的资料里面看到你的信息，然后根据你的购票情况，再做数据分析。如果不想数据暴露，建议选择小众的app，比如卖座网之类的，越少人知道的app，越不会用用户的信息去做大数据。

❸ 大数据于国内影视行业的意义

大数据于国内影视行业的意义
大数据为何近几年大热？
人类进入大数据时代，类似于生物学迎来了显微镜，天文学发现了望远镜，因为网络传输和计算机存储运算能力的提高，交给了我们一把信息放大镜，从此我们对现象的观察进入一个新的领域。
其实自古就有多维度数据的挖掘行为，历法的制定过程或许可以作为一个很好的例证，江湖上现在偶尔也会有关于林元帅诸葛军师的传说，自从计算机技术诞生之后，对数据的利用和处理一直在同步发展中，无论是分布处理还是并行处理，并不是一天就蹦跶到今日的技术高度，我们很多科学发现都是在近三十年之间才完成，正是得益于此。
但为何在这几年“大数据”忽然大热？原因其实很简单，全球智能手机的普及。
随着移动终端信息处理能力的提升，与用户的交互界面不仅更加具备黏性，并且实现了全方位全时段互动，此时每个人的移动终端实际上就变成了一个数据记录仪。它比PC所能获取到的信息更加个人化，不仅暴露这个人的生活细节，位置动向，同时也记录着他的消费习惯，人类第一次拥有了这么多数据的生产者。每一个元数据都可以直接挂钩一份具体的支出额度，每一个数字都可以被货币量化，大数据的商业价值与各个企业的营收几乎都可以直接挂钩。所以，围绕“大数据”来说故事迅速成为当下的主流。
但是揭开媒体的那些噱头背后，你会发现，国内对复杂系统的研究，仍然是处于概念大于应用的阶段，大部分行业对线性、封闭系统内的数据关系都没办法掌握，更不用说将大数据转化成有价值的信息。而在影视行业，工业化体系处于刚刚起步的阶段，很多从业人士连财务报表这种基础数据都看不明白，去理解大数据的价值更是有些不可想象了。
大数据于国内影视行业的意义
大数据技术作为一种工具，其应用方向，无非三个方面，一是对过于和曾经的理解，二是对以后和将来的认知，三是对当下进行判断并进行实时处理，影视行业大数据技术的应用如果想要有长足的发展，那么在这三个方面都会面临着一些需要解决的问题。
对过去和曾经的理解
既然是对已发生的进行判断，就会涉及到数据采集，这个部分往往会引发争论，中心议题是：到底多大才叫大，GB还是TB，PB还是EB？
如果我想要知道《致我们终将逝去的青春》这部差一点就可以归类到文艺片的电影，为什么在2013年上半年票房仅次于《西游·降魔篇》，我是应该仅以社交媒体的传播效率来进行数据的挖掘，还是要追溯到原着小说里的青春以及被电影宣传所唤起的记忆？
将数据挖掘的范围放在社交媒体的范畴，那么通过对一部电影推广过程的梳理，我们很容易通过数据制定出一张细化到分钟的参考，以及观众会被什么样的宣传内容所吸引，但是它仍然只是在描述表象。
如果观察只停留在眼前，将无法找到最终的因果。我们必须对推动现象发生的机制进行论证，那么我们该用什么样的体量来储存和分析观众们的记忆，从而找到个人经历和集体共鸣之间的关系？
在这个方面，如果只用社交媒体的数据进行相关性的分析，其实和我们日常所做的感性推导没有太大区别，甚至还不如感性推导灵活，很容易因为数据的不够全面犯下“黑天鹅”式的错误（在发现澳大利亚之前，西方认为只有白天鹅）。必须要追溯到成因阶段更庞大的外部数据，比如主要观众群十年间的消费偏好及社会经历，以及对他们观影之前的心理活动进行统计分析。会不会太复杂？但是从数据挖掘的角度来说，只有在这个方向上进行努力才可能会提供实质性的价值。
或者说，我们也可以简单粗犷一些，如麦特的负责人陈砺志所言，《致青春》的成功最主要的因素是因为赵薇的敬业与投入，以及她个人在行业的积累。
大家可以想一想，以上三个角度，哪个会更容易接近整个事件的核心。
对以后和将来的认知
