大数据对中国电影内容与创作生态的建构
陈晓伟 黄文欣
【摘要】大数据技术的出现为电影的创作提供了新的思路，然而也产生了数据崇拜和数据无用两种极端的观点，以其片面狭隘的说辞和实践，在一定程度上阻碍了科学利用大数据来指导电影创作的可能性。现将大数据置于电影创作产业普遍联系的过程之中，通过分析大数据作为科学方法论对于电影内容、电影创作过程、电影创作生态的影响，从语言学、过程模型、生态学等不同层面完成了对科学利用大数据来指导电影创作的整体思路研究。以此抛砖引玉，期望对大数据与未来电影创作的深层融合有所助力。
【关键词】大数据;中国电影;创作生态
2013年被称为中国大数据元年，在7年的大数据与电影共谋的时间里，大数据对电影创作生态产生了极大影响。极端的数据崇拜者认为，大数据是电影内容生产的一把救命钥匙，企图通过对观众、创作者、内容元素等数据的分析来简单地组装出一部电影。然而，好莱坞第九大电影公司相对论媒体申请破产保护，以及众多大数据电影票房失败的事实又似乎在表明，大数据的科学理性和电影的艺术感性之间存在着无法调和的矛盾。于是，极端的数据无用者认为，作为复杂的综合艺术形式，电影创作不可能与大数据联姻，甚至是一种阻碍电影艺术发展的毒药。由此，近几年大数据与电影创作的互动与共融，也在徘徊和犹豫中不断前行。然而，事物的发展是在否定之否定中不断前进的，大数据从边缘的方法论逐步向电影创作核心迈进的趋势是毋庸置疑的。那么，如何看待大数据和电影文本、电影创作之间的关系，如何将大数据的科学理性运用在电影的艺术创作活动之中，如何利用大数据来更好地推动电影创作快速持续地发展？这些问题值得我们深入探究。
一、符号与语言：大数据作为新的电影语言对电影内容的建构
大数据的出现，以数据的形式标签万物，从而使以万物为素材，以人本身为标准的电影，成为一种真正而独特的语言。从本质上讲，大数据也是一种语言，数据具有能指和所指的特征。与一般语言不同的是，大数据不仅可以通过对数据的优化组合完成意义的建构，更能够通过对以数据所代表的语言要素进行分析归纳，进而发现语言的组织规律。于是，利用其自身的语言特性，大数据对于电影内容的构建主要存在于纵向向度语料库和横向向度语言系统两个层面。
（一）大数据作为符号精准化了电影语料库
电影语料库是由电影的基本元素构成的资料库体系。大数据将各种电影元素“数字化、数据化、变量化，再通过测量这些变量，提取量化信息，得到关于这个变量的描述以及变量关系的分析”[1]，从而形成关于这些电影基本元素的数据化符号。电影来自于社会生活，大数据将社会生活数据化，完成了对大量电影元素的数据化分析，去繁就简，挖掘更适宜电影表现的素材，从而精准化了电影语料库的内容。
在剧作层面，主要由背景、时间、地点、人物、主题以及情节元素等组成。历史上以及当下社会不同类别的新闻事件、热点话题、感人故事，以及小說、动漫、戏剧等文艺作品都是其主要来源;在造型层面，对于由人物、光影、色彩、音效、镜头等组成的造型元素，具体来源涉及时尚、摄影、音乐、绘画等领域。对这些元素的数据化，不仅要看其表现的基本内容，更要看到内容下面所隐藏的情感、思想和价值观念。
同时，这些元素数据很多时候不是以直观的形式呈现出来，而且遍布于大众的浏览、观看、评论、转发、搜索、购买等社会行为中，并大多以排行榜的形式存在。通过对这些数据的分类、聚合、追踪等，不仅超脱于传统电影素材积累的极限，为电影创作提供了大量的素材资源，同时又通过对不同元素数据随时间变化的分析，精确发现某一元素兴起、衰落、改变的规律，预测未来电影元素的发展趋势，不仅为电影语料库提供了精准化的电影素材，同时也为某一电影元素的选择提供了决策支持。
