大數據如何影響文化產品
近年來，大數據已經成為一個熱門話題。它不僅影響著電子商務、金融服務、零售、醫療健康等行業，也開始在文化產業的各個領域發揮作用。
根據美國的統計資料，文化傳媒行業數據是僅次于政府信息數據的第二大數據來源。文化產業本身就能夠不斷地產生或獲得新的數據資源。如何有效利用這些龐大數據，提高對消費者需求和偏好的了解，生產出更符合目標人群的商品，實現價值提升，已成為文化企業的新課題。本期“環球參考”以新近案例呈現大數據在外國影視、音樂、旅游、游戲、設計等領域的具體應用。
影視：只拍觀眾想看的
過去，制作一部影視劇，主要靠導演、制片人的經驗；投資一個影視項目，投資機構很多時候是依賴人脈關系網；播出一部影視劇，則主要借力播出平臺的品牌效應。在這些環節中，觀眾作為客體只能被動地接受。如今，在大數據時代，這一影視制作、播出模式已被顛覆——觀眾想看什么，導演才拍什么。
在影視領域，大數據運用的成功案例當數美劇《紙牌屋》。該劇的制作方既不是電視臺，也不是傳統的電影公司，而是一家視頻播放網站。2012年，視頻網站Netflix開始準備推出自制劇。在決定拍什么、怎么拍時，Netflix拋開了傳統的制作方式，啟用大數據。通過在該網站上3000多萬訂閱用戶每天的點擊操作，如收藏、推薦、回放、暫停、搜索請求等，Netflix進行精準分析，將這些數據用于倒推前臺的影片生產。
通過對大數據的分析、挖掘，Netflix發現，其用戶中有很多人仍在點播1990年BBC經典老片《紙牌屋》。這些觀眾中，又有許多人喜歡導演大衛·芬奇，大多愛看演員凱文·史派西出演的電影。Netflix大膽預測，一部影片如果同時滿足這幾個要素，就可能大賣。于是，《紙牌屋》出現了，并大獲成功。整部劇集一次性在Netflix網站發布，供訂閱者觀看，完全顛覆了傳統的每周一集的播出模式。
《紙牌屋》大獲成功后，影視業興起了利用大數據的浪潮。亞馬遜等不少有實力的網站均開始通過大數據技術制作自制劇。
旅游：預先知道游客想去哪兒
前不久在法國舉辦的阿維尼翁論壇上，大數據也成為人們討論的熱詞。
為吸引更多的外國游客，法國藍色海岸區域旅游委員會和法國移動運營商Orange聯合在藍色海岸進行調研，對本區游客的游覽路線、住宿、游客數量等進行測量和分析。試驗期內，Orange對超過100萬個在漫游狀態下的用戶進行了分析。用戶電話的定位系統提供了他們在該地區停留的時間，也較為準確地構建出了游客的活動范圍。同時，Orange公司與地區內的數據共享運營商IGN合作，有效收集到了該地區游客游覽最多的地方、游客偏好的住所、到達該地區及離開的時間等。
這些微不足道的信息拼湊而成的大數據通過統計及圖示的方式，為地區旅游發展提出了明確的修改方案，比如改善酒店位置、調整接待不同國籍外國游客的方式及地點、針對不同種類的旅游者制定相應類型的活動等。這些方案有效提高了地區的旅游服務。
同樣的，法國旅游發展署也通過委托專業公司或到外國社交網絡進行數據收集進行大數據分析。由于中國、日本游客近年來是法國旅游的主力軍，法國旅游發展署在中國和日本的社交網絡開展了相應的數據收集。
在線音樂：精確投放廣告
在歐美國家，網絡音樂下載需付費。在線收聽免費，但需忍受音樂之間插播的廣告。不合時宜的廣告往往讓用戶大為掃興。在大數據時代，這一狀況將得到改善。一些在線音樂服務商通過收集用戶的數據，如音樂類型偏好，收聽音樂的場所、時間段等分析用戶的口味，從而推送讓用戶感興趣的廣告，提高用戶的體驗度。
Pandora電臺是美國最流行的提供在線音樂服務的軟件，擁有7200萬名活躍用戶。用戶只要輸入喜歡的歌曲或歌手，Pandora電臺就會為用戶建立一個私人電臺，不斷播放風格相近的音樂。收聽過程中，用戶還可以選擇“喜歡”“不喜歡”或者“我聽膩了”，來對電臺進行調整，使其播放的音樂更符合自己的口味。