大数据技术虽然可以让人类对现象的理解进行更深入的探究，但是当对国产的影视项目前景进行预测，首先需要面对的问题是，我们仍然处于一个观众群体持续波动的时期。
在北美市场，贡献50%票房的观众约占人口的10%，也就是3000万左右，这部分群体基本上结构相当稳定。上世纪70年代末，当北美电影的平均制作预算开始攀升到1000万美元以上，宣发费用达到500万以上时，对观众的监测从阶段性的调研逐渐转变成常态性的监控。在计算机还只是个神话的时期，“好莱坞”是用人工+信件的形式，建立了最早的大范围观众研究模型，这些历史数据通过几十年的积累，已经让一部电影与观众之间的联系变得非常透明。但即使是如此严谨的市场监控，近几年也因为受到移动互联的影响，观众去影院观影的行为随机性逐渐提高，导致传统的观众研究模型频频出现一些问题。
反观国内电影市场，差不多有三分之二的银幕是在近三年之内才出现的，2010年时，我们所拥有的现代化银幕不过才6223块，而如今，这个数字差不多是17000。可想而知，影院目前所迎来的观众，基本上是近三年才开始逐渐培养去影院观影的兴趣，这种行为暂时还不能称之为习惯。
所以说，中国电影市场目前的波动很难通过现有的技术手段完成监测，会因为存在有其他我们不可知的变量，而导致结果南辕北辙，这在统计学的回归分析上被称之为“变量遗漏偏差”，大数据技术目前所能覆盖到的范围并不能帮我们解决这个问题。我们还需要时间来不断修正对市场数据的理解，观众也需要时间来不断培养在影院观影的习惯。
2013年上半年，几乎所有从业者都对有动作元素的电影过于乐观，而下半年，所有从业者包括我个人又会对以爱情元素为主的电影过分看好。从一些公司的大数据监测上来看，这种观众消费行为的变化已经反馈在可以被抓取的数据中，但是我们并不知道它所形成影响究竟该如何定量。也就是说我们可以看到趋势，但是很难确定结果。
那么，在如今的中国电影市场中，我们不如将大数据技术的应用方向，从对未来的预知上转移到可以让我们规避哪些操作上的错误，或许更具有现实意义。
对当下进行判断并进行实时处理
现在对大数据的理解，往往会纠缠于第一个字“大”，而忽视了它的另外一个重要特征“细”，其实后者才是最重要的，因为它会创造大数据真正的实用价值。
基于社交媒体的数据挖掘，其实已经可以做到让我们将观众的分类从简单的年龄、性别、职业等维度，落实到区域、活动空间以及性格特征等等更为丰富的细节，在这样的基础上，我们要做的就是怎样给观众提供个性化的影响，而不再是以电影为本位的共性宣传。
举例来说，当一名男性观众在某个媒介上看到的电影海报，可能是大长腿和小翘臀，但一个女性观众同时接触这个媒介时，所看到的可能是一个卖萌的大叔。当阵地宣传中的预告片贴片到一部好莱坞大片之前时，它可能主要是用来渲染情感或者突出搞笑，但同样的一分多钟，在视频网站所上线的预告片，则被分成数个版本，用来对应每一个点击背后用户的个人资料。这样，观众便会加入到生产的过程中，通过对观众偏好的快速处理，最终创造更适合于传播的信息。
目前，数据调研公司参与电影推广的过程，所做的仍然只是一个统计的工作，决策是在片方或者是公关公司，其实可以将决策机制与数据同样进行细化，成为实时的互动，减少时间的损耗，提高电影推广的效率。我们以前在电影的推广中，常常会为如何照顾到大部分观众的兴趣而头疼，那么换一种思路，用现有的观众数据进行群体的细分，给不同的观众群提供不一样的信息，海纳百川比光芒四射或许更符合当下社会化营销的要义。
不过，这一切其实都只是理想化的愿景，现实的情况是，中国的电影产业目前仍然是处于一个极其原始的状态。
仅从电影投资成本的角度来说，目前所公映的电影，平均投资约在3000万人民币以内，不足500万美元，这样的投资规模在不考虑通胀以及观众收入的情况下，只相当于北美70年代初期的水平。面对这样的市场环境，很多议题其实都显得比较空洞，因为拍脑袋做决策虽然有着莫大的风险，但毕竟成本很低。

