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大批网站PR归0是否意味着谷歌正式放弃PR

来源:新华网 塬彩芳晚报

由郭敬明执导,杨幂、柯震东、郭采洁、陈学冬、郭碧婷、谢依霖领衔主演的电影《小时代3:刺金时代》登录国内各大影院,公映四天内票房已超过3亿,成绩斐然。近日,在接受南方周末专访中,这位曾被评价为最具商业头脑的新锐导演郭敬明高度评价了大数据在其电影创作中的作用。他提到,会定期对粉丝数据做整理、对比,也会关注电影的百度指数、话题讨论和点击排行。数据大到一定数量,你就能看出大家喜欢什么,不喜欢什么。 好编剧 VS 大数据? 采访中,郭敬明坦言,自己十分重视对粉丝数据的收集。在前两部《小时代》作品面世时,郭敬明都会亲自走进每个城市的电影院,观察观众们在哪里会笑、会哭,对哪个点反映最快、最直接。不仅如此,他还会上网,查看自己电影的百度指数、相关搜索量,进而分析受众的年龄、性别、教育背景、地域分布等等。通过对普通大众的数据采集,郭敬明逐渐找准了观众的需求痛点,并开始利用到电影拍摄中。 《小时代3》上映后百度指数一路飙升 比如被大家诟病的名牌服装,反倒粉丝们喜欢。大家抱怨女孩子之间卿卿我我的戏太多,好像很无聊,反倒是女性观众最感动的,比如《小时代Ⅰ》,她们在天台上喝醉酒,其实是大家最喜欢的。在后面的电影里,你就会把观众喜欢的部分保留下来,再拼命强化它,不喜欢的部分你就去改掉它。 喜欢周崇光的网友很关心他的整容和结局 除了情节设置之外,大数据在角色比重的设计上也发挥了重要的指导性作用。比如《小时代3》中着重增加了周崇光这一角色的出场次数,郭敬明就坦言,除了剧情需要,便是考虑到大数据的分析结果显示这一角色受欢迎度很高,因此在合理的范围内,将尽可能地多增加有关他的戏份。 明星数据标签:比你自己还了解你 其实,除了导演、编剧之流,大数据对于驰骋影视娱乐圈多年的明星们更是十分熟悉。在前不久举办的法国戛纳国际创意节中,周迅就曾分享了大数据为她工作上带来的改变。分享中,周迅表示,平时经常会去百度的周迅贴吧潜水 ,看到很多支持自己的人,还有粉丝给予自己的意见或建议,都会觉得很窝心,也很受用。 而大数据除了带给周迅生活上的便捷外,更像她个人品牌的一枚标签。比如我现在代言一些品牌,除了会衡量这些品牌产品的环保性、安全性、创意或时尚程度之外,品牌在确定代言人之前,也会通过搜索艺人最近的新闻量、口碑、商业价值等进行谨慎的挑选,换句话说,数据可以最直观地呈现艺人的整体形象。好的艺人形象和好品牌是相辅相成的,这些也可以通过搜索指数的契合程度体现出来。 喜欢姜文的网民男生比例远大于女生,其中20-40岁的占大多数 无独有偶,在6月16日举办的上海电影节姜文导演作品回顾展上,主办方特别为导演姜文准备的特殊的礼物百度可视化大数据视频姜文是谁,谁是姜文,基于百度大数据研究的部分成果,详细展示出网友心中已有的姜文的形象,其中不乏如姜丝男粉比重偏大、以高学历、高收入、高职位的三高精英人群为主、漫威超级英雄中,姜文最像钢铁侠, 是十足的高富帅等有趣的数据,让姜文自己看后都直言数据信息是很有趣的一件事。 大数据玩转娱乐影视业 事实上,大数据与影视作品的结合,在国外已有探索,美剧《纸牌屋》就是典型的范本。《纸牌屋》的导演和男主角都是被大数据算出来的:喜欢观看1990年BBC版本《纸牌屋》的观众,同样是著名导演大卫芬奇的拥趸。同时,他们还是奥斯卡影帝凯文史派西的忠诚影迷这是美国Netflix公司通过使用大数据对用户习惯进行分析后得出的结果,他们将这3个要素整合到一起投拍了新版《纸牌屋》,无论是剧情设置还是选择演员、导演阵容,都以用户在网站上的行为和使用数据做支撑,从而受到观众热捧。 反观中国影视娱乐产业,目前,国内BAT三大巨头已悉数进军电影业。腾讯通过衍生产业做大电影市场,阿里则采取收购文化中国、发行娱乐宝理财产品,而在大数据资源和应用上具有天然优势的百度,则延续了以往的技术范儿,通过大数据分析对娱乐影视行业进行投资引导、风险规避。 从粉丝、到口碑、到剧情,再到角色选择,大数据在整个剧集中扮演的角色已经不再只是静态的数字符号,而变成了能够直接创造收视率和流量的系统解决方案。凭借多年的数据挖掘、分析技术的积累,以及全球领先的人工智能,百度以创新的技术优势研发出了很多科技含量高的数据产品,进而能够将数据解密,发挥更大商业价值。 180 796 484 266 494 302 306 139 434 558 878 28 374 703 340 540 468 959 912 429 417 84 713 560 465 478 284 823 917 92 355 822 717 959 38 443 281 714 375 565 511 492 936 712 930 122 417 368 421 286 846 628 233 41 45 878 173 297 499 275 745 75 196 53 73 688 269 645 640 448 560 783 967 684 631 171 140 91 213 69 712 829 173 437 43 709 715 407 718 200 521 670 16 221 716 916 844 336 24 806

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