GÓC NHÌN: TẬN DỤNG DỮ LIỆU LỚN TRONG XÂY DỰNG NGÀNH CÔNG NGHIỆP ĐIỆN ẢNH Ở VIỆT NAM

GÓC NHÌN: THÚC ĐẨY QUAN HỆ ĐỐI TÁC CHIẾN LƯỢC TĂNG CƯỜNG VIỆT NAM - THÁI LAN

GÓC NHÌN CHUYÊN GIA: THÁO GỠ “NÚT THẮT” ĐỂ CÔNG NGHIỆP VĂN HÓA VIỆT NAM PHÁT TRIỂN

Bước vào thế kỷ 21, sự phát triển nhanh chóng của công nghệ thông tin và truyền thông đã  thách thức mọi ranh giới và tạo ra một sự kết nối toàn cầu chưa từng có. Trong bối cảnh này, ngành công nghiệp điện ảnh không chỉ là một phần quan trọng của văn hóa giải trí mà còn là một phần quan trọng của nền kinh tế, đóng góp vào sự phát triển của quốc gia. Ở Việt Nam, ngành công nghiệp điện ảnh đã trải qua nhiều giai đoạn phát triển thăng trầm. Tuy nhiên, để tiến xa hơn và đáp ứng nhu cầu ngày càng đa dạng của khán giả, việc hiểu và tận dụng dữ liệu lớn (big data) đã trở thành một điểm đặc biệt quan trọng.

Dữ liệu lớn (Big Data) là thuật ngữ được sử dụng để mô tả khối lượng lớn và phức tạp của dữ liệu được tạo ra từ nhiều nguồn khác nhau. Dữ liệu lớn được đánh giá bằng các thuật toán máy tính để tìm ra các mô hình và thông tin hữu ích từ đó. Ngoài ra, dữ liệu lớn cũng bao gồm các công nghệ, khoa học dữ liệu và các công cụ phân tích giúp các tổ chức trích xuất kiến thức từ ý nghĩa của dữ liệu và tìm ra các giải pháp cho các vấn đề của họ. Các nguồn dữ liệu lớn gồm có website, thiết bị di động, cảm biến IoT, máy móc và các hệ thống của tổ chức. Các ứng dụng của dữ liệu lớn được sử dụng trong nhiều lĩnh vực như y tế, tài chính, sản xuất, bán lẻ, giáo dục, nhân sự,... thu được thỏa mãn mới nhất của các chuyên gia về dữ liệu lớn là tránh các lỗi hệ thống phân tích có thể dẫn đến kết quả sai lệch hoặc ảnh hưởng đến quyết định của người dùng. Dữ liệu lớn là nhân tố quan trọng thúc đẩy kết nối thế giới số với thế giới thực, tạo nền tảng cho Internet kết nối vạn vật (IoT). Chính vì thế, phân tích dữ liệu lớn hữu ích cho hoạt động phân tích, tính toán và dự báo cho các hoạt động kinh tế – xã hội, trong đó có cả lĩnh vực văn hóa nghệ thuật. Trong bối cảnh cách mạng công nghiệp 4.0 đang nhận được nhiều sự quan tâm của cả thế giới, việc xem xét ứng dụng dữ liệu lớn trở thành một phần không thể thiếu trong hoạt động văn hóa nghệ thuật nói chung, điện ảnh nói riêng.

Phân tích dữ liệu lớn hữu ích cho hoạt động phân tích, tính toán và dự báo cho các hoạt động kinh tế – xã hội, trong đó có cả lĩnh vực văn hóa nghệ thuật. (hình minh họa)

Công nghiệp điện ảnh là một ngành kinh tế sáng tạo, sử dụng tài năng điện ảnh, nguồn lực văn hóa, kết hợp với công nghệ và kỹ năng kinh doanh để tạo ra các tác phẩm điện ảnh và dịch vụ điện ảnh. Dữ liệu lớn (big data) trong xây dựng ngành công nghiệp điện ảnh đề cập đến việc thu thập, lưu trữ, và sử dụng một lượng lớn thông tin số hóa để cải thiện mọi khía cạnh của ngành điện ảnh. 

Đầu tiên là sản xuất điện ảnh. Dữ liệu lớn có thể giúp các nhà sản xuất thu thập thông tin về xu hướng của khán giả, phản ứng của họ đối với các yếu tố cụ thể trong phim, và thậm chí là sự hiệu quả của diễn xuất. Nhờ đó, họ có thể điều chỉnh quyết định sản xuất, kịch bản, và chỉ đạo diễn để tạo ra các tác phẩm phù hợp với thị hiếu của khán giả.

