Netflix是如何用大数据捧火《纸牌屋》的

时下最火的一部美剧毫无疑问当数《纸牌屋》，Netflix花 1 亿美元买下版权，请来 David Fincher 和老戏骨 Kevin Spacey，首次进军原创剧集就一炮而红，在美国及 40 多个国家成为最热门的在线剧集。那么，在开拍之前，Netflix 是否知道《纸牌屋》会火呢？

在美国电视行业，没有什么是确定的。也许你有找齐了金牌导演、实力演员和时下流行的题材剧本，结果依然熄了。任一门生意中，能够预见未来都是可怕的，Netflix 在纸牌屋一战中可能已经接近这个水准。

作为世界上最大的在线影片租恁服务商，Netflix 几乎比所有人都清楚大家喜欢看什么。它已经知道用户很喜欢 Fincher（社交网络、七宗罪的导演），也知道 Spacey 主演的片子表现都不错，还知道英剧版的《纸牌屋》很受欢迎，三者的交集表明，值得在这件事上赌一把。

Netflix 在美国有 2700 万订阅用户，在全世界则有 3300 万，它比谁都清楚大家喜欢看什么样的电影和电视。有研究表明每天的高峰时段网络下载量都是出自 Netflix 的流媒体服务，去年人们在网上看流媒体视频的时间比看实体 DVD 的时间还多。每天用户在 Netflix 上产生 3000 万多个行为，比如你暂停、回放或者快进时都会产生一个行为，Netflix 的订阅用户每天还会给出 400 万个评分，还会有 300 万次搜索请求，询问剧集播放时间和设备。

《纸牌屋》的成功得益于 Netflix 海量的用户数据积累和分析，但是也有人认为大数据挖掘和分析只能告诉你观众以前喜欢什么，没法告诉你观众未来会喜欢什么，有哪个算法能预测到《南方公园》这类黑马影片的成功呢？

当然在具体创意方面，Netflix 还是依靠人而不是算法的。招到合适的人，给他们足够的自由和预算，然后就 OK 了。Netflix 的下一部原创剧“Arrested Development”请来的两位嘉宾演员，就不是算法决定的。

大数据的挖掘越来越多的渗透到生活的方方面面，从奥巴马竞选团队利用数据分析筹款，到成功预测 2012 年 50 个州选举结果的 Nate Silver，最近微软研究院也称成功预测了大部分奥斯卡奖项。在不久的将来，大数据挖掘获得的结果也许比一个行业老手的直觉判断更准确，那会是一个什么样的时代呢？