❹ 告诉你如何用大数据推动影视产业

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，频繁被提及。比如《纸牌屋》的成功 。
大数据技术在电影方面的应用，主要在于于电影剧本分析、电影营销分析、电影用户行为分析。

❺ 新媒体时代电影产业发展呈现出哪些新趋势

一、改变电影理论和形态的新媒体电影
新媒体电影首先必须满足“电影”的基本条件：作品无论从内容形式还是观众角度都被认为是电影。这条标准将互联网之上无数随机的和零碎的小视频排除开来，但是电影和非电影之间的区分没有那么简单。关于什么是电影，电影理论史上主要有自然实用主义(巴赞、克拉考尔)和艺术纯粹主义(爱因汉姆、爱森斯坦)两种倾向：前一种主张电影是人类通过胶片完成对自然再现的冲动，后一种认为电影具有独立于其他艺术门类的纯粹艺术性①，后续还包括麦茨的以镜头为单位的无代码语言，斯坦利·卡维尔的“连续自动的世界影像”说等②。以上这两种主要的电影理论都试图解释什么是电影或者说电影与其他艺术的差异性。然而我们也必须意识到，这些从本体上对电影进行的形而上思考无论多么哲学化，“什么是电影”的理论根基依然是电影艺术本身所寓居的媒介。当电影摆脱银幕、胶片的束缚，进入数字化和网络化之后，关于“什么是电影”的思考必然会发生变化。所以，媒介刺激下生成的新媒体电影(比如优酷出品的“11度青春电影行动”《老男孩》等)，必然具有与传统电影不同的内涵和气质。因而，新媒体电影不一定必须符合传统电影理论之中的“电影”概念才能被视为电影艺术。比如早期翻拍、篡改型的新媒体电影《一个馒头引发的血案》、《网络惊魂》等，完全是以对传统电影的解构为基础的。由此，我们可以看到电影的内涵正在被新媒体电影实践拓宽。
与此同时，新媒体电影与传统电影，从生产到传播、到批评和理论建构展现出巨大的差异。第一，互动性是新媒体电影的首要特征。网络本身所具有的互动机制，使得新媒体电影从构思到筹备，再到剧本、演员，最后到剪辑等环节都可以吸取大量受众的意见。人的天性之中就具有对对象的一种控制欲，因而互动性将电影的可控感上升到电影历史的新高度。比如，国际高端家电品牌卡萨帝(Casarte)的新媒体电影《独家》，其结构不是线性的，而是开放式的。其最为典型的互动性就是观众可以左右整部电影的剧情，最后呈现出开放式的主题和五种不同的结局选择。同时，整个新媒体电影演进过程之中会有暗藏的二维码以供观众扫描，从而体验更多精彩的互动。第二，新媒体电影寄寓的媒介是互联网。首先，互联网络所具有的去中心化特质使得新媒体电影界呈现出众声喧哗的草根性。自媒体、新媒体的发展使得人们对电影的追求不再受限于传统意义上的电影体制，普通人甚至可以根据自己的需求拍摄新媒体电影。这带来一个疑问：人人都可以拍电影的话，如此的新媒体电影还是电影或者好电影吗？我们承认人人参与之后，电影作品之中肯定会出现参差不齐的情况，但是网络就是一个大浪淘沙的过程，优秀的作品是不会被网络遗忘的，相反会成为新媒体电影的一根一根标杆，激励后来者继续创新。其次，互联网观影不可能具有大场景、大制作、IMAX影院、逼真特效等等优势，但是影院型电影由于过于关注电影技术给人带来的那种冲击性、刺激感和亦真亦幻的效果，反而对电影题材选择、故事情节演进和电影本身深度缺乏重视。在这种情况下，新媒体电影寻求不同于大场景、大投资电影的路线，将重心放在怎样讲好故事上。网络居民不可能有耐心将时间花在一部情节毫无吸引力的新媒体电影上而忽略网络上海量的电影资源。