中国甚么 时分 才干 有本人 的《纸牌屋》?也许 已 为时不远了。印象中，离互联网很远的娱乐界 ，已 入手下手 使用 大数据停止 各类 测验考试 了。

　　头几天 ，黑豆碰着 了老夏，他就正在做如许 的事。老夏名叫夏宗靓，成立了一家名叫艾漫科技的大数据公司。假如 把艾漫科技当做 影视圈的一个幕先人 员，它早就是腕儿了。《小时期 》和《北京恋爱 故事》两部赚得盆满钵盈的片子 ，幕后都有艾漫科技供应 大数据撑持 。“互联网的一些事”保举 此文，与读者一同 进修 大数据。

　　2013 年《小时期 1》6 月上院线以后 ，艾漫科技的大数据体系 发明 不雅 众对郭敬明的导演功力有质疑，同时，某一个男配角 的体现 十分 不克不及 让不雅 众写意 ，而这个时分 《小时期 2》已 拍完。综合大数据了局 艾漫建议《小时期 2》在七夕中国恋人 节档上院线，由于 假如 守候 半年以后 上映，存眷 度下落 的同时，郭敬明的导演程度 会遭到 更多质疑。这是中国片子 史上都是少见的操作手段 ，固然 ，票房的胜利 验证了这个决议计划 是准确 的。

　　大数据一样 可以用于选角和戏份删减。艾漫科技还建议：因为 个中 某个男演员口碑较差，后续戏份需求 删减;而女二号的体现 凸起 ，戏份应更多增添 。另外 ，因为 小时期 系列的 82% 的存眷 者都是 90 后，而对这团体 群的作息工夫 来说 ，早晨 十点的排片能够 比传统的早晨 八点黄金档更适合 ;还有应更多地在二三线市场停止 排片和在营销时主要 的宣扬 点应侧重 放在“伴侣 、友谊 、人道 ”等。这些建议终究 都被片方采用 。

　　其实黑豆一向 以为 ，大数据做的就是懂得 “人”的工作 。不管 实际 社会仍是 虚拟社会，只需 咱们 有了身份、ID 咱们 就会投鼠忌器 ，所以未必敢表达咱们 的真实感触感染 。有的时分 ，咱们 心坎 想要的乃至 咱们 本人 也说不出来。但这一切城市 体现 在咱们 的行动 上，谁情愿 供认 本人 八卦呢，但这其实不 妨害 咱们 在文章事务 曝出后，翻翻三团体 的过往情史。良多 人品评 《小时期 》灯红酒绿 ，这无妨 碍咱们 照旧 看着这部片子 ，在心里偷偷憧憬 一下，乃至 咱们 都不晓得 本人 在憧憬 。在互联网上，文娱 是用户最主要 的几件事之一，大数据能做到的更了不得 的工作 是——“找到你心坎 的小恶魔”，并用内容把小恶魔豢养 好，转而让咱们 加倍 懂得 本人 。

　　从这个角度看，文娱 信息切实其实 比良多 门类更轻易 直射心坎 。不外 黑豆想到的工作 ，其它人必定 也会想到，这块迟迟开展 不起来也许 有几个缘由 ：1、中国文娱 家产 自己 的互联网化水平 还对照 低级 ;2、再精准的数据到很流弊的作品之间也少不了“人”的加工，数据再准，没有好导演，一部精雕细刻 、各类 情节拼集 在一同 也未必有人看吧;3、大数据的后果 没法 像电商那样精准权衡 ，但面前 的手艺 请求 却更高。

　　互联网圈都有个习气 ，一听到大数据，就得问在数据量、手艺 上有甚么 优势。其实前几大哥 夏做的工作 都是把非布局 化的数据变得布局 化，那时百度也提出了相似 的概念，你就晓得 他们做得工作 有多灾 。如今 对外，老夏注释 相似 成绩 谜底 很直接：“在中文文字处置 上，艾漫科技数据源是最大的，处置 速度是最快的，辨认 是最准的，没有之一。还有就是，不需求 人工介入 判别 。”

