Netflix是如何用大數據捧火《紙牌屋》的
時下最火的一部美劇毫無疑問當數《紙牌屋》，Netflix花 1 億美元買下版權，請來 David Fincher 和老戲骨 Kevin Spacey，***進軍原創劇集就一炮而紅，在美國及 40 多個國家成為最熱門的在線劇集。那么，在開拍之前，Netflix 是否知道《紙牌屋》會火呢?
在美國電視行業，沒有什么是確定的。也許你有找齊了金牌導演、實力演員和時下流行的題材劇本，結果依然熄了。任一門生意中，能夠預見未來都是可怕的，Netflix 在紙牌屋一戰中可能已經接近這個水準。
作為世界上***的在線影片租恁服務商，Netflix 幾乎比所有人都清楚大家喜歡看什么。它已經知道用戶很喜歡 Fincher(社交網絡、七宗罪的導演)，也知道 Spacey 主演的片子表現都不錯，還知道英劇版的《紙牌屋》很受歡迎，三者的交集表明，值得在這件事上賭一把。
Netflix 在美國有 2700 萬訂閱用戶，在全世界則有 3300 萬，它比誰都清楚大家喜歡看什么樣的電影和電視。有研究表明每天的高峰時段網絡下載量都是出自 Netflix 的流媒體服務，去年人們在網上看流媒體視頻的時間比看實體 DVD 的時間還多。每天用戶在 Netflix 上產生 3000 萬多個行為，比如你暫停、回放或者快進時都會產生一個行為，Netflix 的訂閱用戶每天還會給出 400 萬個評分，還會有 300 萬次搜索請求，詢問劇集播放時間和設備。
《紙牌屋》的成功得益于 Netflix 海量的用戶數據積累和分析，但是也有人認為大數據挖掘和分析只能告訴你觀眾以前喜歡什么，沒法告訴你觀眾未來會喜歡什么，有哪個算法能預測到《南方公園》這類黑馬影片的成功呢?
當然在具體創意方面，Netflix 還是依靠人而不是算法的。招到合適的人，給他們足夠的自由和預算，然后就 OK 了。Netflix 的下一部原創劇“Arrested Development”請來的兩位嘉賓演員，就不是算法決定的。
大數據的挖掘越來越多的滲透到生活的方方面面，從奧巴馬競選團隊利用數據分析籌款，到成功預測 2012 年 50 個州選舉結果的 Nate Silver，最近微軟研究院也稱成功預測了大部分奧斯卡獎項。在不久的將來，大數據挖掘獲得的結果也許比一個行業老手的直覺判斷更準確，那會是一個什么樣的時代呢?
