如果《纸牌屋》成功是因为大数据，为什么 Netflix 自制的《铁杉树丛》《女子监狱》等其他剧集却没有大热？
《纸牌屋》的成功确实与大数据有着千丝万缕的联系，但要说它是“唯一原因”或者“大数据是其他剧集没大热的根本原因”，那就有些以偏概全了。Netflix 尝试用大数据分析来指导内容创作，这是一种战略，但内容创作的成功是一个复杂的多维度因素综合作用的结果，大数据只是其中一个重要但并非唯一的环节。
我们先来梳理一下为什么《纸牌屋》能搭上大数据的“顺风车”并取得现象级成功：
《纸牌屋》：数据驱动的冒险与精准的用户洞察
当年，《纸牌屋》并不是Netflix第一个吃螃蟹的自制剧。但它之所以能成为Netflix内容战略的里程碑，是因为它第一次将大数据分析的深度和广度，直接且大胆地应用到了“购买什么内容”、“如何制作内容”的决策上。
1. 精准的“用户画像”与“观影偏好”捕捉：
Netflix 的核心竞争力在于它对用户观影行为的详尽记录。这包括但不限于：用户在什么时间段观看、看了多久、是否跳过开头、暂停在哪里、喜欢什么类型题材、会重复观看哪些剧集、喜欢哪些演员、对政治惊悚片的接受度如何等等。
当时的分析发现，有三个群体——虽然可能都不是各自的“核心观众”——但他们重叠在一起时，却是极具潜力的。这三个群体分别是：
喜欢英国版《纸牌屋》的观众： 说明他们对政治题材的严肃性、暗黑风格有偏好。
喜欢凯文·史派西的观众： 凯文·史派西作为奥斯卡影帝，本身就自带强大的号召力，他的粉丝群体往往也偏爱高质量的表演和复杂的人物塑造。
喜欢大卫·芬奇执导的观众： 大卫·芬奇以其独特的视觉风格、悬疑氛围和对人性的深刻挖掘著称，他的作品往往能吸引追求“烧脑”和“高质量制作”的观众。
Netflix 的数据分析师们发现，这三个群体竟然有相当大的重叠度！这意味着，如果能将这三者结合起来，潜在的观众基数会非常可观。这是一种基于数据洞察的“精准打击”。
2. “成品导向”的投资与制作模式：
传统的电视行业是“先制作、后播出”。剧本写好了，找到了导演演员，拍出来了，然后投入市场去“赌”观众喜不喜欢。
Netflix 的数据分析让他们非常有信心，他们甚至一次性购买了两季《纸牌屋》，并直接将其定位为“高质量原创剧集”，投入了大量的预算。这种“成品导向”的决策，在当时是极其冒险的，但也正是因为有数据支撑，Netflix 敢于这样做。它相当于在项目启动之初就为剧集“买了保险”，确保了制作的质量和演员阵容。
3. “全季放出”的订阅模式加成：
Netflix 的“全季放出”（bingewatching）模式，与《纸牌屋》这种剧情紧凑、悬念迭起的题材简直是天作之合。用户一旦入坑，很容易就能沉浸其中，持续订阅。这与传统每周一集、吊人胃口的模式不同，前者更符合现代观众的消费习惯，特别是那些愿意一次性“啃完”一部好剧的观众。大数据也显示了用户对这种观影模式的偏好。
为何其他自制剧未能复制同样的“大数据神话”？
大数据固然是《纸牌屋》成功的催化剂，但我们也不能忽视其他剧集“未大热”背后的复杂原因。将问题归结于大数据本身，或者认为大数据があれば万事大成，那就不对了。
1. 题材的普适性与“破圈”能力：
《纸牌屋》虽然是政治惊悚，但其内核是对权力斗争、人性欲望的深刻剖析，人物刻画饱满，剧情跌宕起伏，具备了相当强的戏剧张力和普遍吸引力。它不仅仅是给政治迷看的，更是对人性本身的探讨，这使得它能够吸引更广泛的观众群体。
《铁杉树丛》（Hemlock Grove）：这部剧是一部哥特式恐怖剧，题材相对小众。虽然也有一定的粉丝基础，但相比于政治惊悚剧，《铁杉树丛》的受众范围要窄得多。即使数据告诉你喜欢恐怖片的观众很多，但这种特定亚文化内容的“破圈”能力是有限的。
