Ứng dụng dữ liệu lớn không chỉ giới hạn trong việc phát triển nội dung phim. Từ việc ra quyết sách đầu tư, phát triển sản xuất, tuyên truyền quảng bá đến công chiếu, mọi liên kết của ngành công nghiệp điện ảnh đều có khả năng vận hành kỹ thuật số.

Nắm bắt xu thế của thời đại

Khoa học xã hội đã bước vào kỷ nguyên của dữ liệu lớn, thực tế tương tự như sinh học mở ra kính hiển vi, thiên văn học phát minh ra kính viễn vọng. Sự cải thiện của đường truyền mạng và khả năng lưu trữ, tính toán của máy tính cho chúng ta một chiếc kính lúp thông tin, quan sát của con người đối với các sự vật hiện tượng bước sang một giai đoạn mới. Kích thước quan sát có thể được thiết lập gần với vô cực hơn và điểm tham chiếu của quan sát có xu hướng nhỏ vô hạn. Do đó, khả năng khám phá các quy luật thông qua các hiện tượng được cải thiện rất nhiều và tỷ lệ lỗi do dự đoán trong tương lai giảm xuống.

Với việc cải thiện khả năng xử lý thông tin của thiết bị đầu cuối di động, giao diện tương tác với người dùng không chỉ bám sát mà còn thực hiện sự tương tác toàn diện và toàn thời gian. Tại thời điểm này, thiết bị đầu cuối di động của mọi người thực sự trở thành một máy ghi dữ liệu. Không chỉ bộc lộ về chi tiết cuộc sống, xu hướng vị trí của một người, nó ghi lại thói quen tiêu dùng của người ấy. Do đó, tận dụng dữ liệu lớn nhanh chóng trở thành xu hướng chủ đạo của thời điểm hiện nay. Điện ảnh áp dụng dữ liệu lớn là một xu hướng, nắm bắt được xu hướng này là nắm bắt được thành công trong thị trường điện ảnh.

Từ 10 năm trước, Netflix - một nền tảng cung cấp dịch vụ phát trực tuyến của Mỹ - đã nhận thức và nắm bắt điều này. Năm 2013, sự thu hút của “House of Cards” - một bộ phim truyền hình trực tuyến kinh dị chính trị của Mỹ được chế tác bởi Beau Willimon - giúp Netflix trở thành tâm điểm chú ý. Bộ phim này được Netflix đầu tư vào dựa trên dữ liệu lớn. Từ lúc bắt đầu xây dựng, bộ phim được định hình là bộ phim khán giả sẽ ưa chuộng. Sáng tác cốt truyện, dàn diễn viên hay đội hình đạo diễn của phim, đều dựa vào hành vi của người xem, được hỗ trợ bởi dữ liệu mà họ có thói quen sử dụng trên mạng.

Mỗi ngày, Netflix có trên 30 triệu lượt tìm kiếm; 4 triệu bình luận xếp hạng, 3 triệu lượt tìm kiếm và xếp hạng người dùng trong ngày; từ 27 triệu và 36 triệu người dùng đã đăng ký trên toàn bộ nước Mỹ và thế giới. Thời gian và thiết bị được sử dụng để xem video cũng được Netflix quan sát. Ngoài ra, các bộ phim và chương trình truyền hình trên Netflix được người xem gắn hàng trăm thẻ, bao gồm các mô tả về diễn viên, cốt truyện, giọng điệu, thể loại của phim... Trước đây, vai trò của các thẻ là giới thiệu phim và chương trình trên trang web cho người dùng nhưng hiện tại Netflix bắt đầu sản xuất nội dung gốc dựa trên sở thích của người dùng. Đây chính là thông qua tổng kết các hành vi, sở thích trong đại dữ liệu để “đo thân may áo” làm ra những bộ phim hợp với khẩu vị người xem.

Thông qua dữ liệu lớn, Netflix biết rằng một số lượng khán giả đáng kể của họ đã xem các tác phẩm của David Fincher, các bộ phim có sự tham gia của diễn viên Kevin Spacey thường rất nổi tiếng, phiên bản “House of Cards” của Anh quốc rất được hoan nghênh. Với 3 yếu tố thu thập được, Netflix đã tìm thấy giao điểm của biểu đồ Venn (Venn diagram) chứng minh rằng phiên bản mới của “House of Cards” được cấu hình theo cách này sẽ chắc chắn thành công. Đồng thời, hãng cũng sử dụng các thuật toán chính xác để xác định mức đầu tư bao nhiêu là hợp lý cho một dòng phim truyền hình như vậy. Cuối cùng, “House of Cards” với trị giá đầu tư 100 triệu USD của Netflix được chào đón rộng rãi. Chỉ riêng tại thị trường Mỹ, Netflix có thêm 2 triệu người đăng ký. Cổ phiếu của Netflix tăng trở lại trên 200 USD, khiến nó trở thành một trong những cổ phiếu hoạt động tốt nhất từ đầu năm 2023 đến nay.

