《银河补习班》，这部一度被认为是今年暑期档冠军种子选手的影片，在经过前期的长线点映和情绪营销等热闹阵仗之后，反而在上映之后因两极分化的口碑反噬，逐渐低调了很多，市场表现远不如预期。

　　而此前行业内在线票务平台和自媒体堪称“经常性集体失误”的过高票房预测，在间接促使院线以过高排片加速暴露该片自身缺点的同时，也再次暴露了当下所谓大数据驱动电影产业飞速发展的某种问题：

　　票房预测，对行业是否具备真正的参考价值？

　　国内的票房预测本身就是自媒体时代的产物，本质上是“人”的预测，主观性极强；而资本雄厚的票务平台，即使有AI技术的助力，但AI预测是否又能像人一样感知观众实时反应、敏感捕捉市场变化并预测一切可见的未知性？

　　在这种现状下，预测数据的科学性又该如何界定？行业从业者是否应该依赖于此类票房预测？这些都是需要我们引起重视并加以思索的问题。

　　爆款预测集体失误

　　10.79亿。

　　
　　这是在7月19日，即《银河补习班》正式上映两日之后，“猫眼专业版”更新的该片的预测票房。此前在7月17日，也就是影片上映的前一日，在该APP上，《银河补习班》的预测票房一度高达18.18亿。

　　两日之内，预测票房下调幅度高达40.65%，数据快速缩水7亿之多。

　　而此次需面对《银河补习班》票房预测数据跳水窘境的，业内远不止猫眼一家：自7月15—17日，共有5家业内自媒体也将该片的票房预定在15—18亿区间内，与猫眼的预测数据差值并不悬殊；同时值得注意的是，个别早在6月份就将该片的预测值定于8—11亿区间的媒体，也在影片上映前夕，对数据进行了大幅上调。

　　
　　这些相关预测数据的不断变化和更新，与《银河补习班》在上映前后的热度变化及票房表现呈现正相关。

　　按照定档日期，《银河补习班》于7月18日正式上映，但在7月4日，该片就早早开启了小范围内的点映活动；在7月13日，又持续开展大规模的点映，场次高达12.1万次。超高的点映场次助力了《银河补习班》近亿元的出色点映票房以及排片占比优势。

　　据“灯塔专业版”数据显示，该片上映首日排片占比为41.9%，直至上映一周后将会有其它新片分食其排片之前，其排片占比最高时能达到52.2%。

　　但与其优势性排片形成鲜明对比的是，《银河补习班》目前的上座率数据却并不突出。

　　
　　之所以形成如此大反差的反而是有可能推动电影成为爆款的“口碑”。在前期营销中大规模主打情绪痛点的《银河补习班》，在上映之后因受影片两极分化口碑的影响，影片形象反而在观众颇具情绪化的大量话题热议中被不断反噬。

　　结合有关数据，根据《银河补习班》从前期点映到正式上映这段时间内的热度变化，在线票务平台及行业媒体对该片的票房预测也相应地发生了明显变化。

　　这种不断变化的票房数据预测，显然存在着被动性和随机性。这两种性质的存在，也加深暴露了预测数据的权威性缺乏问题。在市场实操中，缺乏权威性的过高票房预测其实已经对影片的院线排片产生了既定影响。而若电影口碑不够过硬的话，高排片则意味着过快、过强地暴露自身缺点。

　　若从这个暑期档的整体大环境来说，《银河补习班》其实成色尚可。但正是因为行业内对这颗“独苗”的过度“捧杀”，使其期待值和目标票房双双比高，反而失望情绪最终酿得更深。

　　因此，在这个“暑期爆款”被集体预测失误背后，中国电影的票房预测，尤其是对备受关注的头部影片的票房预测，对行业是否真正具备参考价值？

　　国内外预测票房之差

　　票房预测，不是简单的数字猜测。

　　其实，最早在好莱坞，在一部电影的投资阶段，制片人就首先要担起这一职责：在一个相对合理的范围之内，基于一个电影项目各方面的潜力，对其票房进行大致预估，以说服投资人选择投资。

　　近两年，随着AI对各行各业的技术“入侵”，“好莱坞电影人用AI预测电影票房”也在逐渐变为现实。

　　
　　好莱坞有AI公司通过对以往海量电影数据进行智能分析，可以得出这些数据背后的普遍规律，并据此“建立预测模型和系统”。

　　但这种仍处于初试阶段的AI票房预测技术，也存在明显的缺陷：除了无法给出直接的票房预测数据，不能准确预测观众口味变化以及应对突发事件等，也是冰冷机器的永恒短板。

　　与好莱坞在影片产生前期就尝试通过票房预测来降低后期风险有所不同，目前国内的票房预测是自媒体时代的产物，本质上是“人”的预测，主要集于新片宣布定档至上映的这一阶段。

