京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Netflix把《纸牌屋》的成功归结于它对大数据的高度掌控。换言之,它熟知观众喜欢看什么东西,把这些元素有机结合起来,便可以制作出一部观众喜爱的剧集。但在《纸牌屋》和《马可·波罗》之间,绝不仅仅差了一个名导演和一个大明星。
美国在线视频网站Netflix在12月12日一举推出了美剧《马可·波罗》的第一季,共十集,供急性子一个周末看完。这部耗资九千万美元的巨制试图延续该公司《纸牌屋》的成功,向有线电视网HBO发起进一步的攻势。业内人士认为,《马可·波罗》从选题到定位似乎瞄准了HBO的《冰与火之歌》,至少预算仅次于这个强劲对手。
新版《马可·波罗》听起来像是一部完美的豪华剧集,有宏大的历史场景,有叱咤风云的历史人物,残酷的战争场面,对西方而言更是充满异国风情。除了一线明星,它什么都不缺,而美剧一向不重明星,所以这也不算是不足。
但呈现在观众面前的这十集,却徒有豪华包装,缺少优秀剧集应有的叙事功底和人物刻画。试想,Netflix把《纸牌屋》的成功归结于它对大数据的高度掌控。换言之,它熟知观众喜欢看什么东西,由此得出结论,把这些元素有机结合起来,便可以制作出一部观众喜爱的剧集。但在《纸牌屋》和《马可·波罗》之间,绝对不仅仅差了一个名导演和一个大明星。《纸牌屋》的故事能吸引人,而《马可·波罗》的故事连及格都难以达到。
若仔细分析,大数据能计算出观众喜欢什么,比如哪些是能引发感官刺激的元素,然而,大数据完全无能为力的,是预测或衡量叙事的强弱。通过大量故事的比较,它或许能算出哪类故事更有观众缘,但故事讲得好不好,那是无法量化的。我们曾有大数据预测《黄金时代》会获得2.5亿元的票房,便是基于明星阵容、故事题材、投资预算等看得见摸得着的元素,但同样一个故事可以有无数种不同的叙述法,每种方法的效果是不一样的。比如,Netflix肯定从数据中得知,裸露是一大卖点,于是《马可·波罗》不时出现裸露与情色,但这些内容对于剧情丝毫没有推动作用,完全是多余的,只能反衬编剧的无能。
我们看西方人拍东方题材,需要接受一定的假定性,比如所有人都说英语,因为忽必烈讲蒙古语,马可·波罗讲意大利语,大宋官员讲汉语,会增加大量的翻译戏,打乱整部剧的节奏。拍历史题材,会有大量虚构细节,如果是喜剧,就更不能当真了。
《马可·波罗》遭国人吐槽的,可能包括这些问题,但它真正的致命之处是故事编得毫无特色,人物没有深度,异国情调被当作胡椒粉,时不时撒一下,对于历史人文的挖掘没有任何价值。你不能说编导不认真,毕竟制作部门花了很多钱,从镜头里也可见一斑,主创对中国历史文化的兴趣也是真诚和长久的,我能得出的结论便是:一、这位曾担任《功夫之王》编剧的哥们儿,虽然学习中国功夫多年,但在牛人迭出的美剧界实属水准低下;二、他太受大数据的左右,把编写电视剧本当作填写科学问卷了。
当然,《马可·波罗》并非一无是处,起码它让我认识了陈冲、朱珠之外,世界各地还有那么多各具特色的华裔演员。(周黎明)
CDA数据分析师培训官网
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07