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睡前消息344期：《鱿鱼游戏》只有二元对立，怎样使用大数据
2021年10月24日睡前消息文字版第344期
【睡前消息344】鱿鱼游戏做得不错，然而不是文化输出
大家好，2021年10月24日星期日，欢迎收看344期睡前消息，请静静介绍新闻。
鱿鱼游戏做得不错，然而不是文化输出
督工，最近奈飞的《鱿鱼游戏》在全球热播，现在热度也传导到了国内，甚至优酷还发布了一款名叫《鱿鱼的胜利》的综艺海报。对这个剧你有什么评价吗？
在看这部剧之前，我看介绍讲的是一群人参加生存游戏相互杀戮。根据以往的经验，我以为剧情会类似于日本的《大逃杀》、美国的《饥饿游戏》，都是典型的反乌托邦类作品，可能还会带一点赛博朋克风格。
看上《鱿鱼游戏》之后，我首先承认这是一部制作很认真的电视剧，情节非常流畅，该杀人的时候就杀人，该出情节的时候绝对不会拖泥带水，9集看下来几乎找不到凑长度的段落。但是看完之后再回想一下剧情，我发现《鱿鱼游戏》的世界观太简化了，几乎算不上传统的反乌托邦类作品。
反乌托邦文艺作品是科幻作品的一部分，源头是人类对未来的思考和恐惧，要考虑科技进步对人类社会的冲击，哪怕是《饥饿游戏》这样的纯商业电影，设定也足够厚重，要包含一个完整的未来社会形态，比如说各个行政区的社会生态，观众对游戏进行期间直播的反应，以及之前制造了畸形社会形态的历史事件，这都是电影的一部分，也体现了原作者的创作意图。
如果要搞反乌托邦的题材但是不做世界设定，就像吃羊肉泡馍没有羊肉，吃饺子没有饺子馅，虽然也能吃，但总觉得不太对。
《鱿鱼游戏》一上来就定义了世界的基本逻辑，只有富人、穷人两种人，富人为了取乐让穷人做死亡游戏，简单明了。但是富人和穷人的阶级分化是怎么形成的？他们为什么能够奴役穷人？我们完全不知道。两者之间只有特定场景的游戏规则，几乎没有其他互动，这一点让我想起了之前拿到奥斯卡奖的《寄生虫》，虽然说评价很高，但一样是看起来社会分层非常简单，富人和穷人都符号化，富人的唯一特征是富，穷人的唯一特征是穷。
一般来说只有无脑的偶像剧才会做这么粗糙的定义，稍微有一点追求的电影，比如说和《寄生虫》电影阶层设定类似的《无耻之徒》，描写社会模型的内容比例就要比寄生虫高得多，不仅要说一家人为什么穷，还介绍他们在这么穷的情况下怎么生活、怎么应对外部的环境和社会因素。这样的介绍才能让你理解穷人和富人都是人，他们之间到底有什么样的对抗或者合作。
但是韩国最近几部用阶层差异做设定的片子，制作很精良，远远超出了偶像剧，但就是不肯分一点内容去介绍世界，简单粗暴的给角色套上了一个穷字，这一点看起来很奇怪，让我想起来世界上有一种影视作品叫做“剥削片”。这里的剥削不是社会意义上的剥削，而是针对成功的文艺创作去做仿制品，利用别人的热度或者影响力赚快钱。仿制品的特点之一就是人设浅白直接，故事简单粗暴，和复杂的经典作品比起来观影门槛更低，蹭别人的影响力去抓下沉市场。
美国以前有个不太出名的电影导演和制片人罗杰克尔曼，他拍的片子基本上都是小成本的剥削片，什么片子火了他就拍一个山寨版，别人拍了《星球大战》他就拍一个《群星之战》。这样的作品在电影史上没有啥价值，但是对资本非常友好，他一辈子指导五十几部电影，制做了300多部电影，绝大多数都能赚钱回本，最后和成龙一样拿到了奥斯卡的荣誉奖。
而且也不能说这样的产业链不应该存在，毕竟仿制品也能够给从业人员练手。比如说《教父》的导演佛朗西斯·科科波拉，《泰坦尼克号》和《阿凡达》的导演卡梅隆，《无间行者》的导演马丁斯科赛斯，年轻的时候都为罗杰科尔曼打工，罗伯特德尼罗当初也是被他发掘的。
