原始连结： http://www.inside.com.tw/2013/02/26/netflix-big-data-houseof-card?utm_source=feedburner&utm_medium=feed&utm_campaign=Feed%3A+inside-blog-taiwan+%28%E7%B6%B2%E8%B7%AF%E8%B6%A8%E5%8B%A2%E8%A1%8C%E9%8A%B7%E8%88%87%E9%96%8B%E7%99%BC%29 短网址： http://goo.gl/dxYrR 影集预告： https://www.youtube.com/watch?v=ULwUzF1q5w4 Netflix是如何用大数据捧红「纸牌屋」的 Editor_Hank 二月 26, 2013 现在网路上最热门的美国影集，可以说就是 「纸牌屋」（House of Cards），在美国知 名的影评网站 IMDb上，在15,000个评分中获得 9.0 的高分，你就可以知道这部美剧现在 的热门程度。 而这个跟网路圈有什麽关系吗？这部影集是由 Netflix 这个线上影音服务，用一亿元美 金买下版权，打破过去美国网路影音服务是先跟HBO、FOX或者是其他大电视频道买节目後 ，才在网路上播出的模式，直接是由网路首播；跟过去一周一集不同，影迷们不用每周苦 苦等待，「纸牌屋」当天一口气就推出一季 13集（所以很多字幕组都在哀号），而纸牌 屋本身更是请来大卫芬奇（David Fincher）作为导演（社群网战、班杰明的奇幻旅程、 斗阵俱乐部）以及知名演员凯文史贝西（Kevin Spacey）作为剧中扮演美国多数党党鞭的 角色（请自行替换成国民党林益世或者是吴育昇，这样的角色），话题性十足；一推出後 ，在美国等地就成为热门讨论焦点。 那麽Netflix 是否在买下本剧开拍前就知道这部片会不会红呢？纽约时报在近期的文章中 Give Viewers What They Want，如此评论： 在美国的电视业里，没有什麽事是确定的，也许你找齐金牌导演、实力派演员跟热门 剧本，但还是跟掷骰子一样，都是在赌。但是不是有破解之道呢？任何一门生意中， 如果可以预见未来，是相当有杀伤力的，而 Netflix 可能靠着「纸牌屋」办到了这点 。 以下为IT经理网编译自SALON的内容，早在一年前，Netflix就开始利用大数据分析，对节 目的进行安排，透过对观众收看习惯的了解， Netflix发现， ?那些喜欢看BBC旧版「纸 牌屋」的观众，同样也喜欢大卫芬奇导演的电视剧， 或者凯文史贝西主演的电视剧。 因此， 对Netflix的高层来说， 购买这部由大卫芬奇导演，凯文史贝西主演的同名电视 剧就是合理的。而这也最终也让他们决定花一亿美元来购买这个1990年BBC同名电视剧的 重制版。 新版「纸牌屋」一共两季， 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： 我们知道观众在Netflix上的观看习惯， 所以， 透过观众收视分析， 我们对哪些剧 集会受欢迎很有信心。 随着时间过去， 我们能够针对不同观众推出他们更加喜欢的节目 。 除了节目自身的受欢迎程度外， 大数据战略还有一个优势， 就是Netflix的推荐引擎也 会有很大作用， 这可以使Netflix节省不少行销成本。Netflix的数据表示， 75%的观众 都会被Netflix推荐观看所影响。 Netflix的公关副总裁Steve Swasey说：「透过我们的演算法， 我们可以发现那些可能喜 欢凯文史贝西或者政治题材电视剧的观众，进而推荐给他们喜欢的剧集。」虽然具体的数 据还得过一段时间才会揭晓， 但观众对新版「纸牌屋」的最初评价相当正面。而人们不 禁要问， 大数据分析究竟给影视创作带来了什麽？ Netflix的数据来自於它的2900万观众。每次观众的搜寻， 正评或负评， 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、装置数据 ， 社群媒体分享数据， 观众加书签数据、 每次观众登入授权的数据，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的演算法， Netflix不仅仅知道你星期天晚上比星期一下午更可能会看恐怖 片。也可能知道你更喜欢用平板电脑来看片。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甚至能够记录哪些使用者当节目结束，幕後人员表开始跑时，就 停止观看。 分析凯文史贝西，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 方式。Netflix透过对观众习惯的了解， 足够它判断某些特定内容对观众的吸引程度。 Netflix的资深数据科学家Mohammed 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， 得出关於观众喜欢内容的有价 值的资讯。 Netflix的首席内容官Ted Sarandos表示： Netflix对观众非常有针对性。不像其他传统电视台或者有线电视营运商， Netflix 不需要把内容先放出去後才知道观众喜好程度，Netflix在内容播给观众前就已经知道 这些。 当然， 以数据为中心的决策也不一定能够保证成功。凯文史贝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在高品质影片的地位。这需 要对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，对於制片业即将迎来一个重要转折。新媒体 公司过去几年来， 已经在利用大数据分析的推荐引擎， 向观众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、 导演与演员的选择， 拍摄和後期制作， 乃至行销， 都会产生深刻的影响。 --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc) ◆ From: 114.41.116.3 之前最接近的是壹传媒的网乐通 现在最接近的是台湾大哥大的myVideo影城 中华电信MOD不知道有没有专攻这部份＠＠ ※ 编辑: octobird 来自: 114.41.116.3 (02/27 01:33)