數據史上最聰明的誤會:Netflix 為何要讓你以為《紙牌屋》是大數據弄出來的?

 

【我們為什麼挑選這篇文章】

繼上一篇講到「Netflix《紙牌屋》能紅只因一位實習生」的 文章 後,台大經濟系的馮勃翰副教授又分享了一篇貼文,講述為什麼大家誤會 Netflix 用大數據自製紙牌屋?又為什麼這個「誤會」對行銷影集來說是必要的?而馮老師想告訴大家的是,資料來源來自外電,又沒有經過正確解讀,將會造成以訛傳訛的誤解 。作為媒體,或作為閱聽者,這樣的媒體識讀能力和追求資料嚴謹的態度都是很重要的。

(責任編輯:謝秉芸)

 

『不實新聞』是怎麼來的?

這兩天有些朋友轉給我一篇紐約時報的報導,以及資料科學家 Sebastian Wernicke 的著名 TED 演講 「How to use data to make a hit TV show」

我猜他們本來是要告訴我,所謂「Netflix 用大數據自製《紙牌屋》」的消息其實有所本。但我看完英文原始資料再比對中文「翻譯」之後(「翻譯」兩字真的需要加引號),大概明白了流言或許是怎樣形成的。

首先,英文裡的「Netflix originals」包括了 Netflix 取得獨家首輪播映權的節目,但是很多台灣媒體把它翻譯成「Netflix 自製」。紐約時報裡提到「『data』suggests that buying the series would be a very good bet on original programming」,翻成中文就變成是「Netflix 用大數據打造自製戲劇」。TED 演講中只說「Netflix licensed the show」,中文字幕打的卻是「Netflix 製作《紙牌屋》」。

幾個字的差別,可以帶給讀者和觀眾截然不同的理解與想像。 翻譯上的不嚴謹,加上 Netflix 強大的「數據控」形象,再經過二手傳播的加油添醋、有心人士的推波助瀾,和讀者的腦補,最後流傳開來的版本就逐漸脫離事實了。

再來,許多美國新聞的標題,都明示暗示《紙牌屋》是靠 Netflix 用大數據『弄』出來的。我用『弄』這個字是因為手法實在微妙,內文裡明明沒有一個字提到 Netflix「製作」了《紙牌屋》,但又能讓不知情的讀者覺得一切都是 Netflix 的功勞。

這其實是非常典型的行銷手法。

如果你去讀哈佛商業個案,關於「數據分析」的教案很多都在談 Netflix。Netflix 從出租 DVD 到數位匯流,靠的都是數據分析,要說它是一家數據公司也不為過。因此,當 Netflix 開始投資戲劇製作,從傳統的有線電視台搶下節目授權,當然一定要從「數據」的角度切入宣傳,刻意強化或神化數據的威力才有賣點。

不僅如此,《紙牌屋》的製作公司 MRC 的高層在受訪時也提到,當他們決定要把《紙牌屋》授權給 Netflix 而不是 HBO,他們就明白一件事:MRC 和 Netflix 變成命運共同體了。Netflix 那時還沒有過投資戲劇的記錄,因此 在行銷上,MRC 和《紙牌屋》的製作團隊必須先把 Netlifx 捧紅,然後《紙牌屋》才有可能靠 Netflix 紅起來。

《紙牌屋》的製作團隊很怕一件事,就是觀眾會覺得你好好一部戲不由 HBO 來播,而是讓 Netflix 在網路上播放,是不是你的影集不夠好?所以《紙牌屋》團隊在第一時間一定要把所有的光環都拋給 Netflix,先讓觀眾願意去 Netflix 看戲再說。

這就是商業操作,是策略。為了執行這個策略,有些新聞標題就變得聳動。這些新聞做到一個效果,就是讓讀者讀起來覺得「哇,Netflix 好厲害喔!」,但是你細看報導裡的用字遣詞,其實壓根沒有說這麼多。這樣的手法就兼顧了「事實的報導」與「認知的操作」。

這也是為什麼,台灣媒體在處理外電時必須格外嚴謹。你需要把它原文所講的意思平實地轉譯過來,而不是把原文希望操縱你認知的部分,變成你中文編譯稿的一部分。

本來老婆和學生都叫我不要發這篇,說台灣的譯者、記者和編譯的形象已經夠差了,不用再多一篇批判文章。但我想了一下,我自己也有從事翻譯工作,在學校裡的教學常常講的都是外文轉譯而來的觀念與資訊,因此「力求嚴謹」這幾個字,也算是對我自己說的。

所以還是寫了。

(本文經台大經濟系副教授 馮勃翰 授權轉載,並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題, 原文在此 ,首圖來源:Flickr。)

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