（二）大数据作为方法论工具对电影语言系统的挖掘
大数据能够完成对无限可能的电影元素相互关系的深层次密集型发现，它涉及电影剧作和电影造型中诸元素的组织原则、方式、特征，以及由此所形成的电影构建规律，即电影的语言系统。大数据作为方法论工具，“是继科学实验、理论推演和计算机仿真这三种科研范式之后的科学研究第四范式——数据密集型科学发现”。[2]它能够利用自己的优势，结合电影自身的本体特点、接受对象以及环境因素，完成对电影语言系统的挖掘。
首先，在研究内容上，大数据以电影总体为研究对象，通过实时监控、测量、存储的方式整合海量信息，进行归纳建立模型，发现数据之间存在的关系。它包括在剧作层面上，对情节元素的数据化。例如，将电影的剧作以情节的方式进行拆分，来分别表现人物的目的、阻碍和行动，并标识每个情节的价值维度、情感维度取向，进而形成大量具有行动和意义的情节元素数据;在电影造型层面上，可以以单个画面为研究对象，对画面中人物、色彩、光亮、镜头、特效、声音等进行数据化采集，形成电影画面在某一维度上的数据图谱。同时，在两个层面进行交互研究，发现剧作、画面以及观众之间的依存关系。例如，上海电影学院针对电影内容数据开展团队研究，利用人工和计算机自动生成的方式，对电影画面数据进行采集，发现电影色彩节奏、画面复杂度、画面形态以及对白位置的变化和剧作之间的对应关系。[3]
其次，在研究思路上，以还原论和整体论的方法同时进行。“作为第四范式的大数据，走向了分析的整体性，实现了还原论与整体论的融贯”。[4]对于电影语言系统的研究，一方面要从还原论的角度出发，将电影整体进行结构化的拆解，从电影的基本元素到电影陈述语句、段落、序列、篇章，并深入到电影的思想、情感、意境表达层面，完成对电影语言系统的建构。另一方面，从整体论的角度出发，在不解构电影整体的前提下，在对电影不同元素的输入输出中，发现不同元素之间的相关关系，从而完成对电影内部结构和内部机制的揭示。
另外，利用大数据来揭示电影语言系统的内在规律还必须以相关理论为先导。麦茨、帕索里尼、艾柯等人的符号学理论、波布克的电影元素理论，甚至神话学相关的理论，为电影的分类、元素的聚合、语义的定义等，提供了电影元素数据采集、分类和自然语言处理的依据。传播学、心理学、现象学等相关理论为透过数据之间的相关关系，发现内部的因果和必然性提供了理论支撑。
二、思维与模式：大数据对于电影创作过程的建构
“世界是平的”[5]，科技的发展使地理因素、层级因素逐渐被弱化或取消，代之而来的是以移动、智能、全媒体化的互联网为代表的人的器官的无限延伸。在这种环境下，电影创作不得不从小作坊式的闭门造车，走向产业化的联动生产，而大数据成为电影创作过程中各个环节联动的重要依据和黏合剂。
（一）创作思维：扁平网络下的数据订制化创作
在扁平网络下，通过大数据完成对电影内容和电影创作团队的精细化定制。扁平化网络，人与信息，人与人、人与物在时间和空间上形成了一个微距离、无差别、平等式的网络系统。它不仅增加了连接的广度，更增加了连接深度即影响力的可能性，使电影创作不得不改变传统的观念。
一方面，掌控数据资源完成对特定电影观众的精确匹配。流行IP、二次元文化、新闻事件、大众社会行为等，经过扁平化网络的发酵，转变为意指性的数据符号，成为电影创作重要的素材来源。通过对大众诸如购物、旅行规划、浏览网页、留言评论、观看电影等行为的数据统计分析，在无主观因素的参与下发现某一群体内在性格、行为偏好和情感精神上的真实特征及需求，以及对电影题材、故事、类型、人物、明星甚至情节的偏好，从而可以准确定位电影的目标受众，进而根据自己已有的资源为他们匹配最适合的内容。
