用大数据也能拍电视剧吗？

你们大多数人可能都没有听说过罗伊普莱斯，而我们所讨论的关于大数据的所有这一切都源于罗伊三年前面临的一个决定。

罗伊普莱斯是亚马逊工作室的高级执行官，亚马逊工作室是亚马逊旗下的电视制作公司，普莱斯的工作负有重大责任，因为他要负责选择亚马逊要制作节目的原创内容，电视剧创作是一个有着高度竞争的工作领域，毕竟已经有了那么多的电视剧了。

罗伊几乎没有选择，他必须找到真的非常好的电视剧，也即是说他需要找到像《绝命毒师》、《权力的游戏》、《火线》这种令人上瘾的剧（当你看了一季之后你会满脑子的想哪里去找比这更好看的电视剧）而这些剧在烂番茄上的评分都高于9分，而高于9分的电视剧只占全部电视剧的2%。

对普莱斯来说，他并不会担心自己的电视剧不受欢迎，他所担心的是创作出一些平庸的电视剧，这类电视剧不是很好，也不是很差，但是它们也不能使观众们保持激动，属于可看可不看看了也不会上瘾的类型。所以普莱斯要保证他的剧能真正的达到9分及以上，所以这会是他担心的来源，也是他最大的压力所在。

罗伊普莱斯不想只凭运气，他想要策划一次成功，他还想要保证成功，于是亚马逊第一次采用了大数据技术来确定自己要做什么样的电视剧。

普莱斯举办了一次竞赛，用了一堆关于电视剧的创意，从这些创意中，通过评估选出了八个候选者，然后又做了每部剧的第一集，然后把它们放到网上供所有人免费观看，当亚马逊提供了免费内容，就会有几百万的观众去看这些剧，当然这些人在观看的时候，他们并不知道他们也在被看，被罗伊普莱斯和他的团队观看着，他们记录他们的观看动作，人们什么时候按下播放，什么时候按下停止，跳过了哪一段，哪一段又在重复看，所以他们收集了几百万个数据点，因为他们要用这几百万个数据点来决定他们应该制作哪部剧，之后他们收集了所有的数据并分析了所有的数据，然后答案出现了，答案显示亚马逊应该做一部关于四位参议员的情景喜剧，于是他们做出了一部名为《阿尔法屋》的电视剧。

但是《阿尔法屋》的结果并不怎么好，它也只是一部很平常的电视剧，也并没有被大家所熟知，在烂番茄上的平均评分也只有7.5分，电视剧内容不够吸引人，剧本没有新奇性，媒体用户没有大幅增长，总之作为产品《阿尔法屋》不能够激起消费者们的购买欲望，这当然不是罗伊普莱斯和他的团队所追求的。

我们生活在一个越来越倚重数据的时代，互联网以及社交媒体的发展让人们在网络上留下的数据越来越多，海量数据再通过多维度的信息重组使得企业都正在谋求各平台间的内容、用户、广告投放的全面打通，以期通过用户关系链的融合，网络媒体的社会化重构，为用户带来更好的精准社会化营销效果。

有许多比电视剧严肃的多的决定都要靠数据来做，尽管我们知道很多数据分析出来的结果不一定都是最佳的，但这并不是因为数据出错，而是因为一些数据分析公司在分析数据时出现了失误甚至错误，这可能也是普莱斯的创意性实验没有获得理想效果的原因所在吧。

（图片来自网络）

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