香港电影最繁盛的时期，剥削片也是重要的生产模式。《僵尸道长》成功之后，各家公司马上就上市了十几部跟风的僵尸片。周润发的《赌神》红了之后马上就出来了《赌圣》《赌侠》，看名字似乎是系列，实际上在版权上根本没有连续性。
电影行业的剥削片传统也进入了电视剧行业。不仅仅是没有创意的制作方剥削别人，已经发挥过创意的团队也可以剥削自己。日本70年代的电影《修罗雪姬》票房非常好，东宝为了继续压榨这个IP的利润，让已经死了的雪姬从雪地里站起来继续拍续集。美国人不断的拍《变形金刚》的后续，虽然制作成本很高，但从题材上来说纯粹是在剥削IP的价值。
从商业上说，剥削片的故事和设定简单也是一种优点，绝大多数观众可以无视文化差异、无视地域区别去理解故事，再加上反复的刺激性情节，观众往往很享受快餐化的观影体验。这次的《鱿鱼游戏》也一样。
快餐也是很大的产业，奈飞作为一家美国公司，不用国内的影视团队，而是在韩国国制作热播剧，是因为韩国这方面很强吗？
《寄生虫》和《鱿鱼游戏》虽然是全韩国班底打造，但是把故事搬到任何一个国家的背景，甚至搬到未来、古代都不会有什么区别，台词都不用怎么调整就能拍，这其实就是专门设计的跨国界创造产品，抓的是世界性的共同文化体验。
喜剧往往是民族性的，语言上的喜剧效果很多都不能翻译，尤其是谐音梗之类的段子，翻译之后完全没有效果。历史剧更是有鲜明的民族特色，制作出来很难实现全球性的销售，能在全球都吃得开的内容，只能是全世界共通的精神需求，或者是才子佳人偶像剧，或者是激发都能理解的社会矛盾。
各个国家的社会矛盾有很大区别，具体表现各不相同，有的国家是财阀主导，有的国家是官僚主导，有的国家是军人主导，如果详细描写，矛盾往往也会水土不服。但是穷人和富人的简单二元对立，套到哪个国家都不能算错。所以做一个基于贫富矛盾的剥削片，只能用不需要解释的穷富二元对立。
美国人自己拍《纸牌屋》要抨击政客的虚伪，而这些韩国片看起来对社会的批判很激烈，仔细一想什么都没有批判，只是激发情绪。比如说电影《寄生虫》，社长家是富裕，金基泽家就是纯粹的穷。至于说为什么？没人在乎。
在《鱿鱼游戏》里面，喜欢看游戏的富人也是个简单的符号，至于说这种富人是贵族、是财阀、是官僚或者是暴发户或者黑手等，完全不重要，因为只要讲明了一个背景，就可能产生对某些统治者的冒犯或者无法激发观众的观影欲望。
现在奈飞决定做全球的热播剧，先确定了极端简化题材这个前提，然后选择韩国团队或者美国团队在文化上是没有太大区别的。但是韩国团队和美国团队在成本上差异巨大，《鱿鱼游戏》单集的成本25亿韩元，相当于1360万人民币，在韩国号称是史无前例的大制作。但是奈飞投资的美剧，比如说《王冠》之类，往往是单集成本达到100亿韩元的级别。《鱿鱼游戏》的投资在奈飞来说纯粹是低成本广撒网的水平，除了韩国，国内也有不少团队去接了奈飞的单子做影视制作外包，只是韩国比较突出而已。
韩国本身的娱乐业从业人口规模极大，占了总人口的接近1%，而主要的电视台就那么几个，电视剧的采购量非常有限，竞争非常激烈，不像我们光省级的卫视就三十几个，什么烂剧都能卖得掉。这导致韩国很多影视专业人员都处于半失业状态，不得不为全世界打工。
这些年虽然国内有潜在的“限韩令”不允许韩国制作团队署名，但是国内很多电视剧幕后都有大量的韩国团队。和中国国内的团队相比，韩国人的成本低、麻烦少，在最危险的爆炸特效方面，长期占据了国内的一半市场。换了其他国家，每集1360万的单价的确做不出《鱿鱼游戏》。
奈飞在美国也属于新兴势力，他们没有自己的制作能力。传统的电视剧制作团队往往会优先考虑三大电视网和hbo，再往后也有cw和FOX这样的备选，相互绑定非常严重。所以奈飞做电视剧的成本非常高，要花大价钱抢团队。
