红色通缉令

《红色通缉令》是一部兼具喜剧、动作、惊悚和犯罪元素的电影。故事发生在国际刑警发布红色通缉令的背景下，主人公约翰·哈特利是联邦调查局的顶尖犯罪侧写师，他正在调查一宗大胆的抢劫案。然而，在调查过程中，约翰却陷入了困境，不得不与世界头号艺术品大盗诺兰·布斯合作，以抓捕世界头号通缉的艺术品窃贼“主教”。这一决定引发了一系列令人激动的冒险，三人将环游世界，经历穿越舞池、被困在隐蔽监狱、进入丛林等刺激场景。与此同时，他们之间的默契也在不断增加。《红色通缉令》由罗森·马歇尔·瑟伯担任导演和编剧，他曾执导过《乌龙特工》和《摩天营救》等影片。制片人团队包括SevenBucksProductions的海拉姆·加西亚、道恩·强森和丹妮·加西亚，以及FlynnPictureCo.的比尤·弗林和BadVersion,Inc.的瑟伯。这部电影是一部紧跟潮流的全球猫捉老鼠游戏，充满了紧张刺激的情节和令人捧腹大笑的喜剧元素。同时，里图·阿亚和克里斯·迪亚曼托波洛斯也加入了该片的全明星阵容。《红色通缉令》将带给观众一场充满惊喜和娱乐的电影体验。

这篇影评可能有剧透

本文首发于公众号【IFeng电影】零创新的“大数据电影”你要一直看下去吗？

设想一下，你是一家大型影视公司的决策者，手握2亿美金预算。

有人找上门来，说有这样一个电影项目，打算找“巨石”强森和“死侍”瑞安·雷诺兹担纲双男主，女主邀请“神奇女侠”盖尔·加朵。

影片讲述探险盗宝的故事，同时融合动作、悬疑、喜剧等元素。叙事会有多重反转，还计划全世界取景拍摄，帅哥、美女、豪车、飞机、爆炸、美景应有尽有，你愿意投2亿美金吗？

正当你犹豫的时候，对方反手掏出一堆“大数据”。他告诉你，根据对上亿用户的分析，只要满足以上这些要素的电影就能大卖。

可能你依然对这个项目存疑，不过网飞被说服了，于是就有了这部堪称用“大数据”打造的电影——《红色通缉令》。

这部电影彰显了某种事实，观众就像网飞的“罪犯”，大数据分析就像“侧写”。

大数据起家的Netflix

诚如某位影迷所言，仅看《红色通缉令》的海报，谁负责卖肉、谁负责卖颜、谁负责卖笑，一目了然，整个卡司就像套用公式。

网飞作为全球流媒体巨头，最大的一个优势就是掌握了数以亿计的用户数据，可以总结出什么样的观众爱看什么样的作品，甚至可以深入到影像风格、剧情走向等更微观的创作中。

曾经火爆全球、使网飞一战成名的《纸牌屋》就是一部充分利用大数据的作品。

那是2012年前后，迪士尼、华纳等传统影视巨头加入流媒体之战，大幅推高版权价格，网飞不得不开始布局原创作品。

但网飞没有盲目投拍，而是利用数据寻找项目。

网飞内容首席主管泰德·萨兰德斯（Ted Sarandos）是英国版《纸牌屋》的忠实观众。他调查了平台用户的收看习惯后得出结论，大卫·芬奇和凯文·史派西的合作会吸引大量观众。

当时很多传统电视台也对这部剧有兴趣，想看过试播集再决定。但网飞数据在手，看都没看就下订单了，而且一次性预定了前两季共26集。

这部在接下来的几年连续横扫提名、霸榜收视的《纸牌屋》，成为网飞播出的首部原创剧，带来了1000万付费用户。

据36氪报道，《纸牌屋》所使用的数据库包含了3000万用户的收视选择、400万条评论、300万次主题搜索、评论、暂停、回放、快进等动作信息，用户评分、用户搜索数据、演员导演喜爱程度，电视节目收看行为，剧集播放设置、剧情导向选择，剧播放时间等。