另一方面，利用大数据，重构电影创作团队。在扁平化网络中，大数据不仅能够对编剧、导演、明星等创作人员进行大数据分析，针对某一选题，在相关关系中重构创作团队。同时，也能够将边缘群体，特别是一些重要的电影观众，带入电影创作的中心。在电影产业精细化分工以及众筹等方式的护佑下，使专业的电影团队与资深的电影观众紧密合作，互通有无，从而保证电影精细化定制的成功。
（二）创作模式：基于大数据的电影创作过程模型体系
根据大数据的规律，笔者构建了基于大数据的电影创作过程模型，这是大数据指导电影创作的关键，它不仅有助于从宏观角度分析电影创作的整体形态，而且能够从微观角度把握电影创作的各个元素及其之间的关系，从而减少电影创作误区与创作偏见的产生。它主要包含了电影创作过程中电影观众、创作团队、艺术规律、电影内容四个层面，并在这四个层面上梳理出大数据指导下的电影创作过程。
第一，模型是以理论为基础的自下而上的交互系统，是以大数据技术为血液的系统化工程。例如，电影学中第一符号学、第二符号学以及电影结构主义中的相关理论，都将会影响电影元素的数据化统计原则和研究路径。而传播学中的传播效果理论、培养理论、信息鸿沟理论等理论，也会对受众观影活动中的数据采集、分类、聚合产生影响和指导。
第二，模型以大数据方法论为工具，在整体的数据联动中，为自下而上的电影创作提供决策支持。通过对数据的采集、分类、处理、分析和可视化呈现，大数据融会在电影本体系统、观影过程系统、受众群体系统、电影创作者系统四個基本系统之中。电影本体系统以历史经典电影或商业上成功的电影为研究对象，观影过程系统以观众通过各种屏幕观看影片的过程数据为研究对象，其中包括可以在大影院中安装热成像仪、心率监测仪等设备，监测观众在观看影片时的行为、生理反应，如声音、心率、热量范围等，以发现观众对特定时间点情节、桥段的瞬间真实反应。受众群体系统超脱于观影过程，对大众社会生活行为，例如对购物、旅行、饮食、教育等行为的数据观测，以完成对特定观众行为偏好、价值观念的探究。电影创作者系统是对所有电影创作人员的大数据统计，包括创作人员的思想倾向、性格特点、参与影片、技术能力、合作关系、观众认可度等。电影本体系统和观影行为系统共同完成电影语言系统的构建。受众群体系统和观影行为系统完成对电影受众群体的定位，完成从电影语料库筛选电影素材的任务。电影创作者系统依托观影过程系统和受众群体系统完成对创作团队的选择和组建。由此，经过大数据分析决策出的电影语言系统、电影内容元素风格、电影团队，共同完成电影的整体创作。
第三，电影观众成为模型体系中的重要变量。电影观众既属于观影过程系统中的成员，同时又是受众群体系统中的一部分，它在特定群体、时间、区域上的变动，都将影响电影语言系统的发现，影响对电影内容的选择以及电影创作团队的组建。于是，对于这一重要变量，既要在广度上扩大数据来源的时间和区域，细分分类标准，精确各种大数据预测模型，同时，又要在深度上深入挖掘数据内涵，发现特定电影观众在精神需求、电影偏好方面的变化规律。
除此之外，还应了解孤立的模型是缺乏活力和生命力，必须将其放置在大数据对电影创作的整体生态中，以生态学的观点去考量，进而推动大数据对于电影创作指导的健康、可持续发展。
三、数据中心与物质循环、能量流动：大数据对于电影创作生态的建构