Thứ hai là tiếp thị và phát hành phim. Dữ liệu lớn giúp các hãng phân phối và nhà quảng cáo hiểu rõ hơn về đối tượng mục tiêu, phân phối phim một cách hiệu quả hơn, và tối ưu hóa chiến dịch tiếp thị. Thông qua việc theo dõi phản hồi của khán giả, họ có thể tối ưu hóa chi phí quảng cáo và đảm bảo rằng phim được quảng bá đến đúng đối tượng.

Thứ ba là có ý nghĩa đối với kỹ thuật và hiệu suất của điện ảnh. Dữ liệu lớn cũng đóng vai trò quan trọng trong việc quản lý và tối ưu hóa hệ thống kỹ thuật, từ quá trình sản xuất đến phân phối và trình chiếu. Điều này có thể giúp giảm thất thoát, nâng cao hiệu suất, và cải thiện trải nghiệm của khán giả khi xem phim.

Thứ tư là giúp ích cho việc dự đoán xu hướng. Dữ liệu lớn cho phép ngành công nghiệp điện ảnh dự đoán các xu hướng trong thị trường, từ thị hiếu của khán giả đến yêu cầu về nội dung, giúp các nhà sản xuất và nhà phân phối thích nghi nhanh chóng với biến đổi trong ngành.

Việc xây dựng và sử dụng dữ liệu lớn trong ngành công nghiệp điện ảnh đóng một vai trò quan trọng như sau:

Một là, dữ liệu lớn giúp ngành công nghiệp điện ảnh hiểu rõ hơn về sở thích và hành vi của khán giả. Dữ liệu này bao gồm phân tích tâm trạng trên mạng xã hội, doanh thu bán vé, đánh giá trực tuyến và thông tin về đối tượng. Thông qua phân tích dữ liệu về lịch sử xem phim, đánh giá trực tuyến, và tương tác trên mạng xã hội, các hãng sản xuất và phát hành có thể tùy chỉnh nội dung và chiến dịch tiếp thị để đáp ứng nhu cầu của khán giả.

Hai là, các hãng sản xuất sử dụng phân tích để dự đoán hiệu suất tại quầy vé và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu cho quá trình sản xuất và tiếp thị phim. Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử và xu hướng thị trường, họ có thể ước tính xem một bộ phim cụ thể có khả năng hoạt động như thế nào.  Từ đó, ngành điện ảnh có khả năng đoán trước mức thành công tiềm năng của một bộ phim, giúp họ đưa ra quyết định liên quan đến ngân sách sản xuất, tiếp thị, và phát hành, giảm thiểu rủi ro tài chính.

Theo đó, dữ liệu lớn giúp đánh giá hiệu suất của phim sau khi ra mắt, cho phép ngành điện ảnh rút ra kết luận về những yếu tố nào ảnh hưởng đến sự thành công và điều chỉnh theo thời gian thực. Đó là sử dụng các nguồn dữ liệu khác nhau, bao gồm lịch sử xem phim, phản hồi khán giả, đánh giá, doanh thu, và dữ liệu xã hội, để thu thập thông tin về hiệu suất của phim sau khi ra mắt. Dữ liệu này có thể được tự động cập nhật và theo dõi trong thời gian thực. Hoặc sử dụng công cụ và thuật toán phân tích dữ liệu lớn để xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất của phim qua phân tích về độ hot của diễn viên, thể loại, đạo diễn, đánh giá từ người dùng và nhà phê bình, và nhiều yếu tố khác.

Bên cạnh đó, dữ liệu lớn cũng giúp dự đoán tương lai của phim dựa trên dữ liệu hiện tại. Các mô hình dự đoán có thể giúp dự báo doanh thu tương lai, xu hướng xem phim, và sự thành công tiềm năng; giúp hiểu rõ cảm nhận và ý kiến của khán giả và giúp điều chỉnh chiến lược tiếp theo; đánh giá hiệu suất của phim và xác định những yếu tố cần điều chỉnh về quảng cáo, chiến lược phát hành, hoặc thậm chí cách sản xuất phim tiếp theo.

Dữ liệu lớn còn cho phép ngành điện ảnh cải thiện tiếp tục chiến lược và tái định hình phim sau khi ra mắt dựa trên phản hồi và dữ liệu hiệu suất thời gian thực. Ngoài ra, sử dụng học máy và trí tuệ nhân tạo để phát triển mô hình dự đoán và quyết định thông minh dựa trên dữ liệu lớn. Điều này có thể giúp ngành điện ảnh tối ưu hóa chiến lược phát hành và sản xuất. Dữ liệu lớn cũng cho phép ngành điện ảnh theo dõi hoạt động của đối thủ và cạnh tranh trong thị trường, từ đó thúc đẩy sự cạnh tranh và tối ưu hóa chiến lược.

