著名影视制片人张涛：积极拥抱大数据，挖掘电影票房新可能

（文/贾亨凡）数字科技大发展以来，影视行业进入新时代，因电影票房收入是衡量电影消费市场价值实现的重要指标，所以怎么利用数字化科技对观影者特征、电影产品和数字环境进行全面分析和体系构建，对电影作品的票房进行准确预测，从而对电影的排片进行合理布局和安排，提高电影的上座率，是影视制片管理的必然之路。行业的数字化进程，离不开一众专家学者的推动，张涛无疑就是其中的代表人物。

在数字科技的高速发展下，数字影视制片成为了影视行业的重中之重，同时影视行业也迎来了巨大的发展机遇。近年来，随着一批批影视制片人不断钻研创新，行业在数字化方面取得了很多突破性的收获和成果。但随着影视行业的发展，海量的影片资源也对影视市场造成了一定的冲击，整体市场正从“增量争夺”转入“精量竞争”，针对用户“精耕细作”已是大势所趋。如何使市场趋于饱和的当下，通过数字化技术提前预测到用户的喜好、精准分析用户信息、提前预测电影票房是亟待解决的问题，也是业内专家、学者一直在努力研究的方向。

张涛是中国影视制片行业的尖端人才，现担任北京略火数字动漫设计有限公司制片人，同时他还担任中国管理科学研究院商学院大国创新智库客座教授。他自毕业后就在各大影视传媒公司工作，一直从事影视商务经理、商务总监、副总裁、商务制片人等和影视制片紧密相关的工作。在影视行业深耕多年的他对影视项目的规划和管理、剧本和演员挑选、影视票房预测和评估等方方面面都有着深入的研究和丰富的实践经验。

张涛认为，电影票房的预测研究需要借助数字化高科技的支持，要用机器学习与模型融合的视角来构建电影票房预测模型，例如运用Python语言中数据定向requests+bs4+re 爬虫等库采集消费者特征、电影产品特征、数字环境特征等数据，通过对这些数据的分析、筛选和清洗处理后，再创新运用stacking 算法对Distributed Ran-dom Forest（分布式随机树森林）、Extremely Randomized Trees（极端随机树）、Generalized Linera Model（广义线性模型）三类经典模型进行五折交叉折叠训练并相互融合，以此准确地把预测未来电影票房。基于此，他研发出“基于数据挖掘的电影票房预测分析系统V1.0”技术成果。

该技术成果推出之后，得到业内的一致好评，被广泛应用于各大知名影视公司。据业内多名影视专家、学者反馈，该技术成果所运用的创新方法优点在于，首先让所构建的电影票房预测模型的泛化能力更广，预测误差更低、契合度更强；其次对电影消费影响中的主创团队老师作品票房影响力、数字化渠道营销物料投放量、演员历史作品票房影响力、电影类型和舆论热点在新情境下的电影消费具有重要影响作用。为影视行业创造了巨大的经济收益，发挥了无可估量的行业价值。

目前，除了“基于数据挖掘的电影票房预测分析系统V1.0”，张涛还有“基于人工智能的个性化电影推荐系统V1.0 ”、“基于VR影像的电影取景结构设计平台V1.0”等其他科研成果，他还在百忙之中对《大数据下电影舆情数据挖掘与风险监控研究》等课题进行研究，这些技术成果的推出，加速构建和完善了影视制片体系，显著提高了中国影视制片行业的整体科技水平。

由于张涛多年来一直在影视制片行业深耕在行业并持续进行创新性研究，让他在业内享有非常高的知名度和影响力，是中国影视制片领域当之无愧的领军人物，国内各大影视企业经常邀请他担任重要活动的评审，多名知名影视企业负责人表示，“张涛是我们业内数字制片领域的佼佼者，各大评审活动必须要有他坐镇，没有他坐镇，我们感觉少了该有的底气，只有他在，才让我们具更有各大的号召力，他在业内的科研创新能力和影响力皆有目共睹。”

虽然张涛早已在业内获得赞誉无数，但以上荣誉并没有让张涛止步不前，张涛表示，未来将持续专注影视制片的数字化发展创新之路，为影视行业整体数字化、智能化水平的提升提供全面的支持。以他的科研实力和行业实践经验，相信他今后的研发成果定能为影视行业的数字化、智能化转型和升级带来无限可能。