Netflix是如何用大資料捧火《紙牌屋》的

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時下最火的一部美劇毫無疑問當數《紙牌屋》，Netflix花 1 億美元買下版權，請來 David Fincher 和老戲骨 Kevin Spacey，首次進軍原創劇集就一炮而紅，在美國及 40 多個國家成為最熱門的線上劇集。 那麼，在開拍之前，Netflix 是否知道《紙牌屋》會火呢?

在美國電視行業，沒有什麼是確定的。 也許你有找齊了金牌導演、實力演員和時下流行的題材劇本，結果依然熄了。 任一門生意中，能夠預見未來都是可怕的，Netflix 在紙牌屋一戰中可能已經接近這個水準。

作為世界上最大的線上影片租恁服務商，Netflix 幾乎比所有人都清楚大家喜歡看什麼。 它已經知道使用者很喜歡 Fincher(社交網路、七宗罪的導演)，也知道 Spacey 主演的片子表現都不錯，還知道英劇版的《紙牌屋》很受歡迎，三者的交集資料表明，值得在這件事上賭一把。

Netflix 在美國有 2700 萬訂閱使用者，在全世界則有 3300 萬，它比誰都清楚大家喜歡看什麼樣的電影和電視。 有研究表明每天的尖峰時間網路下載量都是出自 Netflix 的流媒體服務，去年人們在網上看流媒體視頻的時間比看實體 DVD 的時間還多。 每天使用者在 Netflix 上產生 3000 萬多個行為，比如你暫停、重播或者快進時都會產生一個行為，Netflix 的訂閱使用者每天還會給出 400 萬個評分，還會有 300 萬次搜索請求，詢問劇集播放時間和設備。

《紙牌屋》的成功得益于 Netflix 海量的使用者資料積累和分析，但是也有人認為大資料採礦和分析只能告訴你觀眾以前喜歡什麼，沒法告訴你觀眾未來會喜歡什麼，有哪個演算法能預測到《南方公園》這類黑馬影片的成功呢?

當然在具體創意方面，Netflix 還是依靠人而不是演算法的。 招到合適的人，給他們足夠的自由和預算，然後就 OK 了。 Netflix 的下一部原創劇「Arrested Development」請來的兩位嘉賓演員，就不是演算法決定的。

大資料的挖掘越來越多的滲透到生活的方方面面，從奧巴馬競選團隊利用資料分析籌款，到成功預測 2012 年 50 個州選舉結果的 Nate Silver，最近微軟研究院也稱成功預測了大部分奧斯卡獎項。 在不久的將來，大資料採礦獲得的結果也許比一個行業老手的直覺判斷更準確，那會是一個什麼樣的時代呢?

(責任編輯：呂光)