新媒體電影首先必須滿足“電影”的基本條件：作品無論從內容形式還是觀眾角度都被認為是電影。這條標準將互聯網之上無數隨機的和零碎的小視頻排除開來，但是電影和非電影之間的區分沒有那麽簡單。關於什麽是電影，電影理論史上主要有自然實用主義(巴贊、克拉考爾)和藝術純粹主義(愛因漢姆、愛森斯坦)兩種傾向：前壹種主張電影是人類通過膠片完成對自然再現的沖動，後壹種認為電影具有獨立於其他藝術門類的純粹藝術性①，後續還包括麥茨的以鏡頭為單位的無代碼語言，斯坦利·卡維爾的“連續自動的世界影像”說等②。以上這兩種主要的電影理論都試圖解釋什麽是電影或者說電影與其他藝術的差異性。然而我們也必須意識到，這些從本體上對電影進行的形而上思考無論多麽哲學化，“什麽是電影”的理論根基依然是電影藝術本身所寓居的媒介。當電影擺脫銀幕、膠片的束縛，進入數字化和網絡化之後，關於“什麽是電影”的思考必然會發生變化。所以，媒介刺激下生成的新媒體電影(比如優酷出品的“11度青春電影行動”《老男孩》等)，必然具有與傳統電影不同的內涵和氣質。因而，新媒體電影不壹定必須符合傳統電影理論之中的“電影”概念才能被視為電影藝術。比如早期翻拍、篡改型的新媒體電影《壹個饅頭引發的血案》、《網絡驚魂》等，完全是以對傳統電影的解構為基礎的。由此，我們可以看到電影的內涵正在被新媒體電影實踐拓寬。
與此同時，新媒體電影與傳統電影，從生產到傳播、到批評和理論建構展現出巨大的差異。第壹，互動性是新媒體電影的首要特征。網絡本身所具有的互動機制，使得新媒體電影從構思到籌備，再到劇本、演員，最後到剪輯等環節都可以吸取大量受眾的意見。人的天性之中就具有對對象的壹種控制欲，因而互動性將電影的可控感上升到電影歷史的新高度。比如，國際高端家電品牌卡薩帝(Casarte)的新媒體電影《獨家》，其結構不是線性的，而是開放式的。其最為典型的互動性就是觀眾可以左右整部電影的劇情，最後呈現出開放式的主題和五種不同的結局選擇。同時，整個新媒體電影演進過程之中會有暗藏的二維碼以供觀眾掃描，從而體驗更多精彩的互動。第二，新媒體電影寄寓的媒介是互聯網。首先，互聯網絡所具有的去中心化特質使得新媒體電影界呈現出眾聲喧嘩的草根性。自媒體、新媒體的發展使得人們對電影的追求不再受限於傳統意義上的電影體制，普通人甚至可以根據自己的需求拍攝新媒體電影。這帶來壹個疑問：人人都可以拍電影的話，如此的新媒體電影還是電影或者好電影嗎？我們承認人人參與之後，電影作品之中肯定會出現參差不齊的情況，但是網絡就是壹個大浪淘沙的過程，優秀的作品是不會被網絡遺忘的，相反會成為新媒體電影的壹根壹根標桿，激勵後來者繼續創新。其次，互聯網觀影不可能具有大場景、大制作、IMAX影院、逼真特效等等優勢，但是影院型電影由於過於關註電影技術給人帶來的那種沖擊性、刺激感和亦真亦幻的效果，反而對電影題材選擇、故事情節演進和電影本身深度缺乏重視。在這種情況下，新媒體電影尋求不同於大場景、大投資電影的路線，將重心放在怎樣講好故事上。網絡居民不可能有耐心將時間花在壹部情節毫無吸引力的新媒體電影上而忽略網絡上海量的電影資源。這使得新媒體電影在講好故事和故事創新上都有更高的要求。再次，新媒體電影潛在觀眾大。新媒體電影通過網絡進行視頻傳播，其受眾是廣大網民。根據2014年發布的第33次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》稱，截止2013年12月，我國網民規模達到6.18億，網絡視頻用戶規模達4.28億，較上年底增加5637萬人，增長率為15.2%。網絡視頻使用率為69.3%，與上年底相比增長3.4個百分點③。作為網絡視頻之中優質視頻的新媒體電影，它必然會隨著視頻用戶激增的速度和規模而顯示出與傳統電影分庭抗禮的力量。