Ba là, dữ liệu lớn giúp tối ưu hóa quá trình sản xuất phim bằng cách giám sát chi phí, lên lịch quay, quản lý tài nguyên, và đảm bảo sự hiệu quả trong việc sử dụng nguồn lực. Theo đó, chúng ta có thể sử dụng dữ liệu lớn để theo dõi và phân tích chi phí sản xuất phim ở các khâu như quản lý ngân sách, dự báo chi phí, theo dõi các khoản chi tiêu và tìm cách tiết kiệm tiền và nguồn lực. Đồng thời, sử dụng dữ liệu lớn để lên lịch quay một cách hiệu quả bằng cách đánh giá thời gian cần thiết cho từng cảnh quay, tối ưu hóa thời gian làm việc của diễn viên và nhóm làm phim, và đảm bảo rằng các nguồn lực như địa điểm quay, thiết bị và nhân lực được sử dụng tối ưu. Thêm vào đó, dữ liệu lớn có thể giúp quản lý tài nguyên như thiết bị, đạo cụ, và địa điểm quay một cách hiệu quả. Nó có thể dự đoán khi nào cần mua sắm mới, bảo trì thiết bị, và sắp xếp  nguồn lực, thiết bị để đảm bảo rằng chúng luôn sẵn sàng sử dụng. Sử dụng dữ liệu lớn  cũng giúp đánh giá hiệu suất sản xuất phim qua việc theo dõi tiến độ sản xuất, phân tích cách diễn viên và nhóm làm phim làm việc, và đảm bảo rằng mọi người hoàn thành công việc theo kế hoạch. Cuối cùng, dữ liệu lớn có thể giúp quản lý sản xuất phim nhận biết vấn đề sớm và đưa ra quyết định dựa trên thông tin thời gian thực, theo dõi phản hồi từ khán giả trên mạng xã hội để đánh giá cảm nhận và phản ứng đối với trailer, quảng cáo, hoặc các yếu tố khác của phim. Dữ liệu xã hội có thể giúp điều chỉnh chiến dịch tiếp thị và thay đổi phần nội dung để đáp ứng mong muốn của khán giả. Còn công nghệ trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng để dự đoán xu hướng thị trường, phân tích dữ liệu chi phí, và tối ưu hóa lịch quay dựa trên các yếu tố phức tạp.

Dữ liệu lớn giúp tối ưu hóa quá trình sản xuất phim bằng cách giám sát chi phí, lên lịch quay, quản lý tài nguyên, và đảm bảo sự hiệu quả trong việc sử dụng nguồn lực... (ảnh minh họa) 

Bốn là, thông qua hệ thống gợi ý dựa trên dữ liệu lớn, khán giả được tiếp cận với nội dung phù hợp với sở thích cá nhân, giúp tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa và giữ khán giả tham gia lâu dài. Theo đó, hệ thống bắt đầu bằng việc thu thập dữ liệu từ người dùng, gồm thông tin như lịch sử xem phim, đánh giá, phản hồi, thể loại phim ưa thích, diễn viên yêu thích, vị trí địa lý, và thời gian xem phim. Dữ liệu này có thể được thu thập thông qua các nền tảng trực tuyến, ứng dụng di động, hoặc thiết bị ghi dấu truy cập. Dữ liệu này sau đó được phân tích và biểu đồ hóa để tạo ra hồ sơ cá nhân hóa cho từng khán giả. Hệ thống sử dụng dữ liệu cá nhân để đề xuất nội dung phù hợp. Các thuật toán gợi ý có thể so khớp sở thích của người dùng với phim, chương trình TV, hoặc video khác dựa trên đối chiếu với các hồ sơ tương tự. Hệ thống liên tục theo dõi phản hồi từ khán giả về nội dung đã được gợi ý. Điều này bao gồm đánh giá sao, xem lại, lựa chọn phim, và thời lượng xem. Thông tin phản hồi này được sử dụng để cải thiện khả năng gợi ý trong tương lai. Hệ thống sử dụng học máy và các thuật toán để tối ưu hóa quá trình gợi ý. Nó có thể điều chỉnh gợi ý dựa trên thay đổi trong sở thích của người dùng và thời gian thực sự. Dựa trên thông tin thu thập và phản hồi từ khán giả, hệ thống tạo ra một trải nghiệm cá nhân cho mỗi người dùng. Nó có thể gợi ý danh sách phim, tạo bản dựng riêng cho từng người dùng, hoặc tạo nội dung tùy chỉnh. Như vậy, trải nghiệm cá nhân hóa giúp khán giả cảm thấy họ được quan tâm và hiểu rõ. Điều này tạo điều kiện cho sự tương tác lâu dài với nền tảng phát sóng hoặc dịch vụ truyền hình, giúp giữ chân khán giả và tạo sự trung thành.

