摘 要：随着互联网、云计算等相关科技的迅猛发展，大数据的运用已渗透到社会的方方面面。本文通过分析大数据在《女神的新衣》这一综艺节目中的运用，指出了此节目的创新之处，并且引出了在大数据背景下，电视节目未来的革新方向——制作前的数据分析、播出中的动态调整、推广时的精确剪辑以及播出后的全面评价。

一、大数据

大数据指大数据技术及其应用，旨在从各种各样的数据中，快速获得有价值信息的能力。其特征被概括为4V，价值（value）、快速处理（velocity）、大量化（volume）、多样化（variety），即意味着数据的大容量、类型多样、对数据的实时处理，以提取到价值。

随着数字化媒体、数字设备的发展与普及，人们在生产生活中产生的数据量已经达到了海量级别。而数据是在人类生产生活中产生的，必然蕴含着不同人的行为方式、习惯、偏好等，大数据的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理，分析与把握大数据，对于指导人类的生活实践有着深远的意义。

在这些大数据中，有两类数据引人注意，一类是企业与企业、消费者之间的“大交易数据”，一类是来自互联网、社区网企业服务网的“大交互数据”。

在我国，中国联通、搜狐、京东等在自己熟悉的行业内实践并推动着大数据的应用实践。中国市值最大的三大互联网公司阿里巴巴、腾讯、百度等基于其海量的用户信息，拥有大量高质量数据积累及数据处理能力，其中阿里巴巴拥有着最大的网络交易数据。而此次阿里巴巴与东方卫视合作的综艺节目《女神的新衣》，便显现出了天猫大数据的魅力，其对节目的影响是方方面面的。

二、大数据在《女神的新衣》中的运用

2014年8月23日起，《女神的新衣》在每周六晚东方卫视的21:15强档播出。第二季于2015年8月8日播出。它主要由24小时制衣，T台秀，竞拍，排名这四个环节构成。它与天猫合作，开创了一种即播即买模式。

微博电视指数显示，该节目首播即成功上榜并位列全国第二，在独家视频合作媒体优酷土豆平台，24小时点击量突破600万，位列全网第一，10月25日第一季十期全部结束。

它采用全新的T2O（TV to Online）模式，由六位女神同自己的设计师合作，在24小时内设计出符合设计主题的时装，T台走秀，接着由四位品牌买手进行三轮的竞拍，获得此服装的“版权”，与此同时服装上线天猫网店，公布售价，无缝对接让网友体验真正的“女神同款”。每两期，通过竞拍价，观众评分及导师评分淘汰一支“女神团队”。

纵观节目，其中大数据思维体现在多个环节之中：

1.服装设计过程中的大数据

在第三期节目中，女神尚雯婕专门查看天猫上的消费数据，从而了解什么颜色、款式、布料是当前消费者最喜欢的。

来自韩国的林珍娜也从 “明星衣橱”APP那里，得到了4000万时尚社区用户沉淀两年多的大数据支持：从款式到搭配，从观赏性到实穿性，精准到内衣的颜色、袜子的选料等都有分析，这些数据帮助她迅速的把握了消费者的偏好。第三期林珍娜同款服装在天猫销量半小时内过百。

2.导师评价中的大数据

在节目过程中，其时尚导师也会在点评中穿插各种天猫大数据。如其第一期中，时尚导师天猫市场总监应宏在点评过程中多次运用了天猫大数据。在点评张馨予的服装时，他说道“在天猫上搜张馨予同款的最多的省份是黑龙江，而且喜欢她的粉丝的核心的星座是巨蟹座”。同样，在点评叶璇的套装时，说道“看天猫大数据显示，时尚套装这个词已经排到了前三位，它的年龄层次也非常清晰，是25岁到29岁的目标消费群，最爱买时尚套装的是爱吃零食的射手座女生。”

3.播出中及播出后的大数据

从播出的前三期来看，在栏目开播20分钟后，百度与天猫的搜索指数同步上升。伊芙丽的买手提到，其旗舰店方访客较之前增长100%，成交额增长50%。

对传统的综艺节目的评价指标依旧是靠收视率、视频点击率、社交媒体的关注度、讨论度等。而《女神的新衣》却有了一种新的直观的方式——天猫的流量、收藏量、销量。

阿里巴巴拥有海量的用户基数、海量的互联网交易数据，其天猫大数据也应用在节目制作的多个环节中。设计服装前根据设计主题，搜索消费者对颜色、款式的偏好，迎合消费者的需要。点评环节中，时尚导师根据女神及其设计师设计的服装款式，结合相应的天猫大数据，来对其点评，有时甚至会给出相应的营销策略。

《女神的新衣》除了收视率、社交媒体关注度等之外，还直接用赤裸裸的流量、销量、爆款来完成商业价值的认证。

三、大数据下电视节目的革新

与《纸牌屋》不同，《女神的新衣》虽然也运用了大数据，但其只是运用了天猫的互联网交易数，它更多的是监测用户转换为消费者后的天猫流量、收藏量、销量等。虽说这只是大数据在综艺节目的简单浅显的运用，是国内大数据涉足电视节目制作的一次试水，但其对以后综艺节目、电视节目的制作也指出了一条新的道路。