Điện ảnh trong thời đại Internet

Từ góc độ tiếp thị và phân phối, dữ liệu lớn cho phép chúng ta biết ai là đối tượng của bộ phim, tuổi đời, thị hiếu, nội dung mà họ hay xem... Tận dụng dữ liệu lớn, phân tích tốt dữ liệu Internet đáp ứng chính xác nhu cầu của người tiêu dùng thông qua một loạt định vị là động lực cốt lõi cho sự phát triển của điện ảnh. Trường hợp của Netflix chứng minh điều này.

Khảo sát người xem phim trực tuyến tìm ra dữ liệu chính xác về nhu cầu của họ. Trong “Kỷ nguyên của dữ liệu lớn”, Giáo sư Viktor Mayer - Schonberger - Viện Nghiên cứu Internet, Đại học Oxford, Anh - cho rằng, bên cạnh lượng dữ liệu, đặc điểm của dữ liệu lớn trên Internet còn có tính chất “cho phép sai số”. Lượng dữ liệu tăng lên đáng kể sẽ cho phép trà trộn một số dữ liệu sai vào cơ sở dữ liệu, nhấn chìm một số chi tiết của các cá nhân khác nhau. Nhưng dữ liệu rộng rãi và tần suất cao sẽ cho phép người quan sát có nhiều thay đổi có thể đã bị bỏ sót và hiểu được xu hướng phát triển chung của sự vật. Trong nghiên cứu dữ liệu lớn, những gì chúng ta theo đuổi là độ chính xác của xu hướng tổng thể, không phải độ chính xác của chi tiết.

Hơn nữa, việc sử dụng dữ liệu lớn có thể tối ưu hóa hơn nữa các thuật toán học máy tính hiện có. Giáo sư Schonberger đề xuất: “khi dữ liệu chỉ 5 triệu, có một thuật toán đơn giản hoạt động kém, nhưng khi dữ liệu đạt tới 1 tỷ, nó sẽ trở thành thuật toán hoạt động tốt nhất và tỷ lệ chính xác tăng từ 75% lên hơn 95%”. Rõ ràng, các thuật toán đơn giản cho dữ liệu lớn hiệu quả hơn các thuật toán phức tạp cho dữ liệu nhỏ.

Ngoài “House of Cards”, Netflix đầu tư hàng trăm triệu USD vào loạt phim gốc, chẳng hạn như “Hemlock Grove”, “Arrested Development”, “Orange Is the New Black”, cùng với DreamWorks sản xuất bộ phim thiếu nhi “The Snail Is Fast” và “Derek” do Ricky Gervais đóng vai chính. Mặc dù không được quảng cáo rầm rộ như “House of Cards”, nhưng “Hemlock Grove” đã thu hút lượng khán giả lớn hơn “House of Cards” và “Arrested Development”.

Sự phát triển của các phương pháp dự đoán phòng vé phim vẫn đang trong giai đoạn thăm dò, hiện tại không có một cơ cấu nào có thể dự đoán những thay đổi phòng vé một cách chính xác với dữ liệu lớn. Điều này là do các yếu tố ảnh hưởng đến phòng vé rất đa dạng và mô hình hồi quy tuyến tính (Linear regression) thường được các cơ cấu khác nhau sử dụng với những hạn chế riêng. Ngoài một số chỉ số có thể biểu thị bằng dữ liệu, một số chỉ số không thể định lượng cũng có thể ảnh hưởng đến sự thành bại của các dự đoán. Nếu những yếu tố ảnh hưởng này được xem xét một cách toàn diện, dự báo phòng vé còn lâu mới được giải thích bằng một mô hình tuyến tính đơn giản, mà phải được tính gần đúng với một đường cong thay đổi. Tất nhiên, dự đoán phòng vé phim chỉ là nỗ lực sơ bộ nhất để áp dụng dữ liệu lớn trên Internet. Trong những năm gần đây, với sự gia tăng của các phương tiện truyền thông xã hội trong nước, nhiều công ty cũng đang cố gắng sử dụng dữ liệu truyền thông xã hội để giải thích nhiều điều hơn, chẳng hạn như nền tảng của khán giả xem phim, thái độ đánh giá của khán giả đối với phim và sự chú ý của thương hiệu.

Ngoài việc phân tích nội dung bình luận về bộ phim, con đường truyền bá của dư luận cũng có ý nghĩa rất lớn đối với việc tiếp thị phim. Nghiên cứu xem ai đã xem nội dung của bài đăng, ai đã đăng lại bài đăng đó và có bao nhiêu người chia sẻ nội dung đó trên một hoặc nhiều phương tiện truyền thông xã hội có thể giúp hoạt động tiếp thị phim được nhắm đến mục tiêu rõ ràng hơn. Bằng cách theo dõi đường lan truyền của từng mẩu thông tin, máy tính có thể dễ dàng tìm ra ai là người đã gây ra sự bùng nổ thông tin cũng như ảnh hưởng đến người tiêu dùng. Nếu đó là nội dung tích cực có lợi cho việc tiếp thị phim, các nhà tiếp thị có thể cải thiện hiệu quả truyền thông bằng cách hợp tác với những người dùng có tầm ảnh hưởng lớn, nếu đối mặt với dư luận tiêu cực, chúng ta cũng có thể biết chính xác điểm mấu chốt nào cần chặn thông tin để tiến hành tiếp thị tốt hơn./.