这使得新媒体电影在讲好故事和故事创新上都有更高的要求。再次，新媒体电影潜在观众大。新媒体电影通过网络进行视频传播，其受众是广大网民。根据2014年发布的第33次《中国互联网络发展状况统计报告》称，截止2013年12月，我国网民规模达到6.18亿，网络视频用户规模达4.28亿，较上年底增加5637万人，增长率为15.2%。网络视频使用率为69.3%，与上年底相比增长3.4个百分点③。作为网络视频之中优质视频的新媒体电影，它必然会随着视频用户激增的速度和规模而显示出与传统电影分庭抗礼的力量。
从上面新媒体电影呈现出来的几个特征(去中心化、受众巨大、互动性强)之中，我们可以发现新媒体电影已经彻底打破了传统以导演为主导的电影制作模式。传统电影制作过程中，从剧情发展、拍摄进度、场景选取、演员选用、镜头取舍、段落安排，后期的剪辑、配音、效果等环节，一切都由导演决定。新媒体电影选择以网络为平台，集合广大网民的力量及意愿，比如“选拔网络自荐的新锐导演；审核通过网络征集的电影剧本并进行专业筛选、加工制作；对投资拍摄的剧组进行统筹监控，尽量避免资金浪费；对遍布全国的新媒体电影生产基地进行管理，以确保新媒体电影的生产量”④。因此，在新媒体电影之中，内容的生产者和消费者呈现合一的趋势，即作者与读者逐渐混融的状态。这种特征我们称之为新媒体电影元素的网络混融阶段。这一混融趋势在大数据时代更是得到了进一步强化。
二、大数据时代对于新媒体电影意味着混融状态
大数据作为网络理论和实践的新范式是近几年才兴起的，之后迅速在管理、传播、政治、商业和金融等领域兴盛。大数据的含义就是通过各种新媒体对使用媒体的用户所产生的信息进行数据最大化收集、整理、分析，从而预测未来的发展趋势。它具有四个特点：巨大的数据量和数据完整性，能在看似毫不相关的数据之间找到内在关联，即时满足需求和寻找出数据背后的价值。最典型的是2013年风靡全球的美剧《纸牌屋》充分实现了大数据在艺术实践之中的巨大价值。它完全绕开了广播电视网和有线电视网所构成的传统电视生态系统，选择在Netflix视频网站播放，用户只需要通过个人电脑或者移动终端登录即可播放。Netflix采用了真正的大数据分析——3000万用户的收视选择、400万条评论、300万次主题搜索。同时，所有通过Netflix观看《纸牌屋》的观众会在观看过程之中产生无数的连观众自己都没有意识到的数据(包括观看连续剧时暂停、回放、快进、停止等动作都会被一一记录下来，每天用户在Netflix上将产生高达3000多万个行为)。这些数据通过网站后台被迅速分析，从而让电视剧制作商做出相应的对策。该剧在拍摄过程之中，真正实践了大数据精神，无论是剧情设置还是选择演员、导演阵容，都以用户在网站上的行为和使用数据做支撑。“Netflix尚且可以利用大数据分析巨量用户的需求，不仅是谁喜欢看什么节目，更精确到用户行为：什么人喜欢在星期天晚上用平板设备看恐怖片；哪些人会打开视频就直接跳过片头；看到哪个演员出场会快进；看到什么剧情会重放，《纸牌屋》的商业奇迹正是通过云计算精确整理重点关联数据而造就的”⑤。从《纸牌屋》的运作可以看出，在大数据分析时代，艺术作品的作者和受众形成了巨大而紧密的关联性。在这种关联性之中“作者—受众”的关系分为两层：一层是新媒体的即时互动性带来的受众对作者的即时反馈信息，使得作者可以即时调整创作的路线；另一层是作为消费者的信息生产，也即阿尔文·托夫勒在《财富的革命》之中提到的“生产者即消费者”⑥。阅读时，受众在电脑或阅读器上产生的大数据通过网络被收集汇总到存储器，通过大数据分析，提炼出多少受众观看到哪个地方放弃了观影，哪些观众对哪些人物角色感兴趣，观看时嵌入哪些相关图片或者视频更有助于电影的接受等。