在大数据时代，电影将逐步走上以大数据为中心的生态化创作。早在1994年，克林顿政府发布的第一份有关科学政策的正式总统报告《科学与国家利益》中已提出：“今天的科学和技术事业更像一个生态系统，而不是一条生产线。”[6]生态系统（ecosystem）是来自生态学中的概念，一般认为，生态系统就是在一定空间中共同栖居着的所有生物（即生物群落）与其环境之间由于不断地进行物质循环和能量流动过程而形成的统一整体[7]。当代电影创作也不能简单理解为线性或机械化的内容生产过程，而更应该看作是在特定环境中，上下游创作因子以及组织团体间相互作用、相互影响的生态统一体。对于以大数据所主导的电影创作生态，既包含了生态系统中各元素的组织关系，又包含了推动系统健康可持续发展的物质基础和能量动力。
（一）以大数据为中心的电影创作生态系统
自然生态系统的组成成分包括非生物的物质和能量、生产者、消费者、分解者，他们共同组成了一个不断循环、可持续发展的生态有机体。以类比的方法，电影创作的生态系统也可以有这几个部分组成。电影创作的素材来源，包括小说、新闻、灵感以及人们的社会生活，其共同成为生态系统中非生物的物质和能量;电影的创作者以及所使用的创作方法和创作过程，成为生产者;电影观众通过不同屏幕完成对电影的观看和消费，成为消费者;通过电影传播，普通民众完成了对电影文化的消解，并根据自己的社会生活，产生电影创作所需的碎片化的文化素材和营养物质。
在闭合的生态系统中，大数据成为电影创作的中心，将各种资源整合在自己的周围，形成了一个不断循环的生态体系。首先，利用大数据从外部获得电影创作所需要的内容资源，然后根据电影艺术的创作规律和对特定受众群体的大数据分析，完成对创作团队、电影主题、内容、形式、风格的决策，创作出符合特定观众需要的优秀电影。之后，通过对电影的消费以及普通民众社会生活的变化，产生新的精神需求。在这种精神需求的刺激下，一部分人将它寄托在新的小说、音乐、戏剧甚至新闻等新的精神内容的创作，而另一部分人将这种精神需求以潜意识的方式隐藏在自我的社会生活行为当中，两者最终成为电影创作新的内容来源和新的内容选择依据。
在这种生态系统中，主导电影创作的数据平台开始凸显。所谓平台，就是把多重业务价值链所共有的部分进行优化整合，从而成为这些业务必不可少或最佳选择的一部分，进而组成由价值链的部分环节所构成的价值体。电影创作的数据平台也是以电影创作活动中的价值链进行优化整合为基础的，通过对大量数据的采集、集中处理分析形成决策，并集中体现对创作内容来源渠道、需求发现渠道、创作结果影响力渠道的掌控。
数据平台的出现也将进一步影响电影创作的格局。以大数据分析作为核心的纯技术公司，起初并不具有电影创作多重价值链的优化整合能力。然而，随着数据量的不断扩大，技术的不断革新，乐视影业、合一影业、阿里影业、腾讯影业等新创立的平台型互联网电影公司，从投资、发行逐步向电影核心——电影内容生产渗透，并逐渐形成以大数据为中心的电影创作平台。他们以高效的交互系统为依托，形成庞大的用户群体，数据成为其核心战略资源。腾讯抢占社交入口，阿里抢占购物入口，百度抢占搜索入口，美团猫眼抢占O2O电影售票入口等，并生成巨大的客户流量。注重用户体验，产生强大的用户黏合度，成为其发挥平台优势的重要资产。于是，传统的电影制作公司逐步脱离电影创作的决策核心，不得不拥抱以大数据为主导的新型平台公司，成为电影创作的执行者。
（二）“以人为本”作为生态系统内部的物质循环和能量流动基础