基于大數據研究，今年1月，Pandora電臺推出“口味廣告”，力求為用戶插播“最適合”的廣告。電臺通過長期播放用戶喜歡的音樂，進一步發掘每個用戶喜歡的音樂類型，找到類似風格的廣告進行投放。例如，在一個周末下午，用戶正在收聽激昂風格的音樂，電臺會考慮投放一個關于波多黎各冒險游的廣告；而對于一個周一早晨在辦公室聽類似激昂風格音樂的用戶來說，電臺也許會投放一個傳統巴黎之旅的廣告。
藝術品市場：預測交易數量和市場變化
2013年3月，德勤和ArtTactic聯合發布了2013藝術品網上交易報告。該報告顯示，藝術品在線拍賣將成為新增長點。過去的幾年里，超過300家在線藝術品風投公司成立，至少71%的藝術收藏家在線購買過藝術品。隨著這一數字的增長，新的數據將會不斷產生。大數據對于其他行業的引領和預測，在藝術市場方面一樣適用。
藝術品行業的大數據主要包括用戶、內容和渠道三方面。藝術品數據公司Artnet建立了覆蓋美術、設計和裝飾藝術的豐富數據庫。簽約用戶可以通過搜集的藝術品交易記錄，分析藝術品市場變化。比如將一些藝術家的信息選出，綜合出一個流派的指數，從中觀察交易數量的變化。這為藝術品研究報告的撰寫提供了準確的數據。據相關報道，以過去10年來的藝術品交易市場情況為對象，通過大數據挖掘，發現占市場交易最大份額的是現代派和印象派畫作，其中，現代派占比34%，印象派則為24%，二者搶占了全球藝術品市場的大半江山。
時裝設計：社交媒體搶走前排座椅
大數據對時裝設計也產生了變革性的影響。在時裝行業，失策的代價將會非常高昂，而時裝成功與否，往往取決于是否選擇了合適的圖案、顏色、面料、形狀、尺寸等，而這些都屬于大數據的范疇。
時裝行業的大數據源自無孔不入的社交媒體。每天，全球有超過10億人活躍在社交網絡上。每天都有上百萬人在社交媒體上評論、分享、發微博，討論什么是潮流。
在大數據時代，最熱門的時尚潮流不再專屬于T型臺。越來越多的知名設計師、品牌和零售商開始利用社交網絡讓公眾參與到設計當中，而此前，這一行業只對時尚精英開放。例如，梅賽德斯-奔馳國際時裝周已不再為時尚精英所獨享。在過去的幾個季節，越來越多的頂級設計師和品牌都在時裝秀之前和期間在網上發布全新的設計，如奧斯卡·德拉倫塔在Instagram上發布了最新的高級女裝成衣系列，巴寶莉的官方微博賬號在模特們走秀之前就發布了后臺的照片……頂級買家和時尚雜志主編也感受到社交媒體的影響。原本屬于他們的前排座椅已被流行博客寫手、擁有大批微博粉絲的攝影師和網絡紅人所占據，他們對大眾的時尚影響力遠大于傳統的精英人群。
電子游戲：讓玩家參與創作
如今，無論是社交游戲、手機游戲還是主機游戲，數據和分析在開發過程中都發揮著重要作用。通過大數據分析每日、每月活躍用戶數，玩家支付費用和游戲時間等，游戲設計者不僅能使已存在游戲的客戶體驗度得到提升，也能為新游戲的推出減免不必要的風險。
首次將數據分析的概念引進游戲領域的是社交游戲。Zynga、Playfish等早期采納者由于針對客戶體驗數據采取對策而獲得巨大收獲，并通過增值性的調整留存了更多玩家，掌握了吸引新用戶的方法。Zynga公司在發行游戲《城市小鎮》之初，通過數據分析，發現新玩家很難完成游戲的初級任務，及時調整了關卡設計，在不丟失游戲魅力的基礎上使任務簡單化，并根據用戶數據完善游戲設計，使游戲成功吸引更多玩家。
就此，游戲設計者斯科特·休梅克表示，在游戲發行之前，游戲設計者很難對游戲圖形、級別設計及趣味性、吸引力等進行準確評估，所以游戲設計的推行、測試和調整是重要的一環。這個過程離不開玩家的參與，更離不開大數據。
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