大数据时代电影产业研究文献综述

张超凡

电影产业已经由传统转向创作。纵观2016年的电影产业，电影的质量越来越受到重视，过去依靠质量之外的元素在新市场中对电影票房的影响大大地降低了，新的电影市场需要生产更多优质的电影、更多元风格的电影来满足观众不断变化的审美需求。2016年也被认为是中国电影产业的转折之年，过去10年中国电影票房每年有30%的增幅，而就在2017年回落到10%以内；许多被市场寄予厚望的电影未能在新的市场中创造出更高的票房。而大数据时代的到来以及应用，将改变传统的工业生产模式、改变传统的商业模式、改变了人们的生活，最终改变了人们的思维模式。大数据与电影产业的结合将会给整个电影产业带来巨大的驱动力，给急需转型变革中的电影产业的未来发展指明道路。

一、研究概况

通过中国知网的检索工具，以“大数据时代的电影产业”为检索词进行检索，检索发现，我国有关大数据时代的电影产业最早的研究论文是王雯（2013）所写。她主要讨论大数据的电影营销。从此之后，我国学界陆续开始了对大数据时代下电影产业这一论题的讨论与研究。在统计的2013—2017年这五年间，学科内有关大数据时代下电影产业的研究文章一共为51篇，其中研究文章主要集中于期刊。报纸、硕士论文对此内容也有进行研究。将不相关文献剔除之后发现，这五年间一共有15篇论文发表于中文社科引文索引CSSCI期刊之上，同时，与论题相关的硕士论文仅有6篇，博士论文0篇。这些研究文章除了充分介绍的大数据对电影营销以及电影产业的发展的重要意义以外，还对大数据在电影产业运用的可行性与必要性以及存在的问题进行了探讨。除了期刊论文及硕士论文等研究文章以外，还用超星数字图书馆读秀平台的图书文献数据库、江西财经大学图书馆和当当网以“书名”为检索项，对“大数据时代的电影产业”检索词进行模糊检索，检索结果发现没有与大数据时代下电影产业直接相关的书籍。检索发现更多的是大数据时代下融媒体营销、大数据时代的市场营销等相关书籍。本文的研究样本主要选取2013—2017这五年间发表在《现代传播》《文艺研究》《当代电影》新闻传播学、戏剧与影视学权威期刊上的文章，并辅之以《戏剧之家》《新闻研究导论》期刊上的相关文章以及相关的硕士毕业论文。

二、研究综述

学者们对于大数据以及大数据下电影产业中应用现状及问题研究，选取的角度各有侧重。思维变化方面，黄欣荣认为，在大数据时代，思维方式要随着时代潮流变革，应该摒弃旧思维接受多元开放，整体包容的新思维。田亦周在《大数据思维影响下的电影美学新趋势——以大数据为特征的叙事结构》一文中认为当前大数据带来的影响有两种模式：一种是将其视为电影产业分析预测的工具，一种是对电影美学思维带来的新变化，大数据思维可以概况为一种以承认数据混杂性、依靠数据全体性、探求数据相关性为表征的，以量化预测为核心的思维模式。吴卫华在《大数据背景下影视产业创新发展》一文中认为：电影产业传统的以产品为导向已经转变为以用户为导向，这种导向的转变是大数据时代带来的思维转变，大数据是一种技术，电影产业可以对这一技术进行运用。车玥指出大数据分析给影视制作行业的前期预测观众喜好、拍摄中期安排广告推送、播出后的及时反馈等带来了新的思路。徐杰认为：大数据思维符合时代潮流，具有极强的实用性，搁置因果关系，分析相关关系的大数据思维能够全面考虑到各种因素的相关性。

在大数据电影营销方面，靳肖楠在《大数据时代国产电影微博营销策略研究》一文中认为：电影市场需要相关的理论进行合理化引导。但是目前的营销理论是落后于电影微博营销实践的，己有的研究大多是在一个电影营销成功之后才对该电影的营销模式展开个案分析。这样的分析缺乏系统的理论研究和经验梳理，只是简单地积累关于该电影的营销经验，存在一定弊端。他认为，在电影市场日新月异的变化下，仅仅在形式上的效仿并不能体现出营销优巧，电影的营销研究应该结合国内电影市场现状，他从微博营销效果的影响因素入手，找出电影营销中真正发挥作用的因素，寻求提供电影营销效益的相应策略。他做了一些研究和总结，用系统有效的电影微博营销策略理论进行营销经验的积累，试图改善国内市场电影微博营销的现状。王雯就如何借助大数据时代的东风创造了电影营销的新模式，并且提到了整合营销的出现和营销给电影营销带来的商机进行了论述。

