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在飛速發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)時代，影視行業(yè)內(nèi)觀眾的傳統(tǒng)行為轉(zhuǎn)變?yōu)榛ヂ?lián)網(wǎng)線上行為。所有用戶行為變?yōu)榭刹杉?、可分析、可對比的?shù)據(jù)。從作品搜索指數(shù)、主創(chuàng)粉絲數(shù)量、社交媒體熱度到購票轉(zhuǎn)換率、上座率、實時票房等數(shù)據(jù)，圍繞每一部電影作品，產(chǎn)生的信息都可以組建成一個龐大的數(shù)據(jù)庫。

由此，<識達科技>大數(shù)據(jù)輿情系統(tǒng)能夠積累海量用戶數(shù)據(jù)，通過分析用戶行為數(shù)據(jù)等，分析用戶消費習(xí)慣，為投資制作方和宣發(fā)方提供更多有價值的信息。<識達科技>大數(shù)據(jù)輿情系統(tǒng)在電影影視業(yè)的應(yīng)用主要體現(xiàn)在兩個方面：推動電影生產(chǎn)和營銷推廣加快向“按需定制”方向發(fā)展；促使電影投資和交易更加客觀理性。

一、推動電影生產(chǎn)和營銷推廣加快向“按需定制”方向發(fā)展

在人工智能迅猛發(fā)展的今天，“按需定制”這一概念逐漸融入到我們生活當(dāng)中。對電影業(yè)而言，無論是在電影IP孵化創(chuàng)作過程中，還是在電影的宣發(fā)推廣期間，大數(shù)據(jù)輿情系統(tǒng)使得“按需定制”逐漸成為可能。

例如，輿情數(shù)據(jù)分析對電影內(nèi)容生產(chǎn)的幫助主要體現(xiàn)在三個環(huán)節(jié)：電影的題材選擇，大數(shù)據(jù)輿情系統(tǒng)可以幫助策劃選題，選擇IP，分析提煉當(dāng)下熱門的話題，分析IP立項階段的粉絲轉(zhuǎn)化、改編潛力、題材類型趨勢等；主創(chuàng)陣容的選擇，大數(shù)據(jù)輿情系統(tǒng)可以幫助挑選出更受目標觀眾喜歡的明星，因為不同明星的影響區(qū)域和粉絲人群特征，包括粉絲關(guān)注的關(guān)鍵詞、粉絲的文化程度等都各有差異；內(nèi)容與情節(jié)設(shè)計，大數(shù)據(jù)輿情系統(tǒng)可以幫助分析觀眾喜愛的電影內(nèi)容，通過對同類影片在視頻網(wǎng)站播放時的彈幕、評論、熱搜關(guān)鍵詞等輿情數(shù)據(jù)分析，更清楚地了解觀眾偏好，為原著改編、背景設(shè)置、角色刻畫等提供參考。而且憑借龐大的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和技術(shù)算法支持，甚至可以統(tǒng)計出觀眾對具體情節(jié)的偏好和情緒態(tài)度。

二、促使電影投資和交易更加客觀理性

對于電影影視業(yè)的投資和交易而言，大數(shù)據(jù)輿情系統(tǒng)的核心價值在于提升票房預(yù)測評估的科學(xué)性，為人們的主觀決策提供了更多的客觀參考依據(jù)。在電影投資和交易過程中，人們一直試圖盡可能做到理性和科學(xué)，而新興的人工智能與大數(shù)據(jù)分析方法自然受到了投資者們的關(guān)注，并被迅速應(yīng)用于電影影視業(yè)。

傳統(tǒng)的票房預(yù)測方式，主要是依靠業(yè)內(nèi)資深人士等憑借自己多年的經(jīng)驗，根據(jù)影片類型、主創(chuàng)陣容、投資金額以及行業(yè)競爭關(guān)系，再參考以往同類影片排片情況、場次、上座率、平均票價等來進行主觀判斷。

大數(shù)據(jù)輿情系統(tǒng)的出現(xiàn)，為更深入細致地研究觀眾群體分類和類型片票房體量提供了新的觀測維度。通過對搜索量、評論量、轉(zhuǎn)發(fā)量、情緒指數(shù)等輿情數(shù)據(jù)的抓取和分析，可以更為清晰地感知用戶的觀影需求。

例如，一部影片在上映前，其潛在觀眾可能會在社交平臺上轉(zhuǎn)發(fā)或評論該電影的相關(guān)資訊。分析模型通過自然語義分析技術(shù)對相關(guān)內(nèi)容進行分析，就可以了解該用戶對未來即將上映的影片所具有的情感傾向，在此基礎(chǔ)上，該模型還可以對相關(guān)博文數(shù)量、評論活躍程度，轉(zhuǎn)發(fā)層級及各項指數(shù)的變化趨勢進行更深入的提煉分析。

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