當科技遇上藝術 善用大數據賦能好作品

時間:2019-11-01 15:21:48 字體設置

大數據不能取代人的創作,但它可以在文藝創作生產各個環節提供有益參考,賦能更多好作品

什么是大數據?它有4個特征:數據量大、多樣性、產生速度快和價值密度低。隨著互聯網的快速發展和廣泛應用,產生了海量數據。相對于傳統數據而言,這些數據體量極大,數據源繁雜多樣,容納大量圖像、文字、網頁、音頻、視頻等,因而被稱為“大數據”。

傳統數據技術已經無法處理大數據,于是,大數據處理技術應運而生。目前通用的大數據處理技術是具備海量處理能力的分布式計算系統。它擁有巨量的數據存儲能力,以及由強大的中央處理器、圖形處理器和專有芯片構成的計算集群。這些數據處理工具可以做到6小時內處理100PB數據(相當于1億部高清電影),每秒處理7.8萬張圖片。而在底層存儲計算能力之上,是自然語言、計算機視覺和語音等技術。有了它們,機器能更好地學習、理解和處理復雜數據。

在文藝創作領域,人們對數據背后規律的探尋,早在互聯網時代到來之前就已開始。比如,電影行業對票房、排片率、上座率等數據的關注。但直到互聯網大數據出現,在線文藝作品最后的“黑匣子”才真正打開。如今,所有觀影數據、用戶交互數據、播放表現、演員等構成一個龐大的數據系統,通過人工智能的分析,量化成一些固定指標。這些指標可以在一定程度上反映用戶面貌,已經廣泛為采買、制作、投資、宣發和播放各個環節提供參考。

比如,“選角”是大數據應用的一大場景,大數據算法可通過輿情數據提煉出網友對演員的評價標簽,計算演員和候選角色的標簽相關性,網絡劇《長安十二時辰》中張小敬的扮演者就是由大數據參與推薦的。除了選角,大數據還能指導剪輯。觀眾對視頻的觀看反應,比如何時拖動視頻進度條快進等等,都會納入監測范圍,從而讓制作者對觀眾喜好判斷有據可依。而在重大體育賽事中,機器甚至可以智能生成精彩短視頻(如進球瞬間),直接成為內容生產的一環。此外,在“千人千面”的分發機制下,不同用戶在視頻平臺看到的首頁是不同的。就算是看到同一內容,其封面圖和推薦文案也可能是量身定制。

大數據對文藝創作的指導作用到底有多大?一段時間以來,一直存在兩種截然相反的觀點。一是將大數據描述為文藝創作的“爆款煉金術”。伴隨網絡視聽的迅猛發展,競爭越發凸顯,為了從中突圍,制作方對于“爆款”的追求較以往更甚。用數據說話,一定程度上可以消除節目反饋“不確定性”,提升“爆款”命中率。另一種觀點則將大數據置于藝術家“創意”“靈感”的對立面,認為技術探索在文藝創作者的智慧面前顯得虛妄。這兩種觀點都失之偏頗,文藝作品具有特殊屬性,用大數據描繪它的難度遠高于一般商品,但否認科技與藝術在當下深度融合的趨勢,同樣不可取。事實上,5G、人工智能、虛擬現實、超高清顯示等新技術無一不在深刻影響文藝發展。

因此,應合理認識大數據在文藝創作中的參考價值,善于利用而不是一味追捧。通過分析數據,有助于了解觀眾喜好和習慣,認識當下藝術潮流、創作方向,從而為創作提供參考。大數據和人工智能的結合應用,甚至可以將人力解放出來,使創作者得以騰出更多精力,投入到不可替代的精神創造中去。

但大數據提供的參考仍然是有限的,觀眾淺層的娛樂需求容易歸納,更深層次的文化追求和價值取向卻不易探究。“爆款”沒有標準計算公式,一部文藝精品誕生依靠的是艱苦創造和不斷創新。如果本末倒置,以為集納了大數據推薦的流行元素和吸睛話題就高枕無憂,沒有在打磨作品上下足夠功夫,是不可能創作出優秀作品的。此外,對大數據的過度依賴,容易帶來統一標準趨向下的跟風與同化,使作品缺乏藝術個性和創新。以《中國詩詞大會》為例,如果單憑大數據監測,“詩詞”算不上熱門元素,但節目傳達出的優秀傳統文化內涵與質感,仍使它贏得觀眾喜愛,節目的模式創新和創作者的文化堅持才是作品的核心競爭力。

大數據不能取代人的創作,但它可以在文藝創作生產各個環節提供有益參考,賦能更多好作品。隨著社會發展和科技進步,未來大數據的應用前景將更為廣闊。比如,隨著數據維度不斷細分,越來越多內在創作規律將被大數據挖掘出來;而隨著更有效的技術手段和認知框架的引入,在原來“大數據”基礎上,可以生產出更多“好數據”,比如在性別、年齡等人口統計學數據之外建立心理學標簽,和原有數據整合,就能形成觀察用戶的一種“好數據”。從存儲計算到高度定制化的運用,相信只要我們善于利用,大數據將為文藝創作發揮更多積極作用。

(作者為阿里文娛首席技術官兼優酷首席運營官)

打 印】【頂 部】【關 閉 來源:人民網-人民日報  編輯: 趙蘊清
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