将这种与大数据结合的思维拓展开来，这种模式可推广到电视剧、综艺节目的制作当中，大数据可以运用在电视节目的方方面面中。

据麦肯锡全球研究所的调查数据显示，美国17个行业所拥有的数据总量排名中，传媒业占据第三位，仅次于离散式制造业和美国政府。在大数据位居前列的传媒产业，在大数据时代具有先天优势。

1.制作前的数据分析

大数据基于其海量的数据，可以形成一种全面立体的视角。系统的分析这些繁杂的数据，可以更加精准全面的把握市场状况，在策划阶段就可以分析收视群的偏好，制作能够满足观众需求的电视节目，从源头上便改变了电视节目走向。

通过大数据，分析收视群的年龄、性别、地理位置、兴趣、消费习惯等，挖出数据背后收视群的偏好，如《纸牌屋》的制作，Netflix数据库包含3000万用户的收视选择、400万条评论、300万次主题搜索，是名副其实的“大数据”。这些大数据背后隐藏着观众依旧热爱二十年前的剧《纸牌屋》，而且这些观众也几乎和网站上大卫芬奇、凯文史派西的粉丝圈重合。于是这部由大卫芬奇导演、凯文史派西主演的《纸牌屋》在源头上便把握住了观众的喜好，其热播也就不难理解。

借助大数据，可以捕捉到观众对哪些题材、内容更感兴趣。一个鲜明的例子是网络点击量高的文学作品，在其改编成影视剧后，收视率和票房通常也较高，如频频出现在热门微博的《盗墓笔记》《何以笙箫默》等电视剧的信息。今年亲子类综艺节目的扎堆，与去年热播的《爸爸去哪儿》有很大的关系，其超高的收视率、视频点击率、社交媒体上的热议等这些大数据，使得制作商把握了观众对亲子类节目的偏爱。虽然大数据技术不可能一下覆盖整个电视产业，但告别传统的闭门造车，转变思维，从源头上把握观众的喜好，以大数据为主要参考依据的制作方式，将很快成为中国影视产业发展的主要趋势。

2.播出中的动态调整

大数据时代，电视节目的播出将实现数据化，这使得测量得以实现，这也将对电视节目在播出过程中产生影响。

互联网时代电视、综艺节目层出不穷，一档电视节目想要获得观众持续的关注很难，老牌综艺节目《快乐大本营》早已出现疲态之势，因为播出的节目是相对静态的，而观众的需求则是动态的。

比较成功的是《中国好声音》衍生出来的姐妹档节目《酷我真声音》，它根据百度搜索、社交媒体的数据来挖掘关注度高的学员，这些学员的背景、绯闻等都在网上引发了大量的争议。《酷我真声音》让这些焦点学员在访谈中直接向观众解答他们的疑问，这档节目满足了观众的好奇，并紧随着《中国好声音》登陆浙江卫视。

传统的电视节目早已定型，而大数据出现之后，便可随时监测社交网站、论坛上观众的反馈。制作商可以依据观众的反馈来对节目做出及时调整。如现在很多美剧、韩剧会依据观众的评价，及时改变剧情发展，迎合观众口味。

这样，大数据也使得观众产生了比以前更强的代入感，观众发表的意见会被迅速采纳并反映在节目之中。这种良好的互动体验可以提高节目粘性和收视忠诚度。

3.推广时的精确剪辑

节目播出后，大数据也可以为推广时的剪辑提供依据。以往的节目播出之后，只有收视率、点击量等可以反映节目的人气，而大数据可以监测出受众的收视行为，如制作《纸牌屋》的Netflix便通过大数据分析其3600万用户的操作行为，包括用户在何时暂停、回放、快进、停止等，甚至是哪些用户在节目结束演职员表开始滚动时就关了节目，每天用户在Netflix上将产生高达3000多万个行为。

通过监测哪一部分重播次数最多、哪些部分会暂停、快进等收视行为，可以为剪辑节目的宣传片提供依据，这样能更好的把握住节目中受观众喜爱的热点，更有针对性的剪辑宣传片，以此来达到更好的宣传效果。

4.播出后的全面评价

传统电视节目的评价体系多为收视率、视频点击率、社交媒体热度等，收视率是基于抽样而得的数据，其真实性、全面性本身就是个问题。而大数据背景下，将会有更为多样的评价体系。如前面提到的用户行为大数据与观众的评论等相结合，便可形成一个新的评价指标。而 《女神的新衣》中，天猫的流量、收藏量、销量也是反应其收视情况的重要依据。

《女神的新衣》迈出了大数据在中国电视节目中运用的一小步，未来，大数据将越来越多的运用到电视节目的各个环节中，随之而来的必然是节目生产、播出、推广及评价方式的变革。

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