　　老夏常说本人 是影视行业的“黑衣人”，把握 着最新科技为影视圈的星球大战保驾护航，义务 完成后，就用记忆消弭 器对着本人 闪一下。身在娱乐界 ，艾漫科技超越 70% 的人倒是 手艺 宅男，不善于 制作 话题和绯闻。“就像咱们 办事 器上存储的 1.4PB 数据一样，艾漫会延续 天天 海量存储全网数据。”老夏注释 ，真正做好大数据，需求 静态 、一连 、完全 的数据堆集 ，而不是博好景不常 。“到艾漫科技广为人知的时分 ，咱们 存储的数据也许 已 到达 10PB、乃至 100PB 了，并且 这些的数据能发扬 的价值远超越 容量的价值”。

　　2012 年《纸牌屋》让人们晓得 有一种奇异 的东西 叫大数据，却不晓得 那时艾漫科技已 在影视贸易 立项、主创评价 、制片帮助 、宣扬 刊行 、静态 票房预估等范畴 入手下手 测验考试 了。《小时期 》、《北爱》、《最美和声》等著名 作品都和艾漫有大数据协作 ，本来 这些好作品都是上了科技手腕 的。今朝 艾漫的片子 票房展望 已 掌握 到 10% 的误差，2014 年入手下手 ，本人 建立 了大数据体系 的视频网站也入手下手 追求 艾漫科技如许 的“外脑”，胜利 的便宜 内容有腾讯视频的《探灵档案》、《Are you normal》等。

　　但老夏只想让大数据成为影视、音乐等文娱 产物 的“手杖 ”。文娱 和互联网看似风马不接 ，但越跨界就越成心 思。他自己 就是个跨界人，卒业 于清华大学，在 IT 圈任务 多年，后来又进入了音乐圈，曾担负 海蝶公司总裁。

　　最早 尝鲜的是那些对高科技很有 Feel 的导演，好比 对新锐 90 后口胃 最懂得 的郭敬明、导演了《泰坦尼克号》的好莱坞大导演詹姆斯·卡梅隆(他在《深海应战 》中和艾漫停止 了大数据协作 )。这也是老夏最喜好 的一类客户，他们对大数据的熟悉 加倍 感性 ：不需求 老夏用数据去证实 本人 的决议计划 何等 睿智、巨大 ，相反，他们和那些优异 的产物 司理 一样，更存眷 用户在想甚么 。“大数据不是为了证实 甚么 是对的。它研讨 的不是因果，而是相干 关系。大数据只是在不休 进步 胜利 的概率 ，由于 通向胜利 的路上，变量太多了。”老夏说，“将来 每个 影视内容的发生 ，都是艺术理性 发明 和大数据感性 撑持 的叠加，缺一不成 ”。

　　话说回来，以黑豆对大数据的浅陋 了解 ，一听到创业公司要做大数据仍是 有些忧虑 的，由于 大数据恰是 BAT 抓紧在做的工作 啊，可真不是创业公司等闲 玩得起的。并且 优土、爱奇艺等视频网站都在做本人 的大数据体系 ，为买剧、制剧做出指点 ，和创业公司比起来，他们怎样 看都能算得上财大气粗。

　　但有了手艺 才能 后，艾漫做的工作 仍是 有伟大 的市场空间。中国文娱 文明 市场很大，但做文娱 文明 内容深度发掘 的公司很少。并且 这些工作 ，BAT 也需求 ，却未必有精神 专门搭建团队做的工作 。艾漫抓取的是全网的文娱 数据(除 微信伴侣 圈如今 还没开放权限)，这些数据多、杂、散、匿。