《纸牌屋》作为一个纯粹的都市剧，没有大特效大布景，第一季就烧掉了6360万美元，比《权力的游戏》这种大量外景的古装戏还要贵。而且就算出了大价钱，在传统电视网的竞争下，奈飞的团队可能做的也不安心。
这样比较之下，韩国团队的要价低，不会和掏钱的老板争论，就是简简单单展示专业技能，用工业化的流水线去生产内容。同时韩国本身的贫富矛盾激化严重，拍这种纯粹的贫富对立是有传统的，所以这个题材注定要交给韩国来做。
因为在韩国制作，《鱿鱼游戏》带上了很多韩国文化元素，算是韩国用影视工业代工制造了文化输出吗？
文化输出并不是一系列的特色小吃或者民间小技巧的综合，而是一个整体的文化形象。而奈飞作为一个全球性的电视网络，制作可以全球推送的作品，要求尽可能减少文化特质，让所有人都能够看懂，这样韩国文化因素必然会被尽量拆散，淡化到可以替换的程度。
比如说主要人物的背景介绍被简化成赌棍之类的出身，这是全世界都有的形象，主要角色唯一具有韩国特色背景的反而是脱北者，但是这个脱北者姜晓来历和背景也被清理过，如果换成美国背景，随便改成非法移民也都毫无问题。
之前奈飞还播放过韩国的古装剧《王国》，看上去是李氏朝鲜的背景，但是仔细一看，除了衣服还是李氏朝鲜之外，故事甚至台词换到任何一个国家都毫无障碍。这体现的不是韩国特色，而是奈飞特色，没有个性才是最大的个性，尽可能简化的符号制作，更有利于全球推广。
文化输出不一定是传统文化，比如说日本的游戏机文化、动漫文化、美国的汽车文化，都是最近几十年形成的东西。但无论如何，如果要分析文化输出现象，我们必须先找到成套的特色生活方式，然后才谈得上输出。看《鱿鱼游戏》完全找不到这一类东西，那也就谈不上文化输出了。
怎样使用大数据
2021年9月1日《中华人民共和国数据安全法》开始施行，11月1日《个人信息保护法》也要开始施行。在此之前，国内的数据治理水平滞后于数字产业发展已经引发了一系列的热点问题，睡前消息第190期、睡前消息第244期节目都关注了蚂蚁金服的上市风波。蚂蚁金服作为大型金融平台，利用大数据优势精准放贷，也放大了资金的杠杆，转嫁金融风险，最终被叫停上市。此外，特斯拉等企业违规收集数据，都导致公众担心大数据技术会造成隐私泄露，以及互联网企业利用大数据进行“杀熟”的疑虑。督工你怎么看待中国的大数据产业呢？
在中国，一提到大数据，很多人首先想起是阿里、腾讯、百度这些互联网巨头。这些互联网早期时代的巨头利用自身网络入口的地位，完成了数据和技术的原始积累，形成了国内大数据行业的第一梯队。但是这个行业格局是来自于前移动互联网时代的，并不适应当前的大数据时代。
首先这些互联网企业都有自己的网络增值业务，同时掌握了大批用户的身份信息和用户的网络行为数据，在业务上构成了完整的闭环，制造了信息不对称优势，曾经闹得沸沸扬扬的外卖平台杀熟问题就是企业把数据优势变现的结果。
另一方面，不同大厂的软件又形成了一个个生态圈，阻止了数据的彼此流通，和第三方合作的时候，互联网巨头把庞大的用户数据资源当成了筹码，为自己谋取垄断性利益，也妨碍了运用跨圈数据构建更高级的商业模式。因为在舒适区赚钱太容易了，这些企业根本就没有打破壁垒的意愿，直到最近微信和支付宝才在国家行政命令下开始解除互相的屏蔽。
这说明不应该让网购平台或者社交媒体平台直接掌握大数据的完整产业链，但是我们也不能拒绝大数据时代，和政治或者商业领域相比，科研活动是被大数据改造最彻底的领域。面对海量的数据，人类的理解能力已经不够用了，很多科学家发现，与其尝试提出理论模型不如交给计算机去直接破解规律。今年的诺贝尔物理学奖发给了气候和材料学领域以及高能物理、天体物理学这些复杂结构的研究，这些研究可以说是大数据技术的附属品。
226期睡前消息就提到了用大数据技术研究蛋白质分子3D结构，完全打败了其他技术路线。
新冠疫情期间，国内外都有科研团队用超级计算机去筛选潜在的药物分子.
