舆情大数据在电影行业的应用与思考
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  • 英文篇名:Public Opinion Big Data Applied in Film Industry and Reflection on It
  • 作者:崔岩
  • 英文作者:Cui Yan;
  • 关键词:舆情 ; 电影业 ; 大数据 ; 用户 ; 挑战
  • 中文刊名:DDDY
  • 英文刊名:Contemporary Cinema
  • 机构:中国传媒大学动画与数字艺术学院;
  • 出版日期:2019-05-05
  • 出版单位:当代电影
  • 年:2019
  • 期:No.278
  • 语种:中文;
  • 页:DDDY201905015
  • 页数:5
  • CN:05
  • ISSN:11-1447/G2
  • 分类号:72-76
摘要
目前电影行业对舆情大数据的应用已经渗透到产业链的各个环节,主要体现在以下三个方面:首先是推动了电影生产和营销推广加快向"按需定制"方向发展;第二是促使电影投资和交易更加客观理性;第三是有助于建立并强化用户关系,发展用户社区。根据亿万用户在社交媒体、搜索引擎等互联网平台所产生的行为数据,分析用户的态度和行为,预测用户潜在需求,对电影行业很有帮助。虽然这种分析还存在一定的局限性,但它代表了一种进步的方向。
        
引文
(1)数据来源:《中国电影消费线上转移线上购票比已高达87%》,经济参考网,2018年4月20日,http://www.jjckb.cn/2018-04/20/c_137125311.htm。
    (2)韩方航《〈小时代〉背后的大数据公司拿到了6000万的投资》,网易娱乐,2017年4月30日,http://ent.163.com/17/0430/02/CJ85BCKE000387GI.html。
    (3)《纸牌屋爆红原因Netflix:公司大数据分析的功劳》,《新民周刊》2014年3月6日,http://ent.ifeng.com/a/20140306/34493043_0.shtml。
    (4)方捷新、张雪《大数据时代电影制片厂制作发行策略:开展垂直整合发行》,《中国新闻出版广电报》2016年12月16日。
    (5)票房数据来源:白瀛、史竞男《国家电影局:2018年中国电影票房首次突破600亿元国产片市场占比超六成》,新华网,2018年12月31日,http://www.xinhuanet.com//2018-12/31/c_1123931741.htm。
    (6)《案例干货:数据到底如何搞定电影票房预测?》,钛媒体,2014年1月7日,http://www.tmtpost.com/88163.html。
    (7)《版权链集纳6000作者,原创基地打造区块链“内容银行”》,搜狐网,2018年2月6日,http://www.sohu.com/a/221184626_817421。
    (8)周艳、龙思薇《七年磨一剑--内容银行的核心理念和特点》,《媒介》2016年3月。
    (9)师烨东《从5亿到22亿,为什么〈前任3〉的票房预测一直被打脸?》,搜狐网,2018年1月19日,http://www.sohu.com/a/217700262_477902。
    (10)陈昌业《为什么大数据在预测〈黄金时代〉票房时不灵了?》,虎嗅网,2014年10月22日,https://www.huxiu.com/article/44847/1.html。
    (11)《为什么现在电影票房预测越来越不准了?》,搜狐网,2018年10月13日,http://www.sohu.com/a/259121905_99994854。
    (12)郑道森《不要因为票房预测失灵就全盘否定大数据》,虎嗅网,2014年10月23日,https://www.huxiu.com/article/45114.html。
    (13)彭江《爱奇艺宣布关闭前台播放量告别“唯流量时代”》,经济日报-中国经济网,2018年9月3日,http://www.ce.cn/xwzx/gnsz/gdxw/201809/03/t20180903_30197353.shtml。
    (14)乙智《“尖叫效应”与“信息茧房”》,《人民日报》2018年5月2日。
    (15)[英]维克托·迈尔·舍恩伯格《大数据时代》,周涛译,杭州:浙江人民出版社2012年版,第7页。

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