大数据时代造就的新媒体电影的“作者—受众”混融具有与网络时代新媒体电影中创作者和观众混融不一样的内涵。新媒体艺术家阿斯科特认为，网络造就了空前规模的集体智能，一种集体认知的全球网络，从而产生了“超思想”、”超精神作用”、“智力网络”等。在这一过程中，个人的神经网络融合于全球网络以创造意识的新空间⑦。就好比大海之中的小鱼和合而成的鱼阵一样，并没有任何一只凌驾在所有鱼之上的领袖指挥它们，它们只是自发组合排列形成比海里最大的鱼还大的巨型“大鱼”。这条“大鱼”具有整体生命，无数个体小鱼已经成为大鱼的组成细胞。新媒体电影也一样，参与电影活动的无数创作者、观众、中间人围绕着一部电影，他们通过大数据参与到整个电影的创作当中。相对于电影，这些参与者，全都成为了像“大鱼”一样的“作者”。
大数据的“大”体现在“全数据”模式之上，即我们分析的不是样本数据，而是所有数据⑧。人类步入信息时代，人类的网络行为所产生的所有数据都可以被存储、交换和分析使用，并且这些数据量之大，令人不可思议。2013年中国产生的数据总量超过0.8ZB(相当于8亿TB)，两倍于2012年的数据量，相当于2009年全球的数据总量。预计到2020年，中国产生的数据总量将是2013年的10倍，超过8.5ZB⑨。那么，这样大规模的数据对于生根于互联网的新媒体电影又意味着什么呢？
新媒体电影是以个人电脑和移动终端及连接它们的网络设备作为承载的。新媒体背后有大量数据库随时更新电影生产和消费的各种数据，包括新媒体电影的宣传数据，电影观众观看的时间，观众的性别、族裔、年龄、群体、受教育程度，新媒体电影的交易量，电影播放到哪里丢失的读者最多，哪些电影部分会被反复观看等等。数据来源可以多样化，不同渠道的数据甚至可以互相参照。“第一是搜索平台，如网络、谷歌、搜狗；第二是社交平台，如微博、人人网、豆瓣、时光网；第三是电商平台，如网票网、美团网、淘宝网等；第四是视频网站，如优酷、土豆、爱奇艺、乐视网等。像网络指数、新浪微指数、淘数据、优酷指数等，都是由上述平台提供数据服务的。此外，国家电影专项资金办公室拥有全国的影院票房数据，并通过《中国电影报》等平台向社会公布”⑩。与此同时，数据平台也需要庞大的数据作为支撑。由于新媒体电影的开放性和资源共享性，使得新媒体电影创作和观看数量巨大，从而产生的数据也是前所未有的。大数据的关键作用还在于对未来进行预测。全数据对于大数据分析来说就是“正在发生的未来”。通过对电影本身、观看和批评、媒体、电影宣传等相关数据的搜集，寻找观众兴趣点，预测哪种审美趣味的电影会在什么样的人群中受欢迎，人群的性别、消费力、居住区域、阶层、年龄段分布等等。利用数据作为分析受众的依据之后，创作者不需要挖空心思去想为什么自己的电影不受欢迎，只需要通过网站浏览记录数据分析观众最喜欢看什么样的电影就可以了。在大数据挖掘过程之中，单个数据可以作为垃圾被忽略，因为数据精准度是样本化统计时代所追求的目标——一个信息缺乏的时代，“收集信息的有限意味着细微的错误会被放大，甚至有可能影响整个结果的准确性”(11)。随着数据的大幅增加，为了了解大致发展趋势而放弃精确性，可以接受适量错误。就像医用灯，从一个角度打的光，不管亮度多高，仍然有暗区。而大数据的多维度属性就像无影灯，从各个角度照射，就算其中一盏灯亮度不强，也不影响总体效果。在这个意义上大数据更加追求数据完整性和混杂性。