Năm là, dữ liệu lớn giúp theo dõi và phát hiện các trường hợp đạo nhái trực tuyến, bảo vệ doanh thu của ngành điện ảnh và quyền sở hữu trí tuệ. Điều này bắt đầu bằng thu thập dữ liệu về nhiều tài liệu liên quan đến phim, bao gồm bản gốc của phim, nội dung trên các trang web trực tuyến, và thông tin về các nguồn phim chính thống. Sau đó sử dụng các thuật toán phân tích dữ liệu lớn, hệ thống có thể so sánh nội dung của tài liệu gốc với các phiên bản trái phép trên các trang web, dịch vụ trực tuyến, hoặc mạng lưới ngang hàng (P2P). Các công cụ này có thể kiểm tra sự tương đồng về hình ảnh, âm thanh, văn bản và các chỉ số khác. Dữ liệu lớn cho phép theo dõi các trường hợp đạo nhái trực tuyến trên quy mô lớn, đồng thời theo dõi xu hướng và quy mô của việc sao chép bất hợp pháp, giúp các công ty sản xuất phim và chủ sở hữu quyền sở hữu trí tuệ nhận biết các mối đe dọa đối với doanh thu của họ.

Dữ liệu lớn có thể giúp tạo ra báo cáo tự động về các trường hợp đạo nhái trực tuyến. Các báo cáo này cung cấp thông tin về nguồn gốc, phạm vi và quy mô của việc sao chép trái phép, giúp tối ưu hóa quá trình xử lý các vi phạm bản quyền, cung cấp bằng chứng cho các cơ quan thực thi pháp luật để theo dõi và đưa ra các tình tiết hình sự đối với các trường hợp đạo nhái trực tuyến.

Sáu là, dữ liệu lớn giúp tối ưu hóa chiến lược  phát hành phim, từ việc xác định ngày phát hành phù hợp đến việc quyết định địa điểm và nền tảng phát hành phù hợp để tối đa hóa doanh thu. Điều này được thực hiện bằng cách phân tích dữ liệu xã hội, sự tương tác trực tuyến, và dữ liệu thống kê giúp xác định đặc điểm và sở thích của khán giả tiềm năng. Dữ liệu lớn có thể sử dụng để dự đoán tương tác của khán giả với phim, bao gồm số lần xem, phản hồi trực tuyến, và lượng doanh thu dự kiến.  Đồng thời theo dõi phản hồi từ khán giả trên các nền tảng xã hội để đánh giá cảm nhận và phản ứng đối với trailer, quảng cáo, hoặc thông tin liên quan đến phim. Dữ liệu xã hội có thể giúp điều chỉnh chiến lược phát hành để thúc đẩy sự tham gia và quan tâm của khán giả.

Bên cạnh đó, chúng ta có thể dựa trên thông tin về đối tượng mục tiêu và thị trường, quyết định địa điểm phát hành phù hợp, lựa chọn nền tảng phát hành phim phù hợp, bao gồm rạp chiếu phim, dịch vụ trực tuyến, truyền hình cáp, và các nền tảng khác; cũng như sử dụng dữ liệu lớn để xác định chiến lược quảng cáo và tiếp thị hiệu quả nhất để thu hút sự quan tâm của khán giả,  điều chỉnh chiến lược phát hành dựa trên phản hồi của khán giả và dữ liệu hiệu suất thực tế.

Bảy là, dữ liệu lớn có thể cung cấp thông tin về các xu hướng và yếu tố phim phổ biến, giúp các nhà làm phim và biên kịch tạo nên nội dung hấp dẫn và thú vị cho khán giả. Theo đó, chúng ta có thể sử dụng dữ liệu lớn từ các mạng xã hội, trang web đánh giá phim, và các nền tảng trực tuyến khác để phân tích cảm nhận và phản hồi của khán giả đối với các phim, giúp xác định những yếu tố phim nào là phổ biến và được yêu thích bởi khán giả.

Chúng ta cũng có thể sử dụng phân tích từ khóa và hashtags trên các nền tảng trực tuyến để tìm hiểu về các chủ đề và xu hướng phim đang được thảo luận nhiều nhất trong cộng đồng mạng. Điều này có thể giúp tạo ra nội dung liên quan đến những chủ đề hot. Đồng thời sử dụng các thuật toán NLP để phân tích đánh giá, bình luận, và bài viết trực tuyến về phim để nhận biết cảm xúc của khán giả đối với phim và xác định các yếu tố phim nào được nhắc đến tích cực hoặc tiêu cực. Cũng như sử dụng dữ liệu lớn để theo dõi các xu hướng văn hóa trực tuyến, bao gồm memes, trào lưu và cách diễn đạt trực tuyến để tạo nội dung phù hợp với ngôn ngữ và văn hóa trên mạng xã hội hiện tại.

