高晓谱 吉 平
陕西科技大学设计与艺术学院,陕西西安 710021
大数据的应用推动了好莱坞类型电影生产模式的革新,好莱坞的类型电影从以前的以制片方和出品方为主的生产模式,逐步转向以观众的需求为导向制作电影、提供文娱服务。目前,大数据已深入到好莱坞类型电影生产创作的各个环节,从前期电影题材类型的选择、剧本的创作,再到中期拍摄阶段对于主创团队的搭建,乃至后期电影的营销宣发都需要依靠大数据分析。例如,奈飞(Netflix)通过大数据分析海量用户的电影观看信息,总结出受众审美偏好,从而根据这些信息创作出了家庭伦理片《罗马》(Roma)(2018)、《婚姻故事》(MarriageStory)(2019)和传记犯罪片《爱尔兰人》 (TheIrishman)(2019)等票房口碑双高的类型电影。充分挖掘观众需求是一部类型电影获得成功的必备因素,而大数据可以将电影创作者与观众连接,还原观众的观影偏好和习惯。奈飞的崛起让许多好莱坞巨头影视公司愈发重视大数据在影视行业的应用,福克斯、华纳、迪士尼等传统好莱坞电影公司都已经开始将大数据技术应用在类型电影的生产创作之中。现如今,大数据参与类型电影的生产已成为一种必然趋势,奈飞等影视公司的成功对之后好莱坞类型电影的创作也提供了大量可供参考和借鉴的有益经验。但不管“大数据+影视”为影视行业带来了多大的利益空间,我们都需要对大数据技术进行冷静客观的审视,都需要一分为二地看待其对影视行业所产生的影响。
随着数字媒体技术的发展,全球网民达到了前所未有的数量规模,庞大的网络用户体量意味着网络世界每天都会产生庞杂的信息。人们需要在合理的时间内有效地对所产生的巨量信息进行整理、分析和撷取,大数据就是在这种需求下诞生的。数据科学家维克托在《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》一书中以5个V 来定义大数据,5V 即“Volume(数据体量大)、Velocity (高速)、Variety (多样)、Value(低价值密度)、Veracity (数据的质量)”[1]。简单来说就是大数据会收集所有目标受众的信息而非抽样调查,但它所收集的数据具有种类多样化和价值密度低的问题,所以大数据需要高效地处理全部数据并从中分析挑选出有价值的、真实的信息。在此背景下,大数据在好莱坞影视行业的应用也愈发成熟,数据获取维度更加多元,数据分析更加高效精准,大数据甚至贯穿了影视生产的全过程,成为一个影视项目实施的关键。作为好莱坞最知名的数据咨询公司,Rentrak集团非常擅长追踪并分析电影数据。但随着社交媒体的日益壮大,网络上的电影数据也越来越庞杂,为了从海量信息中撷取出真实有效的数据,Rentrak 集团于2014年推出了PreAct系统,该系统可以同时追踪大约700部的电影数据,这种强大的数据追踪和处理能力使其能够为好莱坞将近70%的主流电影公司提供服务,其中便包括环球影业。例如,2015年是超级英雄称霸电影市场的一年,而环球影业没有任何漫改电影的发行权,在这种情况下环球通过Rentrak集团提供的用户数据分析,大胆决定拍摄动画电影《小黄人大眼萌》,该片最终全球票房逾11亿美金,让环球影业在没有超级英雄的加持下击败了众多市场竞争者。
通过上述案例,我们可以清楚地意识到将大数据技术应用在影视行业是具有积极意义的。大数据在影视行业的应用价值在于:大数据可以将电影制片方与观众连接,通过对网络数据的分析处理还原观众的观影偏好和习惯,充分挖掘观众需求是大数据用于电影创作的最大意义。大数据可以记录用户的观看行为,并将观众的观看行为习惯整合起来进行专业的分析,这样电影创作者就可以了解到观众对不同类型电影、不同形象性格人物角色以及人物互动情节的喜爱程度的高低,由此电影创作者就可以精确地把握观众心理,根据观众的审美需求进行类型化、规模化创作,这在一定程度上能够推动好莱坞类型电影的生产发展。此外,大数据还可以通过对巨量数据的快速分析,对电影广告进行精准投放,面对不同的用户群体投放不同的广告内容,从而为电影发行公司节省大量的人力和物力,最大程度地节约营销成本。
