大数据技术作为一种工具，其应用方向，无非三个方面，一是对过于和曾经的理解，二是对以后和将来的认知，三是对当下进行判断并进行实时处理，影视行业大数据技术的应用如果想要有长足的发展，那么在这三个方面都会面临着一些需要解决的问题。1、对过去和曾经的理解既然是对已发生的进行判断，就会涉及到数据采集，这个部分往往会引发争论，中心议题是到底多大才叫大，GB还是TB，PB还是EB？如果我想要知道《致我们终将逝去的青春》这部差一点就可以归类到文艺片的电影，为什么能在2013年上半年收获仅次于《西游降魔篇》的票房，我是应该仅以社交媒体的传播效率来进行数据的挖掘，还是要追溯到原著小说里的青春，以及被电影宣传所唤起的记忆？将数据挖掘的范围放在社交媒体的范畴，那么通过对一部电影推广过程的梳理，其实我们很容易就可以通过数据制定出一张细化到分钟的参考，以及观众会被什么样的宣传内容所吸引，但是它仍然只是在描述现象。用脚趾头想一想也知道，将观察只停留在眼前，无法找到最终的因果，必须对推动现象发生的机制进行论证，那么我们该用什么样的体量来储存和分析观众们的记忆，从而找到个人经历和集体共鸣之间的关系？在这个方面，如果只用社交媒体的数据进行相关性的分析，其实和我们日常所做的感性推导没有太大区别，甚至还不如感性推导灵活，很容易因为数据的不够全面犯下“黑天鹅”式的错误（在发现澳大利亚之前，西方认为只有白天鹅）。必须要追溯到成因阶段更庞大的外部数据，比如主要观众群十年间的消费偏好及社会经历，以及对他们观影之前的心理活动进行统计分析。会不会太复杂？但是从数据挖掘的角度来说，只有在这个方向上进行努力才可能会提供实质性的价值。或者说，我们也可以简单粗犷一些，如麦特的负责人陈砺志所言，《致青春》的成功最主要的因素是因为赵薇的敬业与投入，以及她个人在行业的积累。大家可以继续用脚趾头想一想，以上三个角度，哪个会更容易接近整个事件的核心。2、对以后和将来的认知大数据技术虽然可以让人类对现象的理解进行更深入的探究，但是当对国产的影视项目前景进行预测，首先需要面对的问题是，我们仍然处于一个观众群体持续波动的时期。在北美市场，贡献50%票房的观众约占人口的10%，也就是3000万左右，这部分群体基本上结构相当稳定。上世纪70年代末，当北美电影的平均制作预算开始攀升到1000万美元以上，宣发费用达到500万以上时，对观众的监测从阶段性的调研逐渐转变成常态性的监控。在计算机还只是个神话的时期，“好莱坞”是用人工+信件的形式，建立了最早的大范围观众研究模型，这些历史数据通过几十年的积累，已经让一部电影与观众之间的联系变得非常透明。但即使是如此严谨的市场监控，近几年也因为受到移动互联的影响，观众的观影行为随机性逐渐提高，导致传统的观众研究模型频频出现一些问题。反观国内电影市场，差不多有三分之二的银幕是在近三年之内才出现的，2010年时，我们所拥有的现代化银幕不过才6223块，而如今，这个数字差不多是17000。可想而知，影院目前所迎来的观众，基本上是近三年才开始逐渐培养去影院观影的兴趣，这种行为暂时还不能称之为习惯。所以说，中国电影市场目前的波动很难通过现有的技术手段完成监测，会因为存在有其他我们不可知的变量，而导致结果南辕北辙，这在统计学的回归分析上被称之为“变量遗漏偏差”，大数据技术目前所能覆盖到的范围并不能帮我们解决这个问题。我们还需要时间来不断修正对市场数据的理解，观众也需要时间来不断培养在影院观影的习惯。2013年上半年，几乎所有从业者都对有动作元素的电影过于乐观，而下半年，所有从业者包括我个人又会对以爱情元素为主的电影过分看好。从一些公司的大数据监测上来看，这种观众消费行为的变化已经反馈在可以被抓取的数据中，但是我们并不知道它所形成影响究竟该如何定量。也就是说我们可以看到趋势，但是很难确定结果。那么，在如今的中国电影市场中，我们不如将大数据技术的应用方向，从对未来的预知上转移到可以让我们规避哪些操作上的错误，或许更具有现实意义。3、对当下进行判断并进行实时处理现在对大数据的理解，往往会纠缠于第一个字“大”，而忽视了它的另外一个重要特征“细”，其实后者才是最重要的，因为它会创造大数据真正的实用价值。基于社交媒体的数据挖掘，其实已经可以做到让我们将观众的分类从简单的年龄、性别、职业等维度，落实到区域、活动空间以及性格特征等等更为丰富的细节，在这样的基础上，我们要做的就是怎样给观众提供个性化的影响，而不再是以电影为本位的共性宣传。举例来说，当一名男性观众在某个媒介上看到的电影海报，可能是大长腿和小翘臀，但一个女性观众同时接触这个媒介时，所看到的可能是一个卖萌的大叔。当阵地宣传中的预告片贴片到一部好莱坞大片之前时，它可能主要是用来渲染情感或者突出搞笑，但同样的一分多钟，在视频网站所上线的预告片，则被分成数个版本，用来对应每一个点击背后用户的个人资料。这样，观众便会加入到生产的过程中，通过对观众偏好的快速处理，最终创造更适合于传播的信息。目前，数据调研公司参与电影推广的过程，所做的仍然只是一个统计的工作，决策是在片方或者是公关公司，其实可以将决策机制与数据同样进行细化，成为实时的互动，减少时间的损耗，提高电影推广的效率。我们以前在电影的推广中，常常会为如何照顾到大部分观众的兴趣而头疼，那么换一种思路，用现有的观众数据进行群体的细分，给不同的观众群提供不一样的信息，海纳百川比光芒四射或许更符合当下社会化营销的要义。不过，这一切其实都只是理想化的愿景，现实的情况是，中国的电影产业目前仍然是处于一个极其原始的状态。仅从电影投资成本的角度来说，目前所公映的电影，平均投资约在3000万人民币以内，不足500万美元，这样的投资规模在不考虑通胀以及观众收入的情况下，只相当于北美70年代初期的水平。面对这样的市场现状，很多议题其实都显得比较空洞，因为拍脑袋做决策虽然有着莫大的风险，但毕竟成本很低。