Nhiều nước trên thế giới đã áp dụng dữ liệu lớn (big data) trong ngành công nghiệp điện ảnh để tối ưu hóa sản xuất nội dung, tăng trải nghiệm của người xem, và tối ưu hóa hiệu suất kinh doanh. Ở Mỹ, Netflix là một trong những ví dụ nổi bật về việc sử dụng dữ liệu lớn để phân tích sở thích của người xem. Họ sử dụng dữ liệu để tạo nội dung tùy chỉnh và gợi ý phim cho từng người dùng, cải thiện trải nghiệm xem phim.

Netflix áp dụng công nghệ trong các quy trình từ sáng tạo đến phổ biến tác phẩm điện ảnh.

Theo đó, Netflix theo dõi mọi tương tác của người dùng trên nền tảng của họ như việc lựa chọn phim, thời gian xem, xem bao nhiêu tập/phút mỗi tập, đánh giá phim, và thậm chí cả việc tạm dừng, tua lại hoặc bỏ qua phim. Họ cũng ghi nhận dữ liệu về thiết bị sử dụng, địa điểm, và nhiều thông tin khác. Dữ liệu thu thập được giúp Netflix xây dựng một hồ sơ cá nhân cho từng người dùng, bao gồm thông tin về sở thích, thể loại phim yêu thích, và lịch sử xem phim. Họ sử dụng các thuật toán máy học để phân tích dữ liệu này và dự đoán những phim có khả năng thu hút người dùng. Dựa trên hồ sơ cá nhân, Netflix sử dụng thuật toán gợi ý phim để đề xuất cho người dùng các phim mà họ có thể quan tâm. Hệ thống này liên tục cập nhật và cải thiện dựa trên hành vi xem phim mới nhất của người dùng. Netflix sử dụng dữ liệu để phát triển nội dung tùy chỉnh. Họ thậm chí sản xuất nhiều loạt phim và chương trình dựa trên thông tin về sở thích của người dùng. Netflix đánh giá hiệu suất các chương trình, tập phim và gợi ý để hiểu rõ sự tương tác của người dùng với nội dung. Họ sử dụng dữ liệu này để điều chỉnh thuật toán và cải thiện trải nghiệm người dùng. Tất cả các phần này kết hợp lại để tạo ra một trải nghiệm xem phim cá nhân hóa cho mỗi người dùng, giúp họ tìm thấy và tận hưởng nội dung phù hợp với sở thích của họ. Netflix đã thành công trong việc sử dụng dữ liệu lớn để cải thiện dịch vụ của họ và thu hút một lượng lớn người dùng trên toàn thế giới.

Ở Hàn Quốc, CJ Entertainment, một trong những tập đoàn điện ảnh lớn của Hàn Quốc, đã sử dụng dữ liệu lớn để phân tích và dự đoán thành công của các bộ phim. Họ đã tạo ra các dự án dựa trên dữ liệu để đảm bảo hiệu suất tài chính của các dự án điện ảnh. Theo đó, CJ Entertainment đã thu thập một loạt dữ liệu liên quan đến các bộ phim, bao gồm dữ liệu về lịch sử xem phim, đánh giá từ người dùng, dữ liệu xã hội, dữ liệu về các dự án điện ảnh trước đó và doanh thu của họ. Dữ liệu này sau đó được phân tích bằng cách sử dụng các công cụ và thuật toán phân tích dữ liệu lớn. Phân tích này giúp xác định các xu hướng, mô hình thành công, và yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất của các bộ phim trước đây. Dựa trên phân tích dữ liệu, CJ Entertainment đã phát triển các mô hình dự đoán dựa trên học máy và trí tuệ nhân tạo. Những mô hình này có khả năng dự đoán doanh thu dự kiến của các dự án điện ảnh trong tương lai dựa trên các yếu tố như thể loại, diễn viên, đạo diễn, và thời gian ra mắt. Dựa trên dự đoán và phân tích dữ liệu, CJ Entertainment có thể tạo chiến lược tài chính cho mỗi dự án điện ảnh. Họ có thể quyết định về nguồn tài chính cần thiết, ngân sách tiếp thị và quảng cáo, và ngày ra mắt tối ưu. Khi các bộ phim ra mắt, CJ Entertainment theo dõi hiệu suất của họ trong thời gian thực bằng cách sử dụng dữ liệu lớn. Điều này cho phép họ điều chỉnh chiến lược và ngân sách nếu cần thiết dựa trên phản hồi và dữ liệu hiệu suất thực tế. Dữ liệu lớn cũng có thể được sử dụng để tối ưu hóa quá trình sản xuất phim và quản lý nguồn lực. Họ có thể đảm bảo rằng các dự án điện ảnh được thực hiện với ngân sách tối thiểu và hiệu suất tối đa.