能改变科研的技术也一定会改变其他领域。过去十年，美日英法相继制定了大数据国家战略，共同点是在承认大数据制造问题的同时，坚持要继续发展大数据产业和技术，建立大数据的平台。
督工，你说不应该让平台企业掌握大数据，那数据行业应该有什么样的企业生态呢？
这需要先探讨大数据行业本身的特点。大数据的基本特征可以概括为四个V：数据体量、数据形式、处理数据速度以及数据的价值密度。
首先是数据体量。之所以叫大数据行业，就是因为体量特别大。当前人类社会产生的数据量以每年50%的速度增长，最近两年生产的数据量等于之前产生的全部数据之和，这被称为大数据摩尔定律。
其次是数据的类型，不同行业会产生各种类型的数据。而除了传统的结构化数据之外，还有文本、表格、图像、视频、音频这样的非结构化数据，传统的数据化格式和管理模式都要重新改造。
庞大的数据量还需要更快的数据处理速度，这一点也不难理解。
最后是核心问题，数据价值。绝大部分数据单独来看没有任何价值，有价值的或者是少部分关键数据，或者是数据整体呈现出的聚类特征，以及隐藏的大量数据中的关联性。谁能从数据中挖掘出价值，谁就能赚钱，所以有人说数据是新时代的矿山。矿山是垄断性资源，所以大数据平台首先应该保持中立的地位，专注于积累数据资源，改进算法模型，提升技术能力，保持创新驱动力，为其他企业提供数据服务，而不是用数据去做生意。
我国目前已经有了一批主营数据服务的第三方大数据平台，比如说talkingdata、友盟、极光、个推、热云、诸葛I0，他们专门做数据业务，和传统企业合作进行大数据赋能。
比如说广告推送行业最基本的指标是ROI，也就是投资回报。ROI的分子部分是网络订单流水，等于曝光量、转化率、客单价的乘积，在实际的网络营销中，根据目标不同会把分子分母处理成能够反映广告效果和推送成本的指标。比如说通过网红的up主带货，通常会把分子分母都除以曝光量，再乘以1000，得到另外两个指标，GPM千次曝光成交量和CPM千次曝光成本，前者反映了up主内容对其受众的影响力，后者反映了up主的流量获取成本。
此外还有根据页面打开时长计费的cpt，根据点击次数计费的CPC，根据发生购买行为次数计费的CPS，都是常用的广告计费方式。
但无论哪一种推送效果都有很大的不确定性，而且网站都有对应的作弊刷量手段。比如说用脚本刷点击、刷订单，专业的第三方数据平台能从综合多个平台获取多维度的用户数据，为用户绘制全方位的画像。当然这个画像模型只针对计算机，我们看不懂也不需要看懂，只需要采取系统根据画像制定的推送策略，就能提高广告效率。
所以像talkingdata这一类大数据公司提出了面向智能商业的解决方案，通过整合多方的数据源，利用AI算法挖掘数据，结合企业自身业务需求制定合适的推广策略，不用自己去找网站猜数据，数据平台按实用服务收费，企业也可以看到营销全程的ROI成本收益非常清晰。这种模式非常单纯，没有业务之外的数据，也没有数据之外的业务，和出售内容固定的软件相比大数据公司通过“工具+智能+数据”这种服务方式为企业直接提供商业解决方案。客户应用平台提供的策略，向平台反馈效果，让平台积累数据，改进算法。
专业的大数据企业取代平台型的数据企业之后，社会会有什么样的变化呢？
随着一批第三方大数据平台企业做大做强以及“工具+智能+数据”模式的成熟，大数据技术的应用门槛会越来越低，除了政府机构和大中型企业，小型组织和个人也可以应用大数据技术的成果。当然主导权首先还是应用型企业自己掌握。
数据是对过往事件的描述，大数据技术更多的意义在于盘活已有的数据资源，它可以帮助我们减少试错的成本，但不可能完全帮我们指定未来的方向。
像B站这样的大型网站，可以通过运用大数据技术来更加高效的规划调度服务及资源，也可以根据用户群体画像来决定引进哪些内容，但如果B站完全根据用户的大数据来鼓励内容创作，那就不合适。
像睡前消息这种小型的咨询团队也可以成为大数据平台的客户，过去我们凭着感觉做内容，但是大数据公司可以帮我们分析内容和观众反馈之间的关系，让我们知道哪些内容不受欢迎，或者被其他哪些优秀的内容掩饰了缺点。掌握了这些信息，我们一方面可以和平台合作影响更大的观众群体，也可以发掘选题方向，调整团队成员的学习方向。不过这不是说我们完全会服从流量制作内容。
之前有很多期睡前消息我们在做的时候已经预感过单独一期的效果未必好，激起的争议可能远远大于认同，但是我们认为从长期来看，严肃的咨询团队必须制作这些内容。
大数据不是让我们否认以往的这些价值观，而是通过分析长期数据，让我们更清晰的理解自己的价值观。
11月16日大数据行业大会T11将在北京召开，届时会发布许多和我们息息相关的新技术，睡前消息编辑部也会持续关注，每个人都可以思考和讨论我们需要什么样的大数据时代。
好，344期睡前消息到此结束，感谢大家收看，我们周二再见。