　　大公司一讲本人 的大数据优势就是本人 系统 内海量数据的堆集 ，或 完美 的账号系统 ，而艾漫科技可觉得 任何一个客户供应 总平台的数据和剖析 。一部片子 、电视剧或是综艺节目，大数据的感化 是剖析 不雅 众口胃 是甚么 ，喜好 如何 的桥段，而不是针对团体 。《北爱》中艾漫经由过程 内容聚合，发明 北京的 80 后的恋爱 不雅 ，特别 是北漂，是玫瑰加房子。

　　做大数据起首 要能准确 地舆 解并汇集 数据。在天然 言语 了解 上，艾漫可以在胸无点墨 的汉语中精准的抽取关头 词和 概念 并做出情绪 的剖析 判别 (这在普通 的大数据系统 里是做不到的)。并且 在消弭 歧义上，艾漫也很有心得，文章事务 中，他们相对 不会把“演员文章”和“一篇文章”中的两个词弄混。针对相干 内容，艾漫可以主动 归档，更牛的是，大数据体系 可以主动 给这些文章做出摘要。

　　汇集 数据以后 ，还需求 发掘 。假如 有突发事务 曝出，体系 可以主动 停止 全网的工夫 传布 与追踪。听到这里的时分 ，黑豆罪恶 的想了一下，假如 再出艳照门，是否是 宅男们就不必 各大服装论坛 去翻帖子了，一直 有最新版的内容看。另外 还能依据 关头 词构成 大范围 的常识 图谱，相似 的常识 图谱咱们 其实已 在搜刮 引擎或 人立方等产物 中看到过了，但艾漫的常识 图谱是多信息的，你不但 能看到关头 人物、或 事务 ，并且 每一个 关头 点上还有相干 旧事 链接和摘要供浏览 。

　　并且 艾漫十分 正视 来自微博、评论、贴吧等各类 社交产物 中的数据，由于 那面前 的才是一个个真实的“人”。这意味着，即使 对有了大数据体系 的视频网站，艾漫也能告知 它更多，好比 谁在会商 甚么 ，这个剧为何 火。

　　黑豆十分 等候 的是，很快这些用于寻觅 人类心中“小恶魔”的大数据体系 就要被开辟 成面向用户的 toC 类产物 了。艾漫做影视 To B 类客户办事 ，是让影视作品都合适 方针 用户的 YY;做文娱 新闻 To C 类用户办事 ，则是为了验证老夏本人 的 YY。

　　最少 以今朝 的艾漫的手腕 ，初期 产物 就能够 让用户愈来愈 “懒”：不需求 花超越 3 秒的工夫 就可以 读懂一篇旧事 ;乃至 不再“读”旧事 ，直接酿成 图片来看旧事 。媒体的立场 不再主要 ，用户的立场 才是最主要 的;每一个 人都不再是信息的孤岛，由于 每一个 人都能找到本人 价值不雅 的认同者;每一个 人都是信息的吸收 者，也是信息的传布 者。

　　黑豆心坎 更等候 在它的产物 入驻了咱们 手机，对咱们 有更多懂得 后，能匡助 咱们 找到心坎 的小恶魔，究竟 ，懂得 本人 这件事吧，太难了。具有 直面真实的本人 的勇气，也太难了。好比 黑豆本人 ，当老夏告知 我，每个 社交账号前面 的行动 ，艾漫科技都贴上了 20 个标签的时分 ，我后背冷冰冰 的。我什么时候 是天使，什么时候 是魔鬼，大数据居然 比我还清晰 。

　　但黑豆仍是 情愿 有如许 的产物 利用 ，只是要友谊 提示 先：不要由于 咱们 走得太远，忘了咱们 为何 动身 。

相对而言，易到用车目前的产品框架在扩展性上则强了很多。易到用车抛弃了地图模式的产品框架，在一开始的时候就使用了服务细分，并且下面的模块也可以延伸更多的细分服务类型。在非地图的产品架构下，甚至扩展类目压力都不是很大。