CJ Entertainment, một trong những tập đoàn điện ảnh lớn của Hàn Quốc đã sử dụng dữ liệu lớn để phân tích và dự đoán thành công của các bộ phim. 

Ở Trung Quốc, Alibaba Pictures là một công ty phát triển phim và truyền hình tại Trung Quốc, và họ sử dụng dữ liệu lớn để cải thiện việc tiếp thị và phân phối phim. Họ tận dụng dữ liệu người dùng từ các nền tảng trực tuyến khác nhau của Alibaba để tùy chỉnh chiến dịch tiếp thị. Theo đó, Alibaba Pictures kết hợp và tích hợp dữ liệu từ nhiều nền tảng khác nhau trong hệ thống của Alibaba, bao gồm dữ liệu từ các ứng dụng di động, trang web thương mại điện tử, dịch vụ thanh toán điện tử (Alipay), dịch vụ video trực tuyến (Youku), và nhiều nền tảng khác để tạo ra một nguồn dữ liệu đa dạng và phong phú. Dữ liệu này sau đó được phân tích để hiểu hơn về hành vi và sở thích của người dùng trên các nền tảng. Phân tích dữ liệu này giúp xác định đối tượng mục tiêu và các yếu tố quyết định trong quá trình quyết định xem phim. Dựa trên phân tích dữ liệu, Alibaba Pictures có thể tạo ra các chiến dịch tiếp thị tùy chỉnh để tiếp cận khán giả mục tiêu. Họ có thể chọn các kênh tiếp thị thích hợp như quảng cáo trực tuyến, email marketing, quảng cáo xã hội và nhiều kênh khác để tương tác với khán giả. Alibaba Pictures cung cấp nội dung liên quan đến các bộ phim của họ dựa trên dữ liệu về sở thích của người dùng. Họ có thể tạo ra nội dung quảng cáo, video trailer, và thông tin bổ sung mà người dùng có khả năng quan tâm. Bên cạnh đó, sử dụng dữ liệu lớn và học máy, Alibaba Pictures có thể dự đoán tương tác của khán giả với các chiến dịch tiếp thị và nội dung phim, giúp họ điều chỉnh chiến dịch theo thời gian thực để tối ưu hóa hiệu suất. Alibaba Pictures cũng sử dụng dữ liệu để quản lý quá trình phân phối phim. Họ có thể xác định thị trường tiềm năng và địa điểm phát hành phù hợp dựa trên dữ liệu về sở thích và hành vi khán giả. Họ theo dõi và đánh giá hiệu suất của các chiến dịch tiếp thị và phát hành phim bằng cách sử dụng dữ liệu lớn, từ đó giúp họ học hỏi và điều chỉnh chiến lược để đảm bảo tối ưu hóa hiệu suất tài chính.

Ở Ấn Độ, Tập đoàn truyền thông và giải trí Viacom18 ở Ấn Độ đã sử dụng dữ liệu lớn để hiểu hơn về người xem và tạo nội dung dựa trên dữ liệu người dùng. Họ đã tạo ra các sản phẩm truyền hình và phim dựa trên các xu hướng và sở thích của khán giả. Viacom18 đã tích hợp hệ thống để thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như từ trang web, ứng dụng di động, và các dịch vụ truyền hình của họ. Dữ liệu này bao gồm lịch sử xem, thời gian xem, loại nội dung được xem, và hành vi trực tuyến của khán giả. Dữ liệu này sau đó được phân tích để hiểu rõ hơn về sở thích và thói quen xem của khán giả. Phân tích này bao gồm việc xác định các thể loại phim, chương trình truyền hình, và yếu tố phim mà khán giả yêu thích. Dữ liệu được sử dụng để xây dựng hồ sơ người dùng cá nhân hóa cho từng khán giả. Hồ sơ này chứa thông tin về sở thích, đối tượng mục tiêu, và xu hướng xem phim của từng người dùng. Dựa trên hồ sơ người dùng, Viacom18 sử dụng hệ thống gợi ý để đề xuất nội dung phù hợp với mỗi khán giả. Họ có thể tạo ra danh sách phim, chương trình truyền hình, và video liên quan đến sở thích của từng người dùng. Viacom18 sử dụng dữ liệu để tạo nội dung truyền hình và phim dựa trên những yếu tố mà dữ liệu cho thấy khán giả yêu thích. Họ có thể phát triển kịch bản và ý tưởng dựa trên các xu hướng và sở thích đang thịnh hành. Dữ liệu lớn cũng giúp Viacom18 quyết định thời điểm phát sóng phù hợp nhất cho các chương trình truyền hình và các bộ phim để tối đa hóa sự quan tâm của khán giả. Dữ liệu lớn cung cấp khả năng theo dõi và đánh giá hiệu suất của các chương trình và bộ phim dựa trên tương tác của khán giả và lịch sử xem. Họ có thể đo lường tỷ lệ xem, tương tác, và phản hồi để điều chỉnh nội dung và chiến dịch tiếp thị. Dữ liệu lớn cũng cho phép Viacom18 theo dõi xu hướng và sự thay đổi trong sở thích của khán giả theo thời gian. Họ có thể điều chỉnh chiến dịch và nội dung để đáp ứng những thay đổi này.

