電影研究中如何應用大數據

Netflix作為世界上最大的在線影片租賃服務商，與很多零售業、金融物流業巨頭一樣，掌握了大量的顧客數據。截至2014年3月，Netflix在國內、國際的用戶總和將近5000萬，這些用戶在什麼時間觀看或搜索了哪些影片、花了多少錢、居住在什麼地點，甚至是年齡、性別等都會通過注冊會員和訂購行為保留在Netflix的數據庫中。如果將這5000萬人看做是社會學研究中抽樣的樣本，那麼Netflix則可以知道全美國甚至全球各地電影觀眾的背景和看電影的各種偏好。

與傳統社會學研究中常用的幾千，最多幾萬樣本相比，5000萬人絕對稱得上是超大樣本量。而且，如果Netflix想要做自身用戶調查的話，這5000萬人則不僅僅是抽樣，而是全樣本量調查。這類通過互聯網搜集的、將所有數據“一網打盡”的研究方法，被人們稱為“大數據研究”。2014年，國內電影大數據分析平台“數太奇”（idatage）試驗了將大數據採集和問卷調查相結合的方法來研究電影觀眾，這無疑為電影的前期宣傳與制作奠定了相對真實可靠的基礎。

當抽樣調查法遇到大數據

“大數據”不是萬能的，但它是一種思維方法和研究方法，與傳統的“經驗認為”或“規律表明”相比，它可以讓我們在無限接近真相的道路上又前進一步。大數據研究有局限性，就是過於依賴互聯網，一些無法在互聯網上反映的信息則無法納入研究范圍，而這些信息的獲取正是傳統抽樣問卷信息採集的優勢所在。

“數太奇”除了抓取分析互聯網大數據，還在全國一、二、三線城市，一共抽樣了15萬個電影觀眾樣本，並將其作為固定樣本進行跟蹤監測。通過每個月投放連續性問卷採集來的數據可以很好地彌補互聯網大數據的一些“漏洞”。“數太奇”通過這一方法將可以調查到的指標擴大到了以下幾項。

一是電影觀眾院線觀影行為，包括觀影黏度、觀影花費、觀影頻次、觀影時間、購票渠道、前往影院的交通方式、觀影陪伴人等。

二是電影觀眾觀影心理，包括觀眾對片源的偏好、電影類型偏好、影院選擇、3D偏好、觀影動機、影片賣點等。

三是電影觀眾滿意度，包括對影院軟硬件設施滿意度、進口電影滿意度、國產電影滿意度、年度市場評價等。

四是電影觀眾觀影互動行為，包括觀影互動比例、互動方式、互動平台、互動傳播影響力等。

五是電影觀眾跨屏觀影行為，包括電視、電腦、移動設備等各個屏幕的觀影行為、觀影心理、觀影互動等，也包括不同屏幕間觀眾的重疊度和流動率。

六是電影觀眾廣告接觸行為，包括不同屏幕間硬廣告和植入廣告的觀眾接受度、廣告效果等。

七是電影觀眾媒體接觸行為，包括電影觀眾平時對桌面互聯網、移動互聯網、電視、報紙、廣播、雜志等媒體的接觸頻率、時間、地點、情景、內容板塊、滿意度等。

八是電影觀眾消費行為，包括電影觀眾在投資保險理財、服裝配飾、酒水飲料、住房裝修、汽車與交通、IT數碼、家電、護膚美容、教育培訓等領域的消費習慣和消費計劃。

九是電影觀眾心理與價值觀，包括電影觀眾的價值觀、生活方式，以及對電影所傳達出正能量的感受和評價。

以上這些指標既可以反映每月、每季度、每年的發展趨勢，也可以細分成某一部影片的詳細數據。將以上問卷得來數據和互聯網大數據進行交叉分析，綜合處理，我們就可以將分析進一步細化，將解釋的問題細化到：是誰拎著LV包在周六晚上走進電影院看了一部都市愛情片？是誰邊用手機聊QQ邊用電腦看完科幻片后點了“周黑鴨”外賣？是誰一到片頭廣告時間就尿遁加散步？又是誰一看到某位明星出演就必到影院激動捧場？

行業內對電影大數據研究方法的探索還遠沒有結束，但無論什麼樣的研究，大家的目標都是一致的，就是致力於提供給觀眾更個性化的內容、更定制化的營銷、更娛樂化的宣傳，從而真正將商業電影打造成為以滿足觀眾需求為根本目標的優質產品。