《女子监狱》（Orange Is the New Black）：这部剧的题材就更“接地气”和多元化了。它讲述了不同背景的女性在监狱中的生活，触及了种族、性别、性取向、社会阶层等多个议题。从数据上看，它的题材和人物设定更符合现代社会多元化的价值观，吸引了大量女性观众和对社会议题感兴趣的观众。它确实也火了，甚至是Netflix早期非常成功的自制剧之一，只不过可能在现象级的影响力上，与《纸牌屋》那种“横空出世”的感觉略有不同，或者说，《纸牌屋》更像是一个“战略突破口”，而《女子监狱》则是“花园里绽放的另一朵鲜花”。
2. 故事本身的吸引力与执行质量：
剧本和叙事： 任何一部成功的剧集，最终都要回归到故事本身是否引人入胜，叙事是否流畅，人物是否立体。即使有大数据告诉你观众喜欢某个设定，但如果剧本写不好，逻辑不通，节奏拖沓，观众也留不住。
演员表现与化学反应： 凯文·史派西和罗宾·怀特等演员的精湛演技，为《纸牌屋》注入了灵魂。他们之间的对手戏，对角色的诠释，都极具感染力。演员的魅力和化学反应，是大数据很难完全预测和量化的。
制作水准： 大卫·芬奇的执导，摄影，美术设计，配乐，这些构成了一部剧的整体质感。高水准的制作能够提升观众的沉浸感和满足感。《纸牌屋》在这方面做得非常出色。
3. 竞争环境的变化与Netflix自身的演进：
《纸牌屋》的时代： 当年Netflix是流媒体内容的先行者，自制剧的投入相对较少，竞争对手也远不如现在激烈。Netflix 凭借《纸牌屋》在原创内容领域杀出一条血路，确立了自己的地位。
“流媒体大战”的白热化： 如今，亚马逊Prime Video、HBO Max（现为Max）、迪士尼+、Apple TV+ 等公司都在不遗余力地投入巨资制作原创内容。竞争异常激烈，每一部剧都要面对海量的选择和观众的挑剔。Netflix 自己也推出了《怪奇物语》、《王冠》、《鱿鱼游戏》、《猎魔人》等一大批不同题材、不同风格的爆款剧集，说明它在内容创作上的能力远不止于《纸牌屋》。
数据应用的成熟与局限： 随着时间的推移，大数据分析在内容创作中的应用变得越来越普遍，不仅仅是Netflix，其他平台也在这样做。这意味着，仅凭大数据已经难以形成“先发优势”。同时，大数据更擅长分析“用户已经表现出来的偏好”，对于“尚未被挖掘的”、“颠覆性的”内容创新，大数据可能无法提供明确的指导。
4. “饥饿营销”与观众期待值的调整：
《纸牌屋》是Netflix首次大规模、高质量的自制剧试水，自带“实验性”和“尝鲜”的光环，加上其高质量和独特的内容，在当时迅速积累了极高的口碑和观众期待。
而对于后续剧集，尤其是当Netflix的自制剧数量爆炸式增长后，观众的期待值也变得更加多元化，并且平台自身的“新鲜感”有所减弱。
总结一下：
《纸牌屋》的成功，是大数据精准洞察用户偏好、精准投资决策、独特内容题材、卓越制作水准和Netflix创新商业模式（全季放出）等多重因素叠加的结果。
而其他剧集未能达到《纸牌屋》那样“现象级”的程度，并非因为它们“不用大数据”或者“大数据没用”，而是因为：
题材的受众广度不同。
故事本身的吸引力、执行质量与《纸牌屋》存在差异。
竞争环境早已今非昔比。
大数据分析能力并非万能，无法保证每一部作品都能成为爆款，尤其是在创新和突破性内容上。
Netflix 也并非只靠《纸牌屋》一本剧吃饭，它在后续推出了无数优秀的作品，这本身就证明了其内容创作能力的多元化和强大，而不仅仅是依赖某一种“秘方”。大数据是工具，是重要的参考，但最终的内容价值，还是取决于故事、创意、执行和观众的共鸣。
我们先来梳理一下为什么《纸牌屋》能搭上大数据的“顺风车”并取得现象级成功：