在大数据应用问题方面，徐琦讨论了其在电影产业中应用的现状，他认为大数据技术的应用还存在困难，现在谈大数据电影产业的未来还有点远。朱瑞权在《论大数据对中国动画电影产业的影响》中，从国产动画电影入手，分析当前遇到的五大困境：故事缺乏创意、受众定位低幼化、前期投入不足、产品营销环节薄弱、衍生产品开发不足。之后，反向推导如果将大数据与电影产业中不同环节相结合，是否能够找出实际操作性强的解决方法。而发表在《IT时代周刊》的《“脏数据”难以排除影业谈大数据预测言之尚早》一文，着重剖析了作为大数据预测基础的数据源，是否真实可信的问题。文中列举了当下国内电影大数据预测的一些实例，企图从数据预测模型、数据搜集渠道等方面，论证大数据预测之路的曲折性和长期性。徐杰认为：大数据被更多的学者当作一种技术，主要被用于电影生产中控制与预测，但电影作为一种审美艺术却受到了忽视。他认为，作者精神、电影思想、电影审美无须量化，大数据的量化结果也需要甄别。研究者的主观意图总会影响研究结果的客观性。朱瑞权探讨了大数据运用的局限性和现实困难。他认为尽管大数据能为动画电影产业带来巨大的价值，但它不是万能的。大数据运用的局限性在动画电影创作方面，决定动画电影票房的最主要因素其实还是电影本身的品质，运用大数据进行成功的电影营销与电影的质量密切相关。数据分析的滞后性在动画电影上也已体现。世界万物都是在不断发展变化的，这也包括动画电影的观众和影响营销的外界环境。通过大数据分析得出的结果，诸如观众的观影偏好、消费习惯等都是以往发生的数据，有可能会发生变化。如果一味根据大数据的分析结果来做决策，在某些情况下难免削弱营销效果。大数据运用的现实困难。首先，因散乱、繁杂的数据来源使国内动画电影大数据的分析难度大。国内动画电影大数据来源于社交平台、搜索平台、电商平台、视频网站等，大数据分析需要打通数据平台、整合如此海量、庞大、繁杂的数据资源，难度可想而知。其次，国内动画电影大数据缺乏透明度、真实性和公信力。国内的大数据资源分属淘宝网、人人网、乐视网等众多公司，这些大数据平台彼此独立，不会互相分享数据，无法做到对整个行业的大数据进行分析。除数据透明度不高之外，数据的真实性和公信力也难以保证，如视频网站的点击量、院线的票房数据等都包含了很大的水分。没有真实数据的录入，不可能有真实的数据分析结果。另外，网络上存在大量的水军、枪手，在一部电影上映前后进行虚假打分、评论，产生的数据都是虚假的，必须加以辨别、删除，也增加了数据分析的难度。再次，中国和国外的动画电影市场存在较大的差异，我们无法套用人家的算法和数学模型分析大数据。只有开发出适合中国动画电影市场的数学模型与计算方法，才能分析中国的动画电影大数据，而这就需要既懂动画电影、懂运营又具备大数据技能的复合型人才来做支撑，而目前中国像这样的复合型人才却非常紧缺。

在大数据建模预测方面，李海龙在《大数据下电影推荐引擎的研究与发现》一文中讨论了大数据对电影推荐引擎架构设计的数据支撑作用，他认为大量且完备的数据将有助于提高电影推荐引擎的精确度。王雪娟的硕士论文《电影票房预测研究发展史简论》，系统地梳理了自20世纪40年代起，电影票房预测几十年来的发展。总结性的将电影票房研究分为了三个阶段，清晰地梳理了不同阶段的代表人物，简要介绍了各自主要的预测特点。模型的构建愈加精准，数据结果能够反映的情况就愈加丰富。因此，模型设立中所包含的参考方面，也应是大数据发展中不可回避的重要一项。全荃的《大数据时代下影视作品市场评估》，尝试使用探索实验的方式，关注文化资产的构成要素，结合影视作品的价值属性和艺术经济学的理论支撑，基于搜集到的庞大数据资源，经过严密的数据模型推演，构建出具体的一种大数据时代下影视作品市场评估模型。他通过不同视阀下文化资产评估要素的整合，探究了影视作品市场评估模型的参数设计。靳肖楠通过科学的研究方法进行数据统计，建立了国产电影微博驾销策略层次选择模型，依据电影不同的宣传阶段匹配不同策略模式.为影片在不同宣传时期的巧略选择巧供参考。