Nhìn chung, các quốc gia trên thế giới đã áp dụng dữ liệu lớn trong ngành công nghiệp điện ảnh để tối ưu hóa quá trình sản xuất, tạo ra nội dung phù hợp và cải thiện trải nghiệm của người xem. Việc sử dụng dữ liệu lớn đã giúp ngành điện ảnh thích nghi với sự biến đổi trong thị trường và sở thích của khán giả.

Thực trạng phát triển công nghiệp điện ảnh ở nước ta cho thấy, chịu ảnh hưởng của cuộc cách mạng công nghệ 4.0, hoạt động sản xuất, phát hành và phổ biến phim toàn cầu nói chung và Việt Nam nói riêng có nhiều thay đổi. “Sự thay đổi này không chỉ dừng lại ở kỹ thuật quay phim, xử lý hậu kỳ, hình thức quảng bá, tuyên truyền trước khi phát hành phim, các hình thức phổ biến phim (chiếu rạp, truyền hình, internet…) mà còn yêu cầu thay đổi cả nội dung phim cho phù hợp”. Sự thay đổi này, cùng với “sự ra đời của một số giải pháp xem phim trên nền tảng internet như Netflix, WeTV, IQIYI. Các giải pháp này có nhiều ưu điểm vượt trội, cung cấp cho khán giả các nguồn phim đa dạng, phong phú với mức chi phí hợp lý mà không bị hạn chế về mặt không gian và thời gian. Vì vậy, chiếu phim tại rạp có thể vẫn là phương thức chủ đạo thu hút khán giả, tuy nhiên, trụ cột doanh thu phát hành và phổ biến phim đang dần chuyển sang kinh doanh dịch vụ cung cấp phim theo yêu cầu dựa trên việc sử dụng các thiết bị nghe nhìn đầu cuối cá nhân. Song song với xu hướng phát triển này, số lượng phim nước ngoài chiếu tại Việt Nam cũng sẽ tăng mạnh”. Tất cả là bối cảnh để chúng ta tăng cường hơn nữa sử dụng dữ liệu lớn để phát triển công nghiệp điện ảnh.

Trụ cột doanh thu phát hành và phổ biến phim đang dần chuyển sang kinh doanh dịch vụ cung cấp phim theo yêu cầu dựa trên việc sử dụng các thiết bị nghe nhìn đầu cuối cá nhân.

Nước ta cũng đã bắt đầu áp dụng dữ liệu lớn trong ngành công nghiệp điện ảnh để nâng cao chất lượng sản phẩm và cải thiện hiệu suất kinh doanh. Tuy vậy, chúng ta cần phải làm nhiều hơn nữa để bắt kịp với xu thế chung của thế giới, giúp phát triển ngành công nghiệp điện ảnh. Để làm được như vậy, theo tôi cần có một số giải pháp như sau:

Thứ nhất là nâng cao nhận thức của toàn xã hội, đặc biệt là những người làm việc trong lĩnh vực điện ảnh về sử dụng dữ liệu lớn. Để làm được điều đó, chúng ta cần xây dựng các chương trình đào tạo dành cho các ngành liên quan đến công nghiệp điện ảnh, như điện ảnh, truyền thông, và kỹ thuật công nghệ thông tin để giới thiệu về ứng dụng dữ liệu lớn và cách nó có thể cải thiện ngành điện ảnh. Bên cạnh đó, cần tổ chức hội thảo, buổi thảo luận, và sự kiện liên quan đến dữ liệu lớn trong ngành công nghiệp điện ảnh. Những sự kiện này có thể tập trung vào những thành công quốc tế và những ứng dụng cụ thể trong ngành. Đồng thời, sử dụng truyền thông để tạo các chương trình truyền hình, bài viết trên báo, hoặc  clip quảng cáo để giới thiệu việc sử dụng dữ liệu lớn trong ngành điện ảnh và những lợi ích mà nó mang lại. Tạo các trường hợp thành công về việc sử dụng dữ liệu lớn trong ngành điện ảnh tại Việt Nam và chia sẻ chúng với cộng đồng. Những ví dụ cụ thể có thể  giúp tăng nhận thức về tiềm năng của dữ liệu lớn.