其海量的用户数据积累和分析，为制作方决策提供了精准的依据。

过去几年网飞树立了“只给钱、不干涉创作”的甲方形象。马丁·斯科塞斯、奉俊昊、《王国》编剧都提过这一点。

但他们是大艺术家赛道里的人物，稀少而独特。

网飞海量原创内容如何成片，演员和导演怎么选，在哪个时间段进行播出，大部分都由广大受众的喜好统计决定，从而实现“C to B”，即由用户需求决定生产。

《周六夜现场》曾调侃网飞的海量式生产和对用户的拿捏——一部小语种剧集获得续订，因为地球某个角落里有个老太太还在追这部剧。

大数据的成功和失败

那么《红色通缉令》表现如何呢？我们也用数据来窥探一二。

据Samba TV报道，上线前三天内，美国420万户、英国72万户、德国33万户、澳大利亚4万户家庭观看了该片。

TV Time报道，首映周末，《红色通缉令》成为美国第二大流媒体播放量的电影。

口碑方面IMDb上近7万人打出了6.4分，比较马马虎虎。

这个评分与豆瓣的6.6（2.2万人评价）非常接近，看来在这部电影上，国内外的观众似乎有相近判断。

大影评人汇集的Meta Score，《红色通缉令》评分只有可怜的37分。

烂番茄网站，新鲜度只有区区35%，不过代表普通观众口味的爆米花指数则达到了91%，显然产生了严重的审美差异，爆米花指数基本验证了网飞的判断。

那么在资深电影评论者眼里，《红色通缉令》究竟是怎样的一部电影？参考下面的两段代表性差评也许就能理解。

《偏锋杂志》Keith Watson：持续不断的动作戏也无法掩盖这部电影是多么的陈腐、老套和无聊。

《卫报》Benjamin Lee：《红色通缉令》毫无灵魂毫无效果，看起来就像是好莱坞大片的翻拍。它就像一个机器人在演播室看了二十年多年的电影，并吐出了一个传真复写作为实验。（多么冷峻、形象的比喻，推荐国内影评人学习）

“stale”（不新鲜的）、“Secondhand”（二手的）、“pastiche”（刻意模仿的作品）、“soulless”（没有灵魂的）这些关键词都在指责《红色通缉令》缺少创新。

整个作品像“晚会电影”，一锅乱炖。

片中道恩·强森饰演的FBI探员（实际也是盗贼）是一名“犯罪侧写师”，通过对作案手法、现场布置、犯罪特征等的分析，勾画案犯的犯罪心态，从而对其下一步行动做出预测。

这个设定似乎与网飞炮制《红色通缉令》的方式如出一辙。观众就像网飞的“罪犯”，大数据分析就像“侧写”。

但大数据指向的是商业成功，而不是作品成功，这一点国内观众应该深有体会。

过去几年，国内影视投资者因几个爆款就轻率地得出“流量 IP”的公式，从而制造出一堆影视垃圾，直到今天还没消化完毕，余毒未清。

当然，在互联网时代，拒绝大数据是非常愚蠢的。它确实能帮助从业者发现一些规律、做出一些决策。

如今，国内越来越多从业者习惯每天点开猫眼专业版、灯塔专业版，查看相关的电影数据，为后续的工作及决策提供参考。

可以说大数据早已经渗透进我们工作与生活的每个角落，如同电力一般不可或缺。

只是电影作为一个文化产品，创造性一定是其核心价值，倘若每一部电影参考数据、出自流水线，那得多无聊？

就像片中的“小贱贱”瑞安·雷诺兹，从《死侍》到《失控玩家》再到这部《红色通缉令》，他一如既往地扮演着插科打诨的角色。虽然他擅长于此，也的确获得了诸多观众的青睐，但似乎也完全陷入到了这个窠臼中。

作为一个本应有创造性的演员，瑞安·雷诺兹自我“矮化”成了一块固定的拼图。

另外，影视创作属于长周期行为，在快节奏时代，按现有数据模型创作，很有可能变成刻舟求剑。

经典很难过时，快消品只能风靡一时。过分依赖大数据，其实是偷懒，一定程度上放弃了创作者艺术化、个人化的社会观察和自我感悟。

数据分析不是必要条件，只是锦上添花。但现在没有锦，只空放了一朵假花。

不过，《红色通缉令》的播放数据、评分走势、用户画像，甚至包括大洋彼岸的“豆瓣评分”和这篇文章，可能都将成为网飞未来的参考数据。

那么，我们就多看点好电影？