在互联网高度普及的现实语境下,越来越多的创作者开始在网络上发布他们的故事,视频、小说、游戏、个人网站创作者们独特的个人叙事正在通过各种各样的形式展现出来。对电影制作者来说,能够利用大数据建立对观众和潜在观众的理解,理解这些风格各异的故事、了解那些讲故事的人,理解更广大的人群在关注什么、更容易与何种故事产生情感共鸣。这在本质上与传统的 “焦点小组”方法非常相似——它们都是一个 “了解观众真实想法,并且了解观众与作品是否可以共鸣、共情、共振”的过程。不同点在于,大数据能用极低的成本,理解大规模观众的意见。这些意见也不再来自被选出的一小群代表,而是来自每一个正在消费内容、制作影像、读写并参与故事的人,来自每一个不断创造着互动信息的直接受众。电影制作方可以参照大数据分析出的信息来选择影片题材,调整电影剧本,并对电影剧本、导演与演员等主创阵容进行调整。这些举措可以让影片内容更加贴合时下观众的审美偏好,增加被观众选择的机率,降低影片票房失败的风险。
电影创作者通过对大数据的分析,能得出更多层面的有效信息。大数据分析从观众接触到内容的第一时间就开始了,它将忠实记录观众对具体的角色或台词做出了什么反应。通过这些直接互动数据,决策者可以清晰地获知故事具体哪一点是受爱戴的、哪一个桥段是被讨论最多的,这些细致入微的反馈都可以被及时地运用到下一次故事创作中。对瞬息变化的潮流来说,“第一手”和“及时”都是具有重要意义的。由于个人经验的限制,一个电影制作团队能关注并了解的领域是有限的,大数据手段将突破这一限制,基于大量的用户群及其细分的关注方向,为创作者清晰呈现大量不同类别的、正在受关注的新题材。这无异于为在黑暗中摸索的创作者点亮一束光,为他们指明创作的方向。例如,奈飞使用Cinematch系统分析用户观影习惯的数据,精准定位观众偏好,最大限度地确保观众能找到他们想看的电影,“在研究对象是影片和受众的关系时,这种精准分析受众的潜意识和心理状态是不是也算相当程度上满足了受众的欲望 (隐私)。”[2]再比如,亚马逊Prime Instant Video 通过云计算挖掘新闻点,在电影电视剧项目推进的过程中凭借挖掘出的用户观看数据来分析观众审美偏好,再决定电影或电视剧的创作。譬如亚马逊影业在开启一个影视项目前,先会通过网络在几千份剧本中筛选数份剧本,然后将挑选出的剧本制成样片投放到流媒体平台和电视上,并在邀请观众参与样片投票活动的同时跟踪观众在观看样片时的精确反应,再最终决定投拍哪个项目。亚马逊影业带有女性主义色彩的家庭喜剧《了不起的麦瑟尔夫人》及科幻新作 《The After》就是借助大数据分析技术制作而成的。此外,大数据还能帮助电影制片方理解题材类型和流派间的共振。例如,近几年包含 “人鱼”元素的影视作品频出,以人鱼为主角的奇幻爱情电影 《水形物语》和超级英雄电影 《海王》也都在电影市场收获了高票房;另外,迪士尼翻拍电影 《小美人鱼》的消息一经公布,便在社交网络上引起了观众的火热讨论。从“人鱼热”我们就可以看出,在大数据的支持下,选择某一热点作为影片剧本的题材,再将该题材与合适的电影类型相融合,可以确保影片在内容上能够吸引观众的观影兴趣,从而提升影片的市场价值。
电影受众个体不同的性别、年龄阶段、教育背景以及认知结构等都会造成审美取向的差异,所以不同类型电影的受众群体间也存在一定的差异。基本每种类型的电影都有其特定的受众群体,借助大数据技术可以大规模且高效地追踪观众群体的观影行为习惯和关注点等信息,从而得出观众的真实需求,然后就可以制定出最精准有效的营销策略。比如观众在视频网站上曾经搜索过某部电影或者某类型的电影,网站就可以通过整合搜索记录的数据,把某一类型的大量优质电影推送到观众首页。再比如,观众在社交网络上参与了某一话题的讨论,不同网站之间通过数据共享将这条数据传输到某视频网站,该视频网站就可以在观众搜索电影时首先展示出与观众感兴趣话题相关的影片,这样的精准化的电影营销推送显然可以创造更大的经济价值。相较于传统的通过电话采访追踪观众数据,大数据省时省力、成本大幅减少。因此,电影的营销宣发工作可以从电影上映的一年前就开始。在市场竞争激烈的好莱坞,如果能尽早找到电影的目标受众并进行营销,那无疑会带来巨大的经济利益。PreAct的副总裁史蒂夫·巴克如此评价大数据营销:“这能够真正改变人们做事的方式。”这种基于电影产业的数据挖掘服务也改变了电影的宣传发行流程以致改变了整个电影生态圈,越来越多的好莱坞电影公司依靠数据服务来掌握市场反馈,利用大数据进行精准营销。
