摘 要：隨著互聯網、云計算等相關科技的迅猛發展，大數據的運用已滲透到社會的方方面面。本文通過分析大數據在《女神的新衣》這一綜藝節目中的運用，指出了此節目的創新之處，并且引出了在大數據背景下，電視節目未來的革新方向——制作前的數據分析、播出中的動態調整、推廣時的精確剪輯以及播出后的全面評價。
一、大數據
大數據指大數據技術及其應用，旨在從各種各樣的數據中，快速獲得有價值信息的能力。其特征被概括為4V，價值（value）、快速處理（velocity）、大量化（volume）、多樣化（variety），即意味著數據的大容量、類型多樣、對數據的實時處理，以提取到價值。
隨著數字化媒體、數字設備的發展與普及，人們在生產生活中產生的數據量已經達到了海量級別。而數據是在人類生產生活中產生的，必然蘊含著不同人的行為方式、習慣、偏好等，大數據的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理，分析與把握大數據，對于指導人類的生活實踐有著深遠的意義。
在這些大數據中，有兩類數據引人注意，一類是企業與企業、消費者之間的“大交易數據”，一類是來自互聯網、社區網企業服務網的“大交互數據”。
在我國，中國聯通、搜狐、京東等在自己熟悉的行業內實踐并推動著大數據的應用實踐。中國市值最大的三大互聯網公司阿里巴巴、騰訊、百度等基于其海量的用戶信息，擁有大量高質量數據積累及數據處理能力，其中阿里巴巴擁有著最大的網絡交易數據。而此次阿里巴巴與東方衛視合作的綜藝節目《女神的新衣》，便顯現出了天貓大數據的魅力，其對節目的影響是方方面面的。
二、大數據在《女神的新衣》中的運用
2014年8月23日起，《女神的新衣》在每周六晚東方衛視的21:15強檔播出。第二季于2015年8月8日播出。它主要由24小時制衣，T臺秀，競拍，排名這四個環節構成。它與天貓合作，開創了一種即播即買模式。
微博電視指數顯示，該節目首播即成功上榜并位列全國第二，在獨家視頻合作媒體優酷土豆平臺，24小時點擊量突破600萬，位列全網第一，10月25日第一季十期全部結束。
它采用全新的T2O（TV to Online）模式，由六位女神同自己的設計師合作，在24小時內設計出符合設計主題的時裝，T臺走秀，接著由四位品牌買手進行三輪的競拍，獲得此服裝的“版權”，與此同時服裝上線天貓網店，公布售價，無縫對接讓網友體驗真正的“女神同款”。每兩期，通過競拍價，觀眾評分及導師評分淘汰一支“女神團隊”。
縱觀節目，其中大數據思維體現在多個環節之中：
1.服裝設計過程中的大數據
在第三期節目中，女神尚雯婕專門查看天貓上的消費數據，從而了解什么顏色、款式、布料是當前消費者最喜歡的。
來自韓國的林珍娜也從 “明星衣櫥”APP那里，得到了4000萬時尚社區用戶沉淀兩年多的大數據支持：從款式到搭配，從觀賞性到實穿性，精準到內衣的顏色、襪子的選料等都有分析，這些數據幫助她迅速的把握了消費者的偏好。第三期林珍娜同款服裝在天貓銷量半小時內過百。
2.導師評價中的大數據
在節目過程中，其時尚導師也會在點評中穿插各種天貓大數據。如其第一期中，時尚導師天貓市場總監應宏在點評過程中多次運用了天貓大數據。在點評張馨予的服裝時，他說道“在天貓上搜張馨予同款的最多的省份是黑龍江，而且喜歡她的粉絲的核心的星座是巨蟹座”。同樣，在點評葉璇的套裝時，說道“看天貓大數據顯示，時尚套裝這個詞已經排到了前三位，它的年齡層次也非常清晰，是25歲到29歲的目標消費群，最愛買時尚套裝的是愛吃零食的射手座女生。”
3.播出中及播出后的大數據
從播出的前三期來看，在欄目開播20分鐘后，百度與天貓的搜索指數同步上升。伊芙麗的買手提到，其旗艦店方訪客較之前增長100%，成交額增長50%。
對傳統的綜藝節目的評價指標依舊是靠收視率、視頻點擊率、社交媒體的關注度、討論度等。而《女神的新衣》卻有了一種新的直觀的方式——天貓的流量、收藏量、銷量。
阿里巴巴擁有海量的用戶基數、海量的互聯網交易數據，其天貓大數據也應用在節目制作的多個環節中。設計服裝前根據設計主題，搜索消費者對顏色、款式的偏好，迎合消費者的需要。點評環節中，時尚導師根據女神及其設計師設計的服裝款式，結合相應的天貓大數據，來對其點評，有時甚至會給出相應的營銷策略。
《女神的新衣》除了收視率、社交媒體關注度等之外，還直接用赤裸裸的流量、銷量、爆款來完成商業價值的認證。
三、大數據下電視節目的革新