三、结语

通过梳理2013—2017年这五年国内发表在核心期刊的15篇论文对大数据下的电影产业研究来看，可以发现我国学者研究主要集中在以下几点：大数据作为工具在电影产业中的分析和预测作用以及目前大数据运用存在的问题；大数据时代下的电影的营销即运用用户数据分析进行精准定位，配合整合营销的手段实现票房的丰收；电影的生产思维方式得到转变；除此之外，大数据引起了电影美学以及电影理论的相关问题的探讨。通过研究发表在核心期刊的论文发现，国内学界关注最多的就是利用大数据进行精准的电影营销，而在大数据下的电影美学，以及更加科学合理的建模预测方面有待后人进行进一步的深入研究。研究还发现，“大数据”自从2013年进入国内，关于大数据下的电影产业的研究并不丰富甚至可以说缺乏，对于即将踏入这个领域进行研究的后人来说这既是机遇也是挑战。大数据的时代已经到来了，徐琦（2013）所言：畅谈大数据下的电影产业容易，做实不易，谈论此问题还为时尚早，但是，在今天的环境下也许这句话更多的是历史意义。

今天大数据与电影产业的融合已经在商界得到了运用，最明显的就是电影基于用户数据进行的整合营销以及运用数据对电影票房进行分析和预测。电影产业如何借助大数据以及已经兴起的人工智能来进行创新，是值得去思考的。电影生产的各个环节对数据量化的需求各异，大数据的应用也不同，在电影的拍摄选题过程中需要准确的数据量化支持来达到拍摄主题符合观众审美需求，电影的发行环节在整个电影生产环节中的重要性不言而喻，因此数据的量化支撑就显得极其重要。在数据来源上，目前主要通过各搜索平台、社交平台、直播平台、购物平台、移动平台等收集与发行电影相关的数据，数据真实性、有效性需要进行甄别，对数据进行分析过程需要有一套自己的数据分析模型，而电影预测建模需要考虑各种相关因数，运用各种数学模型，目的是找到一种符合市场需求的预测模型。电影是一种审美艺术，大数据的运用关注的是电影的经济效益，强调对电影票房的预测，而忽视了电影作为一种审美艺术的重要性。大数据改变了电影的生产，也改变了人们的思维，今天国内学界更多的是把大数据当作一种工具，这本身无可厚非。大数据带来的真正意义是对思维的改变，大数据思维也将对电影美学以及电影理论的发展产生影响，也将改变人们的电影审美需求。

2017年电影艺术报告指出电影市场已经向创作型转移，传统的是从电影到观众目前已经向观众到电影转变，而在这一模式的转变之中大数据以及人工智能成为新的媒介，在电影与观众之间建立了新的关系，观众创作具有无限的能量，通过大数据以及人工智能的合理利用可以将观众的创造力转变为电影生产力进而推动整个电影产业的创新升级。而对大数据思维的思考将给电影产业带来新的驱动力。工业4.0时代已经随着大数据以及人工智能的兴起来到人们的身边，在观众观影的同时不知不觉地应用到了电影之中，而大数据技术的运用使得观众也不知不觉地作为了电影内容的生产者，如此的循环下去观众乐在其中。这种技术需要的是电影预测模型，数据分析模型等人工智能技术额支撑，而在这些方面目前学界的研究与业界的融通性存在一定的滞后性，学界的理论支撑对未来的新技术的开发利用应具有前瞻性，理论引导实践，实践反思理论，两者只有相互碰撞交流才能为新的媒介技术提供创新的环境，而有了先进媒介技术的利用电影产业的创新力将会更加强劲。

【参考文献】

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