搞不懂什么是大数据?看看作者维克托迈尔舍恩伯格的《大数据时代生活、工作与思维的大变革》一书，足以让你长舒一口气，书中对大数据的定义一点也不含糊：“所谓大数据(Big Data)，就是大量的数据，它的反义词小数据(Small Data)的定义也同样简单，即很少很少的数据。” 那么，什么是用大数据来做电影?方法很多!随着现代电影业技术的进步，大数据技术已越来越系统地渗透到这个行业，电影工作者和电影产业的利益相关者通过一系列分析这些大数据，可以预测行业发展的趋势。大数据有趋势成为这个行业的主导!

  影迷会在Twitter、YouTube、Tumblr、Facebook、Instagram、电影博客等网站上发布他们对电影制作、导演、演员、剧本、布景和电影细节的观点，大数据公司则从这些网站上持续不断地提取信息，挖掘花了钱的人电影的口味和喜好，成为未来电影的创作和营销的关键意见。

  大数据公司尽可能多地占有信息，遇上问题时从这海量信息中去“挖掘”方案。美国视频网站Netflix通过大数据来获取信息，Netflix在整个世界拥有3300万注册用户，Netflix每天还会对3000万次“播放”(包括暂停、倒退和快进等动作)、Netflix注册用户的400万次评级、300万次搜索，以及一天中用户观看视频的时间和所使用的设备做观测。它把《纸牌屋》的成功归结于对大数据的高度掌控，它熟知观众喜爱看啥东西，把这些元素有机结合起来，找到一个维恩图解交集，表明买下这部电视剧，作为原创节目可以稳操胜券。

  然而现在，Netflix开始制作原创内容，因为它能够先于观众明白他们想要什么。Netflix负责全球公司通讯的约里斯埃弗斯(Joris Evers)说：“Netflix有3300万个不同版本。”

  20世纪80年代，好莱坞电影公司的调查手段有一套标准的程序：电影上映前几星期在影院和电视广告里播放预告片、发布平面广告、推出公告牌，依靠消费者调查来解答“市场宣传要做到什么程度，才可以让一部影片成为观众的必看片”这样一个问题。

  但现在仍恪守这种程序恐怕就会被炒鱿鱼了，联合人才经纪公司(United Talent Agency)与娱乐数据公司Rentrak联合推出一种名为PreAct的服务。它同一大批好莱坞新贵一道，推销“倾听网络”这是一个正在发展的领域，使用算法详细分析社会化媒体上的闲聊。

  再举一个具体的例子，在互联网电影数据库(IMDB)中含有250万个电影动态归档，大约50万用户参与影评和电影制作的交流。每个用户都能够发表个人意见，提供给电影营销和分销公司。

  另一个例子可能是进行数据定位分析来设计特定位置的电影宣传或营销活动，也可以预测不同影院的票房情况。

  大数据强调数据量的多和杂，而非小数据时代的少而精。豆瓣阅读为什么给你推荐《中国合伙人》?可能仅仅是你的朋友最近点了“想看”或“看过”;新浪微博的推荐逻辑也如此。如果你有很多朋友喜欢同一个事物，那么你钟爱这一个事物的概率也会大一些。

  用大数据的算法还可以预测机票价格趋势、交通拥堵情况，英国伯明翰大学的研究团队甚至还开发出一种算法，可以精确预测人们在一天内将要去哪里，平均误差仅为20米。我们也可以乘着大数据的东风，试试创新跨界。

  Jon Kleinberg是康奈尔大学的一名科学家，他的团队从人气互联网电影数据库IMDB上选择了“经典台词”，并使用电影台词在网络上出现的次数作为衡量尺度。然后，他们把这些经典台词跟台词所在的完整剧本做比较总共约1000部电影。

  结果发现，很多经典台词是把惊人之词嵌入到了结构普通的句子中。“我们大家可以这样想，经典台词是在常见的词序结构中，填入不寻常的词语。”他们在研究报告中写道。

  比如来自电影《甜心先生》(Jerry Maguire)的一句台词：“我对你一见倾心”(You had me at hello)。克莱因伯格指出，它的词序基本上跟“我在波士顿遇到了他”(I met him in Boston)是一样的。