人物：刘晗 领域：大数据应用 创业经：2012年2月，刘晗揣着准备和女友结婚用的20万元，拉上了4个同伴，抱着三四台电脑就开始了给电影“算命”的生意。作为一个靠数据挣钱的团队，计算和存储资源花去了这20万元里的大头。不过短短2个月后，由于技术过硬、理念新颖，他们就获得了百万元的天使投资。 一年间，前期数据模型建立、数据库维护、计算和存储资源费用、人员成本加起来已经投入了上百万元，团队刚刚实现收支相抵、略有盈余。不久前，刘晗的公司刚与某电影投资公司签订了票房分成协议，坐在电脑前靠技术给电影投资人提建议，然后等着票房大丰收的好日子已经向他们走来。 “电影如期上映，还是推迟半月好呢？”“这片子女明星A和女明星B，哪个当主角更赚钱？”“我们马上上映的这部电影，能拿到多少票房？”刘晗每天的工作，就是从团队的技术人员那儿拿到数据报告，然后回答传媒公司、导演等电影投资人士提出的这些“求卦”式的问题。有人打趣地叫他给电影“算命”的人，因为靠着预测票房、提供网络营销建议，刘晗和他的团队用不到10台电脑，每年就能挣到数百万元。 当然，刘晗所做的决不是封建迷信的算命先生“掐指一算”那么简单。每天处理上亿条社交网站上网友对电影的评价信息、娱乐新闻和明星八卦等，每个季度都要追加新的服务器和硬盘以应对暴增的数据处理量，严格说来，他们挣的是数据的钱。
成功预测《1942》票房 2012年下半年电影《1942》上映前夕，在外界对这部电影一片赞誉和看好，纷纷预测票房将突破7亿元时，刘晗却在外出休假前发布了一条微博，断言《1942》的票房不会超过4亿元。几天后休假归来，他发现自己这条与不少影评人、业界人士观点相悖的微博，早已在网络上炸开了锅。电影的制片方甚至前来质询——“你是哪个竞争对手派来‘黑’我们的？” 电影上映后，刘晗的预测却得到了印证。《1942》的票房最终收于3.6亿元左右，和自己团队的预测结果几乎相差无几，仅仅达到了制片方目标和业界预测值的一半多一点。 那么，刘晗这个准确的预测结果，究竟从何而来？ 演员、题材内容、档期、首映口碑这些，都会影响票房。“在此之前，我们从1990年以来上映的电影中抽样出四五百部，从统计年鉴中查到数据，然后让计算机根据其票房和各种参数逆向推导出定量，从而确定公式。预测时，再结合我们从社交网络的大量信息中提取出的会影响数值的因素填入公式，进行测算。” 鲜为人知的是，每天都要与好几部处于上映准备或还在剧本撰写、选角等初期策划阶段的电影项目打交道的刘晗，原本却是个电影的门外汉。 2004年，计算机专业留学毕业后，刘晗在英国从事酒店管理工作。细心的他发现，通过分析客人年龄层、桌布颜色、果汁类型，可以总结出一些影响酒店入住率的规律。 这让刘晗注意到数据分析的商业价值。2006年回国后，在多个大公司进行数据分析的他发现，新技术应用领域的尝试，在大公司里推进速度太慢。为了让大数据发挥更大的作用，刘晗辞职创业。
让“数据”替经验说话 尝试过旅游、医疗等领域后，刘晗最终把目光定位在了一个看似极为感性化、难以预测的领域，电影。通过广电总局对2012年国产电影的统计数据，刘晗了解到，在约百亿元的国产电影市场中，8成的电影都在赔钱。电影投资“十投八输”的残酷环境难道就没有办法改变吗？ 2012年2月，刘晗和4名团队成员，抱着几台电脑，开始了他们给电影“算命”的事业。通过对近两年上映的300余部电影进行测算后，刘晗和同伴合伙创立的新影数讯发现，一部电影卖不卖座、赚不赚钱，不是仅靠演员是否够大牌、题材是否够新鲜就能简单判断的。大数据计算出的结果证明，人们凭常识和感官预测做出的决断，常常会在电影投资中起到反作用。 同年5月，刘晗主动找上了电影《画皮2》的制片方，双方开始了中国电影界鲜有的一次合作：一个搞计算机的电影外行，给电影制片方提供新媒体宣传、上映档期等方面的咨询服务。 一些影评人对刘晗的工作提出了质疑：人们对电影的喜好，岂能是数据说得清的？ 不过，事实和客户的反馈还是给予了刘晗团队悦耳的回响。 刘晗与片方提前沟通了解到，与周迅、赵薇等主角相比，配角杨幂与冯绍峰在《画皮2》中戏份并不多，其片酬也并不是很高。按常理说，这两人是否作为宣传重点完全不会影响票房。但数据分析的结果却恰恰相反，杨幂与冯绍峰两人联手的“峰幂组合”在该片的票房贡献度将高达20%以上，如果配角换成其他演员或者在宣传中淡化这两个演员的作用，很有可能会伤及票房。电影上映后，他们的预测果然得到了证实，这两个看似并不大牌、出场费也不算天价的明星，其粉丝对票房的贡献程度最大。 影片排期时，制片方曾考虑提前一周上映，以赶上端午假期人流。新影数讯却用数据告诉他们，这片子的主要观众是学生群，放在6月28日大量学生放假时上映最好，没必要提前一周赶上端午假期。电影上映后，他们的预测同样被证实了。 在与《画皮2》的顺利合作、成功预测《1942》票房引起小风波后，来找新影数讯“求卦”的电影制片方越来越多。
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