近年来,以奈飞、亚马逊和Hulu 为代表的好莱坞新贵,凭借大数据算法创造了与观众的直接联系,挖掘受众的真实诉求,并针对细分市场中不同受众的不同诉求和偏好进行不一样的电影营销推送,实现精确化营销。由奈飞发行,在2017年公映的科幻电影《玉子》也是使用大数据分析技术进行精准营销推送的案例。奈飞通过大数据大规模地筛选出对《玉子》的故事内容和演员阵容、科幻题材、环保议题、动物保护主义、韩国、东方国家等相关信息感兴趣的观众,其中囊括了忠实观众和潜在观众,奈飞根据数据分析结果针对不同的观众群体制定出一系列个性化的营销方案。而且,奈飞基于此又在社交媒体针对潜在观众进行宣传,比如在 《玉子》上映前期和期间,奈飞在YouTube、Instagram 等平台开通了电影专区上传影片的精彩片段,每个片段的主题元素都很鲜明,向科幻爱好者推动电影中关于未来世界画面的片段,向动物保护主义者推送主角美子与玉子在山间幸福玩闹的片段。在这样精准的营销手段下,《玉子》在韩国虽遭CJCGV、美嘉、乐天等三大院线抵制,但开画票房仍居韩国周榜第四。
除奈飞之外,大数据营销公司AIO 也值得一提。同一支广告在用户群体偏年轻化的MySpace和用户群体广泛且活跃度高的Twitter以及用户集中、质量高的Facebook等不同用户属性社交平台的投放效果一定有差距。所以AIO 会根据受众的性别、年龄阶段、地区、受教育水平、经济水平、网络活跃度等因素进行测算,再根据不同社交媒体的用户参数进行属性赋值,然后再测算广告投放能产生的效果,以此找到最有效、适配的广告投放渠道。此外,AIO 还建立了自己的数据测算系统——AIO Arcsystem。首先使用AI收集整合数据,再对一些无价值的数据进行清理,并将清理过的信息库建立成数据模型,然后形成AIO 数据宇宙,最后两步就是提出宣发战略和展开精准市场营销。好莱坞老牌电影公司派拉蒙就曾向AIO 购买过大数据营销策略咨询服务。派拉蒙原本预计其公司即将上映的动作电影《古墓丽影:源起之战》的中国票房为3亿人民币,在实施AIO 所提供的营销战略后,该片的中国票房最终达到了4.97亿人民币。大数据最重要的影视应用意义就是降低投资风险、提升电影收益。当代的电影人应熟悉电影大数据的主要信息来源,并尝试在大数据分析的指导下进行电影的制作和营销。
虽然大数据能够将观众真实复杂的观影习惯和审美需求变成可量化的指标,能够为电影制作者指明创作的方向,但是大数据的应用不能与优质电影作品划上等号,大数据分析只能作为影视创作的参考。在内容生产的过程中大数据可以起到优化的作用,但不能决定成功。2020年上映的奇幻片 《多力特的奇幻冒险》在票房和口碑的双重失败就足以证明这点。《多力特的奇幻冒险》也是一部运用大数据指导创作的类型电影,该片制作团队通过大数据技术对比电影演员的票房号召力,于是决定由小罗伯特·唐尼担任主角,并且邀请了五位奥斯卡得主加盟。虽然主创阵容强大,但该片依然由于俗套低幼的故事情节、糟糕的场面调度以及杂乱的片段剪辑在票房和口碑上双双滑铁卢。《多力特的奇幻冒险》在影评软件豆瓣和IMDB 上的评分分别为5.7 和5.6分;此外,该片在单周上映之后,影院上座率就呈现出断崖式下跌,最终这部投资1.75亿美金的电影只收回2.5亿美元的票房。
好莱坞绝大多数电影都是单纯的作为一种娱乐商品生产,大数据的应用归根结底也是为了深层次地挖掘观众的审美趣味,从而最大化电影的商业利益。但无论电影的制作方式、技术如何变化发展,电影的类型如何被划分,就电影的核心概念和边界而言,一百年来凝聚的主流共识应该是:“相对固定时长的影像叙事艺术”[3],这个定义的重音在于“艺术”。艺术就不能只注重商业价值,还需要注重社会价值。一味迎合观众必定会消磨电影的艺术性与社会价值,即便在工业体系成熟的好莱坞也是如此。大数据预测的结果并不等于影片所能收获的真实价值,一味信仰依赖大数据,刺激观众的 “爽点”或许会适得其反。从艺术价值和商业价值间找到平衡点,并用心创作惊喜,这才是将大数据运用在影视行业的正确方法。
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