❻ 为何近年来美国电影偏好大数据和机器学习的电影

在电影行业谈论大数据没什么新鲜的了。其中最成功的案例之一是去年的Netflix，该公司制作了《纸牌屋》，有效利用了大数据。

成功的在国内影视行业生产商引起一场轰动,有些人认为成功可以完全复制的,还有些人认为大数据应用程序主要是说电影和电视行业是一个噱头,大数据用于因地制宜,中国市场比美国市场,国内技术并不成熟,滥用大数据只会导致水和土壤。

互联网上采集数据更广泛

在互联网上看电视剧很容易收集用户的浏览数据。当用户看电视剧时，他或她不想看的情节往往会拖拽进度条，看他喜欢看几次的情节。生产者应在快进地块上收集数据，反复重复地块数据，分析深度，找出关键因素。收集的数据将被单独归因于每个原因和重量比较，这是对效果的量化。如果观众真的不喜欢这种拖延的叙述。在未来的生产过程中，生产者应注意流线化，这就是精准营销。

❼ 大数据时代电影如何做精准营销

大数据时代电影如何做精准营销

在2015全球移动互联网大会(GMIC)上， 著名电影营销专家《失恋33天》营销推广负责人张文伯，悠易互通CEO周文彪，以及知名演员秦海璐为我们带来圆桌论坛：大数据小电影，移动互联时代的精准营销。

以下为对话实录：

张文伯：大家中午好，马上要吃午饭了，估计这是我们今天上午的最后一场，今天两位嘉宾有点跨界的意思，一位是来自我们互联网行业的专家，一位是来自于影视圈的，既然今天有跨界的朋友来，我们可以先从影视聊起，秦海璐最近有一档电影马上上映是吧？

秦海璐：对，明天由王小帅导演的电影《闯入者》。

张文伯：周总看过这个电影吗？

周文彪：后来在PC上面偶尔浏览到一个标题，说要去冲击威尼斯的金狮奖，在微软上面看视频的时候有一些片花，有更多的了解，上周我想去找看电影《速7》，突然看到它已经在开始预收，19.9一张票，毫不犹豫地抢了两张。

秦海璐：谢谢。

张文伯：周总这么忙，对娱乐圈的事还挺关注的？

周文彪：谈不上太多关注，对娱乐圈了解比较少。

张文伯：海璐正好借这个机会介绍一下这个电影，做个广告。

秦海璐：这个电影秉承了一贯王小帅导演的风格，它也从不同的视点讲了一个故事，我们生活当中每个人都是闯入者，也是被闯入者，比如说我的生活现在就有一个闯入者，我刚生了宝宝，但是其实我在之前我也闯入到了我先生的家庭，就是组建家庭。其实每天包括说我们两个人今天闯入到这样一个峰会当中有不同的行业，每个人可能都是一个闯入者和被闯入者，但是这个闯入的时机和你的契机，还有你产生的一连串的这样一个连锁效应其实是很难估算的。

张文伯：所以你看电影其实这两年非常地火，跟互联网行业有很多的交集，我们说BAT，每家公司都在以各种不同的方式参与到我们电影行业当中。不知道从周总，你是一个偏技术、偏大数据，做精准营销的公司，从你的公司的工作的业务范畴和我们这个行业有没有一些交集？

周文彪：首先恭喜海璐，有一个小小的闯入者，升级做了妈妈，恭喜。我们这边主要是做一个跨屏的叫程序化购买，其实底层是大数据的支撑，所以刚刚提到的《闯入者》这个片子我最近也在看它在互联网上的一些营销推广的方式。比如说如果从我们的角度去看的话，怎么样利用大数据和多屏的技术可以去找到一些目标的受众，跟它去发生交互，有一点就比如说海璐的，或者是小川的你的忠实粉丝这是一个群体。