生态系统的功能主要是能量流动、物质循环和信息传递，物质循环是生态系统的基础，能量流动是生态系统的动力，信息传递则决定着能量流动和物质循环的方向和状态。在电影创作的生态系统中，大数据只能被认定为生态系统中信息传递的媒介，它能够使系统中各组织元素间快速、准确、可靠沟通理解，但不是保持系统稳定运转的唯一决定因素。唯大数据是尊，忽略生态系统内部的其他决定因素，将会陷入大数据的陷阱之中，进而阻碍电影创作的发展。于是，必须将生态系统内部的物质循环、能量流动与大数据放在一起进行考量，即将以大数据为中心和“以人为本”结合起来。
由人组成的社会生活是电影创作生态系统中的物质循环基础，大数据应该成为社会生活的代言者。从内容上来说，社会生活是电影创作的唯一源泉。通过利用大数据对社会生活进行监测，发现社会生活中广泛和典型的方面，使电影创作者能够快速、准确地体验生活，并将其融入电影创作中，使社会生活得到提炼、升华。在对电影的初级消费和次级消费中，使大众的社会生活得到普遍提高。
朱光潜曾说，文艺与作品的价值高低取决于它摹仿（表现、反映）自然是否真实[8]，这里的“自然”也包括“人性的自然”。电影创作将对人的新发现融入电影作品中，在大众对电影的消费中发现自我，并同自我的社会生活碰撞形成新的需求。大数据对电影创作的支持，归根结底是利用大数据的方法论发现人作为社会活动者的行为规律，发现人性的复杂性，以对人的全面发展的数据化进行探索。它成为隐藏线索，不仅为大数据为中心的电影创作生态系统提供源源不断的能量动力，更以自身的流动性渗透在大数据指导电影创作的各个环节。而电影内容和大众精神文化需求之间的不断博弈，推动着大数据技术的不断革新，以及生态系统自身的演化和提升。
当下，由于大数据采集的难度、自然语言处理技术的缺失，以及大数据预测模型准确性低等问题，大数据的利用还停留在通过利用大数据对大众行为的偏好分析来机械化地组织电影的初级阶段。同时，广泛地利用大数据并不等于对传统方法的抛弃，问卷调查、田野调查等应该作为补充，共同完成对电影创作的指导。本文通过对大数据，对电影内容、电影创作过程、电影创作生态建构的系统化分析，期望对大数据与未来电影创作的深层融合有所助力。
[基金项目：国家社科基金艺术学一般项目“互联网时代中国电影的跨界融合问题研究”（批准号：16BC044）;河南省优势特色学科平台项目“跨界融合背景下中国电影的文化转型问题研究”（项目编号：2017-XWXY-021）;河南省研究生教育优质课程项目“影视导演艺术与创作”]
参考文献：
[1]鲍雨.社会学视角下的大数据方法论及其困境[J].新视野，2016（3）：49.
[2]黄欣荣.大数据哲学研究的背景、现状和路径[J].哲学动态，2015（7）：98.
[3]田豐，陈琛.大数据视角下的电影内容特征解读初探[J].当代电影，2016（6）.
[4]黄欣荣.大数据技术对科学方法论的革命[J].江南大学学报（人文社会科学版），2014（2）：29.
[5]托拉斯·L.费里德曼.世界是平的：一部二十一世纪简史[M].长沙：湖南科学技术出版社，2006：66.
[6]威廉·J.克林顿，小阿伯特·戈尔.科学与国家利益[M].曾国屏等，译.北京：科学献出版社，1999：31.
[7]杨持.生态学[M].二版.北京：高等教育出版社，2000：191.
[8]朱光潜.关于人性、人道主义、人情味和共同美问题[J].文艺研究，1979（3）：39.
（陈晓伟为郑州大学新闻与传播学院教授，博士生导师，学科特聘教授，副院长;黄文欣为郑州大学新闻与传播学院戏剧与影视学硕士）
编校：张红玲