《纸牌屋》：数据驱动的冒险与精准的用户洞察
当年，《纸牌屋》并不是Netflix第一个吃螃蟹的自制剧。但它之所以能成为Netflix内容战略的里程碑，是因为它第一次将大数据分析的深度和广度，直接且大胆地应用到了“购买什么内容”、“如何制作内容”的决策上。
1. 精准的“用户画像”与“观影偏好”捕捉：
Netflix 的核心竞争力在于它对用户观影行为的详尽记录。这包括但不限于：用户在什么时间段观看、看了多久、是否跳过开头、暂停在哪里、喜欢什么类型题材、会重复观看哪些剧集、喜欢哪些演员、对政治惊悚片的接受度如何等等。
当时的分析发现，有三个群体——虽然可能都不是各自的“核心观众”——但他们重叠在一起时，却是极具潜力的。这三个群体分别是：
喜欢英国版《纸牌屋》的观众： 说明他们对政治题材的严肃性、暗黑风格有偏好。
喜欢凯文·史派西的观众： 凯文·史派西作为奥斯卡影帝，本身就自带强大的号召力，他的粉丝群体往往也偏爱高质量的表演和复杂的人物塑造。
喜欢大卫·芬奇执导的观众： 大卫·芬奇以其独特的视觉风格、悬疑氛围和对人性的深刻挖掘著称，他的作品往往能吸引追求“烧脑”和“高质量制作”的观众。
Netflix 的数据分析师们发现，这三个群体竟然有相当大的重叠度！这意味着，如果能将这三者结合起来，潜在的观众基数会非常可观。这是一种基于数据洞察的“精准打击”。
2. “成品导向”的投资与制作模式：
传统的电视行业是“先制作、后播出”。剧本写好了，找到了导演演员，拍出来了，然后投入市场去“赌”观众喜不喜欢。
Netflix 的数据分析让他们非常有信心，他们甚至一次性购买了两季《纸牌屋》，并直接将其定位为“高质量原创剧集”，投入了大量的预算。这种“成品导向”的决策，在当时是极其冒险的，但也正是因为有数据支撑，Netflix 敢于这样做。它相当于在项目启动之初就为剧集“买了保险”，确保了制作的质量和演员阵容。
3. “全季放出”的订阅模式加成：
Netflix 的“全季放出”（bingewatching）模式，与《纸牌屋》这种剧情紧凑、悬念迭起的题材简直是天作之合。用户一旦入坑，很容易就能沉浸其中，持续订阅。这与传统每周一集、吊人胃口的模式不同，前者更符合现代观众的消费习惯，特别是那些愿意一次性“啃完”一部好剧的观众。大数据也显示了用户对这种观影模式的偏好。
为何其他自制剧未能复制同样的“大数据神话”？
大数据固然是《纸牌屋》成功的催化剂，但我们也不能忽视其他剧集“未大热”背后的复杂原因。将问题归结于大数据本身，或者认为大数据があれば万事大成，那就不对了。
1. 题材的普适性与“破圈”能力：
《纸牌屋》虽然是政治惊悚，但其内核是对权力斗争、人性欲望的深刻剖析，人物刻画饱满，剧情跌宕起伏，具备了相当强的戏剧张力和普遍吸引力。它不仅仅是给政治迷看的，更是对人性本身的探讨，这使得它能够吸引更广泛的观众群体。
《铁杉树丛》（Hemlock Grove）：这部剧是一部哥特式恐怖剧，题材相对小众。虽然也有一定的粉丝基础，但相比于政治惊悚剧，《铁杉树丛》的受众范围要窄得多。即使数据告诉你喜欢恐怖片的观众很多，但这种特定亚文化内容的“破圈”能力是有限的。
《女子监狱》（Orange Is the New Black）：这部剧的题材就更“接地气”和多元化了。它讲述了不同背景的女性在监狱中的生活，触及了种族、性别、性取向、社会阶层等多个议题。从数据上看，它的题材和人物设定更符合现代社会多元化的价值观，吸引了大量女性观众和对社会议题感兴趣的观众。它确实也火了，甚至是Netflix早期非常成功的自制剧之一，只不过可能在现象级的影响力上，与《纸牌屋》那种“横空出世”的感觉略有不同，或者说，《纸牌屋》更像是一个“战略突破口”，而《女子监狱》则是“花园里绽放的另一朵鲜花”。