Thứ hai là cần xây dựng và hoàn thiện chính sách liên quan đến dữ liệu lớn và ứng dụng trong ngành công nghiệp điện ảnh. Trong đó, chính sách về bảo vệ dữ liệu cá nhân cần được thúc đẩy và tuân thủ nghiêm ngặt để đảm bảo quyền riêng tư của người dùng; Chính sách về bản quyền dữ liệu và quyền sở hữu dữ liệu cần được xác định rõ ràng; Các dự án hợp tác và chia sẻ dữ liệu giữa các công ty sản xuất và phân phối phim cần có một khung pháp lý rõ ràng để đảm bảo quản lý và bảo vệ dữ liệu; Chính phủ cần hỗ trợ và khuyến khích đầu tư trong việc phát triển hệ thống phân tích dữ liệu và công nghệ liên quan, bao gồm việc cung cấp các chính sách khuyến khích đối với các công ty công nghệ hoặc các quỹ đầu tư vào lĩnh vực này; Chính sách khuyến khích sản xuất các dự án sáng tạo và nội dung đa dạng dựa trên dữ liệu lớn; Các chính sách hỗ trợ nghiên cứu và phát triển trong lĩnh vực dữ liệu lớn và công nghệ  để thúc đẩy sáng tạo trong ngành điện ảnh.

Thứ ba là đầu tư nguồn lực cho triển khai dữ liệu lớn trong phát triển công nghiệp điện ảnh. Trong đó tập trung cho các hoạt động sau: Một là xây dựng hạ tầng cơ sở hợp lý. Đảm bảo rằng hệ thống máy chủ, lưu trữ và mạng cho công nghiệp điện ảnh ở Việt Nam được xây dựng và cải tiến để đáp ứng nhu cầu lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn. Sử dụng công nghệ điện toán đám mây có thể giúp giảm thiểu chi phí và tăng tính linh hoạt.  Bên cạnh đó cần thu thập và lưu trữ dữ liệu lớn. Dữ liệu là tài sản quý báu trong ngành công nghiệp điện ảnh. Đầu tư vào giải pháp thu thập, lưu trữ, và quản lý dữ liệu lớn giúp cải thiện quy trình sản xuất, quản lý nội dung và phân tích thị trường. Ngoài ra là chú ý xử lý và phân tích dữ liệu thông qua việc sử dụng công nghệ học máy và trí tuệ nhân tạo để phân tích dữ liệu lớn từ sản xuất, tiếp thị, và phản hồi của khán giả, giúp tạo ra nội dung điện ảnh hấp dẫn hơn và cải thiện trải nghiệm của khán giả. Hai là chú trọng đào tạo nhân lực. Đầu tư vào đào tạo nhân lực về dữ liệu lớn và công nghệ liên quan để đảm bảo rằng nhân viên có đủ kỹ năng để làm việc với dữ liệu lớn và áp dụng nó vào sản xuất điện ảnh. Thứ ba là đầu tư vào công nghệ thực tế ảo (VR) và tăng cường thực tế (AR) để tạo ra cơ hội mới và thu hút sự quan tâm của khán giả.

Như vậy, chúng ta có thể thấy rằng, việc sử dụng dữ liệu lớn có khả năng nâng cao chất lượng của công nghiệp điện ảnh ở Việt Nam. Dữ liệu lớn không chỉ giúp tạo ra nội dung sáng tạo và phong cách hấp dẫn hơn, mà còn thúc đẩy sự phát triển bền vững của ngành điện ảnh. Các công ty và nhà sản xuất phim có thể sử dụng dữ liệu lớn để hiểu rõ hơn về nhu cầu của khán giả, cải thiện quản lý sản xuất, và tối ưu hóa chiến lược tiếp thị.

Tuy nhiên, việc triển khai dữ liệu lớn cũng đòi hỏi đầu tư nguồn lực đáng kể và quản lý thông minh. Hạ tầng cơ sở, bảo mật dữ liệu, và đào tạo nhân lực đều là yếu tố quan trọng để đảm bảo sự thành công. Hợp tác với các công ty công nghệ có kinh nghiệm và tận dụng các giải pháp công nghệ mới như VR và AR cũng có thể mang lại lợi ích lớn.

Công nghiệp điện ảnh ở Việt Nam đang phát triển mạnh mẽ và sử dụng dữ liệu lớn có thể giúp điện ảnh vươn lên tầm cao mới. Việc áp dụng dữ liệu lớn không chỉ là một xu hướng, mà còn là một cơ hội để thúc đẩy sáng tạo và tạo ra những trải nghiệm đầy ấn tượng cho khán giả, từ đó hướng tới mục tiêu xây dựng nền công nghiệp điện ảnh Việt Nam tiên tiến, đậm đà bản sắc dân tộc, hội nhập quốc tế và đáp ứng nhu cầu hưởng thụ văn hóa nghệ thuật của nhân dân./.