另外这个片子本身是偏文艺类的，或者去欧洲、去威尼斯获奖、冲奖，对于文艺片很执著的，或者对欧洲很关注的群体是可以抓到的，再有一个群体通过我们互联网的技术，我是可以把过去的比如一个月，或一段时间当中关注《闯入者》这些片子的人扒出来，第二部分在我自己切身的体会当中看到怎么样在不同的屏幕、不同的节点去抓到他们，因为有的人可能只是找到那四个节点当中的一个，我通过跨屏的技术不停地去提醒他。

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❽ 大数据 如何驱动电影产业

大数据 如何驱动电影产业

近日，谷歌公布研发了一个准确率高达94%的电影票房预测模型，据其统计，电影相关的搜索量与票房收入之间存在很强的关联性。此票房预测模型正是大数据分析技术在电影业的一个应用案例。此前，大获成功的美剧《纸牌屋》也是美国视频网站NetFlix基于大数据投资拍摄的这部电视剧。随着越来越频繁地被提及，“大数据”是否能成为中国电影的新驱动？

“大数据不能代替创作行为”

电影产品不同于其他产品的最大特点，就是它的非理性占很大比例。它的体验性消费很难用一个数据去分析、前瞻。我认为，大数据就是在海量数据面前，用软件上的技术分析，帮你把所有行为通过数据方式整理出来。但是这是基于已经发生过的事情，它的价值在于为你未来做什么东西提供一些方向。所以说，数据分析可以给我们一些参考的价值，但是我认为其不能代替创作行为。

“大数据应预测未来”

大数据是我们所有的产品平台里一个最核心的关键词。整个视频行业大数据有三方面：用户大数据、内容大数据、渠道大数据。在互联网时代，这三大数据将融合在一起。现在由点击量很高的原创网络文学作品改编的电视剧剧本，已经被证明有比较好的收视率，这是简单的商业模式。更重要的是如何基于这三大数据，更好地用现在的数据预测未来？这在短时间内是非常重要的挑战。

“学会洞察大数据是关键”

时代在变，消费者在变，我们要跟随这种变化趋势。万达的电影院很早就已经开始变了，数据库已成为我们重要的核心“矿藏”，到今年底建立会员数据库达到600万、AMC达到400万。大数据能否发挥作用，取决于看到这个数据的人能不能通过大数据做事情。在信息、数据特别多的当下，如果没有洞察之心或洞察之力，有可能被数据吞噬。

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❾ 在电影行业率先树立大数据营销典范的,是哪一部电影。

《小时代》
第16届上海国际电影节又让“大数据”成为焦点，而郭敬明执导的电影《小时代》更是借助大数据的东风在上影节大出风头。这意味着电影人开始对大数据进行思考，未来媒体及传统电影的市场也有可能将由大数据来主导。在国内，为了取得更好票房，获得更高收益，互联网公司、院线、电影制作公司都开始了大数据挖掘和应用的尝试。
2013年，被称为大数据元年。从《致青春》到《中国合伙人》，一份份华丽票房成绩单的背后，莫不是一系列“大数据”在营销的各个环节给予强大支撑。大数据将电影产业链无限拆分，以‘制-营-发-放’作为最基本的单元，而每一单元又能拆分出许多环节，这些环节都渗透着数据化运营的可能性，而针对这些环节，一些数据分析、咨询的第三方公司也找到了盈利的出口。

❿ 如何度量大数据对于电影产业的影响

文化产业引入大数据技术有着先天优势。首先，文化产业所拥有的数据具备较高的消费价值。由于文化产业所涉及的行业和产品大多和消费者直接相关，能够直接为用户所消费，有着明确的直接消费价值。其次，文化产业本身就是数据和内容创造的行业，能够不断地产生或获得新的数据资源。根据美国的统计资料，文化传媒行业数据是仅次于政府信息数据的第二大数据来源。第三，文化产业本身就拥有极其雄厚的用户资源，由于文化产业直接面向消费者，由此拥有广阔的用户基数和规模，而基于庞大的用户资源进行数据分析，则将成为文化产业未来基于大数据业务转型的关键性条件。