從上面新媒體電影呈現出來的幾個特征(去中心化、受眾巨大、互動性強)之中，我們可以發現新媒體電影已經徹底打破了傳統以導演為主導的電影制作模式。傳統電影制作過程中，從劇情發展、拍攝進度、場景選取、演員選用、鏡頭取舍、段落安排，後期的剪輯、配音、效果等環節，壹切都由導演決定。新媒體電影選擇以網絡為平臺，集合廣大網民的力量及意願，比如“選拔網絡自薦的新銳導演；審核通過網絡征集的電影劇本並進行專業篩選、加工制作；對投資拍攝的劇組進行統籌監控，盡量避免資金浪費；對遍布全國的新媒體電影生產基地進行管理，以確保新媒體電影的生產量”④。因此，在新媒體電影之中，內容的生產者和消費者呈現合壹的趨勢，即作者與讀者逐漸混融的狀態。這種特征我們稱之為新媒體電影元素的網絡混融階段。這壹混融趨勢在大數據時代更是得到了進壹步強化。
二、大數據時代對於新媒體電影意味著混融狀態
大數據作為網絡理論和實踐的新範式是近幾年才興起的，之後迅速在管理、傳播、政治、商業和金融等領域興盛。大數據的含義就是通過各種新媒體對使用媒體的用戶所產生的信息進行數據最大化收集、整理、分析，從而預測未來的發展趨勢。它具有四個特點：巨大的數據量和數據完整性，能在看似毫不相關的數據之間找到內在關聯，即時滿足需求和尋找出數據背後的價值。最典型的是2013年風靡全球的美劇《紙牌屋》充分實現了大數據在藝術實踐之中的巨大價值。它完全繞開了廣播電視網和有線電視網所構成的傳統電視生態系統，選擇在Netflix視頻網站播放，用戶只需要通過個人電腦或者移動終端登錄即可播放。Netflix采用了真正的大數據分析——3000萬用戶的收視選擇、400萬條評論、300萬次主題搜索。同時，所有通過Netflix觀看《紙牌屋》的觀眾會在觀看過程之中產生無數的連觀眾自己都沒有意識到的數據(包括觀看連續劇時暫停、回放、快進、停止等動作都會被壹壹記錄下來，每天用戶在Netflix上將產生高達3000多萬個行為)。這些數據通過網站後臺被迅速分析，從而讓電視劇制作商做出相應的對策。該劇在拍攝過程之中，真正實踐了大數據精神，無論是劇情設置還是選擇演員、導演陣容，都以用戶在網站上的行為和使用數據做支撐。“Netflix尚且可以利用大數據分析巨量用戶的需求，不僅是誰喜歡看什麽節目，更精確到用戶行為：什麽人喜歡在星期天晚上用平板設備看恐怖片；哪些人會打開視頻就直接跳過片頭；看到哪個演員出場會快進；看到什麽劇情會重放，《紙牌屋》的商業奇跡正是通過雲計算精確整理重點關聯數據而造就的”⑤。從《紙牌屋》的運作可以看出，在大數據分析時代，藝術作品的作者和受眾形成了巨大而緊密的關聯性。在這種關聯性之中“作者—受眾”的關系分為兩層：壹層是新媒體的即時互動性帶來的受眾對作者的即時反饋信息，使得作者可以即時調整創作的路線；另壹層是作為消費者的信息生產，也即阿爾文·托夫勒在《財富的革命》之中提到的“生產者即消費者”⑥。閱讀時，受眾在電腦或閱讀器上產生的大數據通過網絡被收集匯總到存儲器，通過大數據分析，提煉出多少受眾觀看到哪個地方放棄了觀影，哪些觀眾對哪些人物角色感興趣，觀看時嵌入哪些相關圖片或者視頻更有助於電影的接受等。
