纸牌屋探秘：Netflix的大数据炼金术

大卫芬奇执导的《纸牌屋》是首个将第一季全集同时上线的电视剧，Netflix勇气何来？Netflix在《纸牌屋》中的“大数据制作”， 可能预示着影视制作行业即将迎来一个重要拐点。

影视投资充满风险，收视率、票房与投资回报率的可预测性向来很差，但Netflix最新投资的电视剧——新版“House of Cards”（纸牌屋）, 让人们见识了大数据分析对Netflix这样的新媒体公司的价值。大数据分析正深入到电影的创作环节， 这对整个影视创作行业，从剧本选择，导演演员的选择， 拍摄和后期制作， 乃至营销， 都会产生深刻的影响。

2012年对美国网络视频市场来说，是里程碑式的一年。 在这一年里， 美国用户通过网络观看正版电影的数量， 首次超过了通过物理介质格式的观看的数量（包括录像带，DVD 和蓝光）。 这种转变， 不仅仅是格式的变化， 更加重要的是， 网络视频给视频的服务商带来的关于用户行为习惯的信息量，超过传统物理介质几个数量级。 在美国众多的视频服务商里， Netflix是最早尝试将大数据和媒体行业的结合起来的。而Netflix最新投资的电视剧“House of Cards”（纸牌屋）, 让人们见识了大数据分析对Netflix这样的新媒体公司的价值。

用大数据提高收视率

早在一年前，Netflix就开始利用大数据分析进行节目的安排，而新版“House of Cards”则是利用大数据分析指导影视节目制作的最新尝试。 据Netflix的高管透露，新版的“House of Cards”由大导演大卫-芬奇监制，影帝凯文-史派西及女星Robin Wright主演，讲述了一名政治家和他雄心勃勃的妻子在腐败的华盛顿从政的故事。 通过对用户观看习惯的了解， Netflix发现， 那些喜欢观看BBC老版《纸牌屋》的用户，同样也喜欢大卫-芬奇导演的电视剧， 或者凯文-史派西主演的电视剧。因此， 对Netflix的高管来说， 购买这部由大卫-芬奇导演，凯文-史派西主演的同名电视剧就是理所应当的了。 这最终促成了他们最终决定花费一亿美元来购买这个1990年BBC的同名电视剧的重制版。 新版《纸牌屋》共两季， 第一季已经在2月1日在Netflix平台上独家播出，第一季一共13集， 北美、英国、爱尔兰、拉丁美洲和斯堪的纳维亚半岛的会员都可以点播观看。

在去年11月， Netflix的公关总监Jonathan Friedland在接受《连线》杂志采访的时候说：

“我们知道用户在Netflix上的观看习惯， 所以， 通过基于用户习惯的分析， 我们对哪些剧集会受欢迎很有信心。 随着时间的推移， 我们能够针对不同用户推出他们更加喜欢的节目。”

除了节目自身的受欢迎程度外， 这一基于大数据的战略还有一个优势， 就是Netflix的推荐引擎在其中也会起到很大的作用， 这可以使得Netflix在营销成本上节省不少。 Netflix的数据表明， 75%的用户都会被Netflix推荐观看所影响。 Netflix的公关副总裁Steve Swasey说；“通过我们的算法， 我们可以发现那些可能喜欢凯文-史派西或者政治题材电视剧的用户， 从而推荐给他们喜欢的剧集。”

大数据介入创作环节

虽然具体的数据还得过一段时间才能揭晓， 但用户对新版《纸牌屋》的最初评价相当积极。而人们不禁要问， 大数据分析究竟给影视创作带来了什么？

Netflix的数据来自于它的2900万用户。 每次用户的搜索， 正面或者负面的评分， 这些数据也会和第三方数据， 如尼尔森的收视数据综合起来， 此外，再加上地理位置数据， 设备数据， 社交媒体分享数据， 用户添加书签数据， 每次用户登录授权的数据， 以及每部影片或者剧集的数据， 都会进入Netflix庞大的数据分析系统里去。

通过Netflix的算法， Netflix不仅仅知道你星期天晚上比星期一下午更可能看恐怖片。 也可能知道你更加喜欢通过平板电脑来进行观看。 哪些地方的人们更加喜欢在星期天下午用平板电脑观看。 Netflix甚至能够记录哪些用户当一集节目结束演职员表开始滚动时就停了节目。

分析凯文-史派西，大卫-芬奇的粉丝与政治题材电视剧的相关性， 仅仅是很小的一个应用。 Netflix对用户习惯的了解， 足够它判断某些特定内容对用户的吸引程度。 Netflix的高级数据科学家Mohammad Sabah在去年夏天的一个研讨会上指出， Netflix可以针对某一帧画面进行内容分析， 分析当时的观看习惯。 这些数据， 可以和其他数据关联起来， 得到更加完整的分析。 而根据Sabah的演讲看来， 这里的“其他数据”可能包括音量， 颜色， 背景等等数据， 这些数据可能综合起来， 得出关于用户喜欢的内容的有价值的信息。

Netflix的首席内容官Ted Sarandos说过：

 Netflix对用户非常有针对性。 不像其他传统的广播电视台或者有线电视运营商， Netflix不需要把内容先放出去后才知道用户喜好程度，Netflix在内容发给用户之前就已经知道这些了。

当然， 以数据为中心的决策也不一定能够保证成功。 凯文-史派西甚至大卫-芬奇的参与， 也不能保证一定成功。 作为Netflix， 它的目标是要挑战HBO在高质量影视上的地位。 这需要对它的大数据分析进行精益求精的优化。 要记住的是， 任何大数据分析， 也不可能避免小概率事件的发生。

不过， Netflix这次在《纸牌屋》上的尝试， 可能预示了影视创作行业即将迎来一个重要拐点。 新媒体公司过去几年来， 已经在利用基于大数据分析的推荐引擎， 向用户推荐他们喜欢的节目。 而现在， 大数据分析正深入到电影的创作环节， 这对将来整个影视创作行业从剧本选择， 导演演员的选择， 拍摄和后期制作， 乃至营销， 都会产生深刻的影响。

IT经理网点评：

对国内的新媒体视频公司来说， 在版权购买甚至投资自制剧方面， 都可以利用新媒体公司的数据优势， 来挑战传统的院线和电视媒体。