與《紙牌屋》不同，《女神的新衣》雖然也運用了大數據，但其只是運用了天貓的互聯網交易數，它更多的是監測用戶轉換為消費者后的天貓流量、收藏量、銷量等。雖說這只是大數據在綜藝節目的簡單淺顯的運用，是國內大數據涉足電視節目制作的一次試水，但其對以后綜藝節目、電視節目的制作也指出了一條新的道路。
將這種與大數據結合的思維拓展開來，這種模式可推廣到電視劇、綜藝節目的制作當中，大數據可以運用在電視節目的方方面面中。
據麥肯錫全球研究所的調查數據顯示，美國17個行業所擁有的數據總量排名中，傳媒業占據第三位，僅次于離散式制造業和美國政府。在大數據位居前列的傳媒產業，在大數據時代具有先天優勢。
1.制作前的數據分析
大數據基于其海量的數據，可以形成一種全面立體的視角。系統的分析這些繁雜的數據，可以更加精準全面的把握市場狀況，在策劃階段就可以分析收視群的偏好，制作能夠滿足觀眾需求的電視節目，從源頭上便改變了電視節目走向。
通過大數據，分析收視群的年齡、性別、地理位置、興趣、消費習慣等，挖出數據背后收視群的偏好，如《紙牌屋》的制作，Netflix數據庫包含3000萬用戶的收視選擇、400萬條評論、300萬次主題搜索，是名副其實的“大數據”。這些大數據背后隱藏著觀眾依舊熱愛二十年前的劇《紙牌屋》，而且這些觀眾也幾乎和網站上大衛芬奇、凱文史派西的粉絲圈重合。于是這部由大衛芬奇導演、凱文史派西主演的《紙牌屋》在源頭上便把握住了觀眾的喜好，其熱播也就不難理解。
借助大數據，可以捕捉到觀眾對哪些題材、內容更感興趣。一個鮮明的例子是網絡點擊量高的文學作品，在其改編成影視劇后，收視率和票房通常也較高，如頻頻出現在熱門微博的《盜墓筆記》《何以笙簫默》等電視劇的信息。今年親子類綜藝節目的扎堆，與去年熱播的《爸爸去哪兒》有很大的關系，其超高的收視率、視頻點擊率、社交媒體上的熱議等這些大數據，使得制作商把握了觀眾對親子類節目的偏愛。雖然大數據技術不可能一下覆蓋整個電視產業，但告別傳統的閉門造車，轉變思維，從源頭上把握觀眾的喜好，以大數據為主要參考依據的制作方式，將很快成為中國影視產業發展的主要趨勢。
2.播出中的動態調整
大數據時代，電視節目的播出將實現數據化，這使得測量得以實現，這也將對電視節目在播出過程中產生影響。
互聯網時代電視、綜藝節目層出不窮，一檔電視節目想要獲得觀眾持續的關注很難，老牌綜藝節目《快樂大本營》早已出現疲態之勢，因為播出的節目是相對靜態的，而觀眾的需求則是動態的。
比較成功的是《中國好聲音》衍生出來的姐妹檔節目《酷我真聲音》，它根據百度搜索、社交媒體的數據來挖掘關注度高的學員，這些學員的背景、緋聞等都在網上引發了大量的爭議。《酷我真聲音》讓這些焦點學員在訪談中直接向觀眾解答他們的疑問，這檔節目滿足了觀眾的好奇，并緊隨著《中國好聲音》登陸浙江衛視。
傳統的電視節目早已定型，而大數據出現之后，便可隨時監測社交網站、論壇上觀眾的反饋。制作商可以依據觀眾的反饋來對節目做出及時調整。如現在很多美劇、韓劇會依據觀眾的評價，及時改變劇情發展，迎合觀眾口味。
這樣，大數據也使得觀眾產生了比以前更強的代入感，觀眾發表的意見會被迅速采納并反映在節目之中。這種良好的互動體驗可以提高節目粘性和收視忠誠度。
3.推廣時的精確剪輯
節目播出后，大數據也可以為推廣時的剪輯提供依據。以往的節目播出之后，只有收視率、點擊量等可以反映節目的人氣，而大數據可以監測出受眾的收視行為，如制作《紙牌屋》的Netflix便通過大數據分析其3600萬用戶的操作行為，包括用戶在何時暫停、回放、快進、停止等，甚至是哪些用戶在節目結束演職員表開始滾動時就關了節目，每天用戶在Netflix上將產生高達3000多萬個行為。
通過監測哪一部分重播次數最多、哪些部分會暫停、快進等收視行為，可以為剪輯節目的宣傳片提供依據，這樣能更好的把握住節目中受觀眾喜愛的熱點，更有針對性的剪輯宣傳片，以此來達到更好的宣傳效果。
4.播出后的全面評價
傳統電視節目的評價體系多為收視率、視頻點擊率、社交媒體熱度等，收視率是基于抽樣而得的數據，其真實性、全面性本身就是個問題。而大數據背景下，將會有更為多樣的評價體系。如前面提到的用戶行為大數據與觀眾的評論等相結合，便可形成一個新的評價指標。而 《女神的新衣》中，天貓的流量、收藏量、銷量也是反應其收視情況的重要依據。
《女神的新衣》邁出了大數據在中國電視節目中運用的一小步，未來，大數據將越來越多的運用到電視節目的各個環節中，隨之而來的必然是節目生產、播出、推廣及評價方式的變革。
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