剧本革命：“量化”的电影抹杀传统的直觉创意

网站的实验

    大数据分析从新媒体行业进入影视圈，不过短短半年的时间，而真正让它惊艳世人的，却是好莱坞在线影片投资商Netflix在新播剧集《纸牌屋》中的应用。

    在决定投资拍摄《纸牌屋》之前，Netflix至少做了两件与大数据分析紧密相关的事。一件是挑选演员和导演。在全美和世界各地分别拥有2700万和3300万注册用户中，Netflix进行了数据统计，得出的结论是，相当一部分用户已经从头至尾观看了《社交网络》导演芬奇的作品。由凯文·史派西主演的电影通常都很卖座，英国版的《纸牌屋》也很受欢迎。

    另一件在播放形式方面，按照传统美剧播映的习惯，基本都是每周连载一集，而Netflix根据相关数据的分析，认为更多人不喜欢在固定时刻收看电视剧，而是“攒起来”，直到全集播放完毕再一次性看完。因此，Netflix这次选择了一次性连续播放一季的《纸牌屋》。

    好莱坞的另一家公司The-Numbers.com也是业内大数据分析的翘楚，它如今最为好莱坞同行津津乐道的是，能在好莱坞电影上映之前，就利用海量数据和特定算法预测出一部电影的票房。该公司拥有一个包括过去几十年美国所有商业电影大约3000万条记录的数据库。数据库里有所有关于预算、电影流派、拍摄、阵容、获得奖项和收入等量化信息。公司创始人兼总裁布鲁斯·纳什曾向外界透露，公司开发了一个网络系统，其中有100万条类似“A编剧曾与B导演合作过，C导演曾与D演员合作过”这样的关联信息。将这些信息与以往的电影收入联系在一起，公司就能预测下一步电影的收入。而借助于这个预测,电影制片人就可以更有目标地向工作室或投资人募资。此外，这个公司甚至还可以告诉客户改变哪些剧组成员的组合可以创收。比如，该公司曾建议一家IMAX工作室, 需要把一部航海纪录片的预算从1200万美元减少至800万美元，才能赢利。

    在布鲁斯·纳什看来，将大数据分析引入好莱坞是聪明投资者的选择，否则，像华纳兄弟、迪斯尼、派拉蒙、环球、索尼这样动辄投资上亿巨制的片商，“就有大麻烦，因为对于他们传统的广告营销而言，没有实际数据能看出来这些广告投放有用与否，当然他们可以把所有钱都投入到像《黑暗阴影》《超级战舰》这样的影片里，如果观众并不介意他们的失败的话。”

创意的敌人?

    其实，在剧本以外，数据分析早广泛应用于预测票房，好比这次的《钢铁侠3》新续，便有公司根据其上映前网民在Twitter讨论的帖数来推算该电影的进账。

    这确实也是好莱坞此前较为通用的一种研究方法：通过对社交网站调查到的人口和地理统计信息做早期评估，但这种研究通常适用于所有广告投放之后或者电影上映初期。对于许多重视投资回报的电影投资人而言，这样的研究就显得过于滞后了，而大数据分析似乎提供了一项更好的解决途径。

   FilmTrack的CEO杰森·卡辛就认为，“电影制作当然应该是一个有机的过程，不断修正调适，以符合观众的口味，大数据研究将帮我们做出更好的决策。”

    而那些对好莱坞已经公式化的电影制作方法和坚持不懈地反复重拍的、过分构思的、太容易占主导地位的新影片感到厌倦的人，也同样对大数据研究的兴起感到不悦，他们担心，逻辑和计算最终会取代过去依赖传统和直觉的做法，从而影响影片质量和节目多样性。

    “数据只能告诉你人们过去喜爱什么，而不能告诉你连人们自己都不知道的未来的喜好。”新闻网站Salon评论员安德鲁·伦纳德指出。

    尤金·埃尔南德斯——林肯中心电影协会的数字战略主任，也持类似的看法。他认为，仅仅依靠流行来创造内容，或者只是基于点击量来指导创作，可能错过一些很好的电影，却放任一些电影元素，“如果导演来到剪辑室，称很多观众反对跳跃剪辑或对残忍的酷刑场面感到兴奋，或只是对性乱场面感兴趣，那该怎么办?”

    而人们更担心的是，如此发展下去，创意会渐渐由一批互相竞争的数据分析程序所代替，由程序决定拍什么片种、多少预算以至具体剧本的细节，届时恐怕不少电影人要背上沉重的包袱。