2. 故事本身的吸引力与执行质量：
剧本和叙事： 任何一部成功的剧集，最终都要回归到故事本身是否引人入胜，叙事是否流畅，人物是否立体。即使有大数据告诉你观众喜欢某个设定，但如果剧本写不好，逻辑不通，节奏拖沓，观众也留不住。
演员表现与化学反应： 凯文·史派西和罗宾·怀特等演员的精湛演技，为《纸牌屋》注入了灵魂。他们之间的对手戏，对角色的诠释，都极具感染力。演员的魅力和化学反应，是大数据很难完全预测和量化的。
制作水准： 大卫·芬奇的执导，摄影，美术设计，配乐，这些构成了一部剧的整体质感。高水准的制作能够提升观众的沉浸感和满足感。《纸牌屋》在这方面做得非常出色。
3. 竞争环境的变化与Netflix自身的演进：
《纸牌屋》的时代： 当年Netflix是流媒体内容的先行者，自制剧的投入相对较少，竞争对手也远不如现在激烈。Netflix 凭借《纸牌屋》在原创内容领域杀出一条血路，确立了自己的地位。
“流媒体大战”的白热化： 如今，亚马逊Prime Video、HBO Max（现为Max）、迪士尼+、Apple TV+ 等公司都在不遗余力地投入巨资制作原创内容。竞争异常激烈，每一部剧都要面对海量的选择和观众的挑剔。Netflix 自己也推出了《怪奇物语》、《王冠》、《鱿鱼游戏》、《猎魔人》等一大批不同题材、不同风格的爆款剧集，说明它在内容创作上的能力远不止于《纸牌屋》。
数据应用的成熟与局限： 随着时间的推移，大数据分析在内容创作中的应用变得越来越普遍，不仅仅是Netflix，其他平台也在这样做。这意味着，仅凭大数据已经难以形成“先发优势”。同时，大数据更擅长分析“用户已经表现出来的偏好”，对于“尚未被挖掘的”、“颠覆性的”内容创新，大数据可能无法提供明确的指导。
4. “饥饿营销”与观众期待值的调整：
《纸牌屋》是Netflix首次大规模、高质量的自制剧试水，自带“实验性”和“尝鲜”的光环，加上其高质量和独特的内容，在当时迅速积累了极高的口碑和观众期待。
而对于后续剧集，尤其是当Netflix的自制剧数量爆炸式增长后，观众的期待值也变得更加多元化，并且平台自身的“新鲜感”有所减弱。
总结一下：
《纸牌屋》的成功，是大数据精准洞察用户偏好、精准投资决策、独特内容题材、卓越制作水准和Netflix创新商业模式（全季放出）等多重因素叠加的结果。
而其他剧集未能达到《纸牌屋》那样“现象级”的程度，并非因为它们“不用大数据”或者“大数据没用”，而是因为：
题材的受众广度不同。
故事本身的吸引力、执行质量与《纸牌屋》存在差异。
竞争环境早已今非昔比。
大数据分析能力并非万能，无法保证每一部作品都能成为爆款，尤其是在创新和突破性内容上。
Netflix 也并非只靠《纸牌屋》一本剧吃饭，它在后续推出了无数优秀的作品，这本身就证明了其内容创作能力的多元化和强大，而不仅仅是依赖某一种“秘方”。大数据是工具，是重要的参考，但最终的内容价值，还是取决于故事、创意、执行和观众的共鸣。
网友意见
没学过统计就不要乱答这题了。
实际上狭义的为了收视率的剧本创作完全可以作为科学问题研究，比如这么定义：什么样的剧情元素对收视率有什么样的影响。实际上现在写剧本的人也确实是这么做的，他们有精确到分钟的收视率统计，例如纽扣解到第几颗可以提升收视率几个点，这在数据上有即时的反应，都是可以做实验和统计的。
所谓千古文章一大抄，搞文学创作的人大多会读大量的作品然后产生灵感，所谓大数据就是通过统计分析来系统化科学化的进行这个过程，完全是可操作有实效的。
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