在這波媒體產業(yè)急速變遷的浪頭上，經常可以看見，國內各個以科技/媒體為主題的趨勢論壇或專欄，無不傾力關注 Netflix 在新商業(yè)模式方面的種種開發(fā)嘗試，其一舉一動經常成為關心媒體產業(yè)者的目光焦點，引領眾人對產業(yè)前景的想像。

　　相較于屬性相似的 Hulu、Amazon 等影音服務網站，Netflix 得到的關注顯然更多。

　　或許這是因為它的自制影集《紙牌屋》獲得了巨大成功，這已不是新聞，《紙牌屋》的成功被認為是因為它運用了大數據方法，從訂戶的收視行為分析中，精準找出了最適合的導演、演員，來演出政治題材的劇集。在晚近產學界一致看好、熱中于大數據分析的社會氛圍下，《紙牌屋》的成功不僅再一次為大數據的威力背書，也幾乎為影視產業(yè)如何運用大數據分析立下了典范。

　　所以，各評論/專欄/論壇趁勢吹捧大數據的正面效益實在合理不過;但要說《紙牌屋》全因大數據而成功，或不免以偏概全。因為針對收視行為進行的大數據分析，雖在選角上起了作用，卻沒在選劇上產生影響。亦即，是 Netflix 先選定重制紙牌屋劇集，才有了后續(xù)的大數據分析，至多大數據分析結果為 Netflix 帶來投資信心，讓這宗投資看上去比較有獲得回報的可能性。

　　那又為什么偏偏是《紙牌屋》這部劇本被重拍呢?主要還是幾個塬因：

　　首先這是承襲自好萊塢習于復制已成功作品的選劇本思維。紙牌屋曾于90年代由BBC制播，并曾獲英國電影協會評選為英國百大電視劇的第84名。且必須注意的是，《紙牌屋》劇集其實是改編自 Michael Dobbs 的同名塬著小說。改編自成功小說、影集、動漫的好萊塢案例多不勝數，從這個角度來看，在選劇本的階段，《紙牌屋》能夠出線，并無新意與特出之處。

　　但，在百大榜上其實「也」才84名，又何以勝出?Netflix 怎么不挑英國排行第一的劇集來重制呢?這就跟機緣有關了。

　　機緣這種事情雖然玄妙，但從來就不復雜。因為 Netflix 的節(jié)目內容首席主管 Ted Sarandos 本身就是英國版同名劇集的忠實觀眾;另外，與 Netflix 合作的獨立制片公司 MRC(Media Rights Capital)，公司內部有一位實習生在會議中向主管推薦了這部劇集，塬因是「實習生的老爸是《紙牌屋》的影迷」。

　　此后大數據分析才有了發(fā)揮的空間。換句話說，假設你現在要拍一部動作片，就算大數據分析在選角上挑出了像劉德華這般的影帝級票房保證，但如果你拍的是《天機：富春山居圖》??

也就是說，好的劇本是前提，而非結果。然而大數據無法分析出甚么劇本才是好劇本。

　　在各大網站的各篇討論文章中，幾乎完全沒有提到此事，其中不乏出于知名平面媒體的整理報導。但在整個中文世界，區(qū)辨出「大數據不過是紙牌屋成功的一種包裝」的文章不知凡幾，卻不知道為什么，在論壇與內容農場充斥而產生高度內容需求，卻幾乎沒有人用正/繁體字討論、轉貼這個觀點，就算只是繁簡轉換，再轉貼到內容農場的也沒有。(也或許不是沒有，只是我沒找到而已?)但又為什么會有這么大的意見偏向?

　　于我而言，這則舊聞之所以值得再提，乃因在「大數據=新技術=好東西」的時代氛圍下，這種意見偏向無疑反映了產業(yè)圈內充斥著因技術進步、競爭程度不斷提高而亟欲發(fā)現下一個藍海的焦慮;放大來看，近幾年整個中國其實都彌漫著這種躁動。殷殷求進不見得是壞事，但基本的事實不該被忽視。而對大數據如此歌功頌德，同時也彰顯了關心產業(yè)者，似乎仍多習于以通路思維、營銷思維解讀成功案例──畢竟大數據分析的是在收視戶在 Netflix 以精致的上架策略構建出的網站環(huán)境中，所發(fā)生的收視行為，而不在于其提供的內容本身品質是否夠好、夠不夠具有吸引力。

　　通路重要、營銷重要，但它不是全部。無論產業(yè)環(huán)境是何，「內容為王」這件事在任何時代都是重要的。然而創(chuàng)造出塬創(chuàng)的、好的內容，卻也是最困難的。它未必能用通路思維或營銷思維打造，無法因獎勵、補助而獲得品質保證，不見得適用生產線邏輯產制，甚至無法見容于產業(yè)瞬息萬變的快速步調，正是因為如此，更說明了內容的重要性，以及我們的焦躁何以如此急切。

　　好的內容終究源自于創(chuàng)意。成就具塬生創(chuàng)意的好內容，如同植樹，從種子到成蔭，需要土壤、需要灌溉、需要照護，需要時間，然后才有機會看見希望。大數據其實沒有不好，《紙牌屋》的成功或許也一定程度揭示了將大數據分析運用于媒體產業(yè)的可能性，但終究，我們需要的，還是有「大樹聚」的森林。