　　其预测方式，则多是基于过往数据的经验之谈及对票房曲线的推算，主观性较强。当前在线票务平台也多沿用了相似影片的票房曲线进行模拟，数据准确性难以衡量。

　　以自媒体当前多遵从的票房预测方式为例，经了解，对于一部已定档新片的票房预测，有的媒体会将预测重点置于以往相关影片票房表现的纵向类比，有的将重点放在一定阶段内影片的档期环境和宣发成效来推断，有的则主要针对观众对影片本身的类型以及主创的认知度等层面进行分析。

　　虽然预测参数有所出入，但不约而同地，媒体们都有一个共同的流程：即对一部影片最终票房预测的数据呈现，是团队中参与者们各自预测结果的平均值。这些参与者数量不一，有的成员也会在未观影的情况下进行预测。

　　
　　票房预测本身是一项繁复而充满变数的工作，这种由小团体根据固有经验及过往数据得出的推断和猜测，使得数据的建立处于简单、孤立、非系统化的状态。在这个过程中，最终获得数据的专业性和精确性，无法得到界定。

　　因此，其参考价值究竟有几成，目前看来仍有待商榷。

　　为什么不能预测票房？

　　自从中国电影产业与大数据“结盟”之后，大数据驱动电影产业快速向前发展。

　　
　　尤其是猫眼和淘票票，作为国内市场份额最大的两大票务平台，不仅以极高的在线购票率让观影方式发生更迭，而且依托平台海量数据资源的分析能力，从在线售票平台发展为电影数据输出平台、网络宣发平台，影响力与日俱增。

　　除了对一部影片的票房预测，票房数据、营销数据、影院数据等，每日在票务平台上都有直观的展现和更新。在票务平台之间不断的竞争性推动中，电影产业的数据分析内容也在趋于多元化、精细化。

　　但票务平台数据流量所导致的电影发行方式的变化，使得行业从业者们对这些数据变得极其敏感，甚至是迷信。尤其是影管依赖在线票务平台的预测数据，似乎已经正在成为趋势。

　　今年不仅内地电影受众市场发生了极大变化，整个电影市场也已发生并潜藏着各种未知变数。在这种境况下，票房数据预测的精确性缺乏、权威性缺乏、稳定性缺乏等问题被进一步被放大。

　　《银河补习班》也已证明，过于乐观的票房预测不仅未对院线排片做出准确指导，而且也让影片本身过快暴露自身缺点；过于频繁的数据更改和调整，也会让影管等具体执行者陷入迷茫。

　　发展不够完善、科学的大数据，在一段时期内反而成了对电影产业的一种“束缚”。

　　其实，早在2016时，猫眼专业版上就推出了第一代AI票房预测服务；2017年时，又推出了其升级版——“超映前票房预测系统”，除了实现对次日大盘票房和单片票房进行预测之外，可实现在影片上映前一个月的总票房预测。猫眼还宣称，这一系统对“《西游伏妖篇》、《功夫瑜伽》、《爱乐之城》等一系列影片实现总票房精准预测，误差均低于10%，具备很大的参考意义。”

　　
　　但以上这几部“预测误差低于10%”的影片，其票房走势其实也都经历了各种不同曲线的反转，变化颇多，难以总结恒定的数据规律。误差10%，是从最开始的预测为基数而定，还是从票房趋于收尾阶段为定本身就缺乏标准。

　　事实上，在大量所谓票房预测出现之后，票房预测大多数是“十猜九输”。

　　虽然目前国内的票房预测多将关注焦点集中于大片身上，但对一些关注度较低的中小成本影片过早或过低的票房预测，也对其未来票房命运具有不小的误导性，尤其无法判断影片成色的情况下，预测会使一些可能成为黑马的影片，在市场资源竞争期就被提早“宣判出局”。

　　高度互联网化的内地市场，形成了一种区别于其他大市场的“数据驱动”。对于一个拥有6万块银幕的大市场来说，数据驱动的利弊同样非常明显。但数据驱动本身就是通过理性化、数据化推动电影产业的成长，但如今过于粗暴的票房预测，真的在助推这种使命吗？

　　（编辑：夏木）