大數據時代造就的新媒體電影的“作者—受眾”混融具有與網絡時代新媒體電影中創作者和觀眾混融不壹樣的內涵。新媒體藝術家阿斯科特認為，網絡造就了空前規模的集體智能，壹種集體認知的全球網絡，從而產生了“超思想”、”超精神作用”、“智力網絡”等。在這壹過程中，個人的神經網絡融合於全球網絡以創造意識的新空間⑦。就好比大海之中的小魚和合而成的魚陣壹樣，並沒有任何壹只淩駕在所有魚之上的領袖指揮它們，它們只是自發組合排列形成比海裏最大的魚還大的巨型“大魚”。這條“大魚”具有整體生命，無數個體小魚已經成為大魚的組成細胞。新媒體電影也壹樣，參與電影活動的無數創作者、觀眾、中間人圍繞著壹部電影，他們通過大數據參與到整個電影的創作當中。相對於電影，這些參與者，全都成為了像“大魚”壹樣的“作者”。
大數據的“大”體現在“全數據”模式之上，即我們分析的不是樣本數據，而是所有數據⑧。人類步入信息時代，人類的網絡行為所產生的所有數據都可以被存儲、交換和分析使用，並且這些數據量之大，令人不可思議。2013年中國產生的數據總量超過0.8ZB(相當於8億TB)，兩倍於2012年的數據量，相當於2009年全球的數據總量。預計到2020年，中國產生的數據總量將是2013年的10倍，超過8.5ZB⑨。那麽，這樣大規模的數據對於生根於互聯網的新媒體電影又意味著什麽呢？
新媒體電影是以個人電腦和移動終端及連接它們的網絡設備作為承載的。新媒體背後有大量數據庫隨時更新電影生產和消費的各種數據，包括新媒體電影的宣傳數據，電影觀眾觀看的時間，觀眾的性別、族裔、年齡、群體、受教育程度，新媒體電影的交易量，電影播放到哪裏丟失的讀者最多，哪些電影部分會被反復觀看等等。數據來源可以多樣化，不同渠道的數據甚至可以互相參照。“第壹是搜索平臺，如百度、谷歌、搜狗；第二是社交平臺，如微博、人人網、豆瓣、時光網；第三是電商平臺，如網票網、美團網、淘寶網等；第四是視頻網站，如優酷、土豆、愛奇藝、樂視網等。像百度指數、新浪微指數、淘數據、優酷指數等，都是由上述平臺提供數據服務的。此外，國家電影專項資金辦公室擁有全國的影院票房數據，並通過《中國電影報》等平臺向社會公布”⑩。與此同時，數據平臺也需要龐大的數據作為支撐。由於新媒體電影的開放性和資源***享性，使得新媒體電影創作和觀看數量巨大，從而產生的數據也是前所未有的。大數據的關鍵作用還在於對未來進行預測。全數據對於大數據分析來說就是“正在發生的未來”。通過對電影本身、觀看和批評、媒體、電影宣傳等相關數據的搜集，尋找觀眾興趣點，預測哪種審美趣味的電影會在什麽樣的人群中受歡迎，人群的性別、消費力、居住區域、階層、年齡段分布等等。利用數據作為分析受眾的依據之後，創作者不需要挖空心思去想為什麽自己的電影不受歡迎，只需要通過網站瀏覽記錄數據分析觀眾最喜歡看什麽樣的電影就可以了。在大數據挖掘過程之中，單個數據可以作為垃圾被忽略，因為數據精準度是樣本化統計時代所追求的目標——壹個信息缺乏的時代，“收集信息的有限意味著細微的錯誤會被放大，甚至有可能影響整個結果的準確性”(11)。隨著數據的大幅增加，為了了解大致發展趨勢而放棄精確性，可以接受適量錯誤。就像醫用燈，從壹個角度打的光，不管亮度多高，仍然有暗區。而大數據的多維度屬性就像無影燈，從各個角度照射，就算其中壹盞燈亮度不強，也不影響總體效果。在這個意義上大數據更加追求數據完整性和混雜性。