㈠ 新媒体电影及其发展是怎样的
相对于报刊、户外、广播、电视四大传统意义上的媒体，新媒体被形象地称为
中国媒体行业的规模和增长全球领先：中国的电视用户数，报纸发行量及互联网用户数全球排名第一。中国的GDP增长中新媒体贡献了三十分之一至四十分之一，因此未来发展前景广阔。中国是世界上媒体产业发展最快的国家之一，在未来将成为世界媒体强国。而新媒体则是中国媒体产业发展的引擎。
㈡ V电影的发展历程
时间事件2011年12月V电影第一篇短篇文章发布2011年12月 V电影第一篇幕后文章发布 2012年3月 V电影第一次开放日在北京举办 2012年4月 V电影app上线 2012年7月 V电影获得数百万天使投资，正式成立公司运营 2012年10月 V电影在上海举办第二次开放日，近百人参与 2012年10月 V电影上线“发布计划”，在业内第一个提出微电影全网推广概念 2013年7月 电影超人app上线，单日获得十几万用户 2013年8月 青蓝记（新片场前身） 上线并开放注册 2013年9月 魔力盒应用上线，离线缓存三部短片，阅后即焚 2013年9月 V电影成为“联想之星”成员企业 2013年12月 V电影发行首部新媒体电影《一夜情深》上线，正式发布新媒体电影发行业务，影片上线一个月，播放量超过3亿 2013年12月 2013年商业微电影评选 2013年12月 2013年互联网影视行业报告发布 2014年1月 V电影完成A轮数千万人民币融资，专注创作人服务平台 2014年2月 青蓝记正式更名为新片场 2014年6月 V电影陆续推出“混剪队长”“Big博士”等自制内容 2014年10月 黄瓜视频上线 2014年11月 新片场newBase落户北京孝友胡同12号 2014年12月 第一届NEW·夜新媒体影像颁奖论坛成功举办 2014年12月 APP魔力盒入选2014年度APP排行榜，多次进入appstore热搜榜第一位
㈢ 白客都有哪些作品
白客的电影作品有：
《建军大业》（2017）、《美人鱼》（2016）、大闹天竺（2016）、《万万没想到》（2015）、《后会无期》（2014）、《把乐带回家2014》（2014）、《那些年狂追我的女孩》（2012）、《老魔术师》（2012）。
白客的电视剧作品有：
《鲜肉老师》（2017）、《西涯侠》（2016）、2016-10-17《欢喜密探》（2016）、2016-05-05《报告老板第二季》（2016）、《名侦探狄仁杰》（2015）、《万万没想到第三季》（2015）、《学姐知道》（2014）、2014-07-01《万万没想到第二季》（2014）、《高科技少女喵》（2014）、《万万没想到：小兵过年》（2014）、《报告老板》（2013）、《万万没想到》（2013）。
白客的配音作品有：
《银魂》（2017）、《小门神》（2016）、《十万个冷笑话》（2012）、《搞笑漫画日和》（2010）。
白客的音乐作品有：
《强国一代有我在》（2018）。
拓展资料：
白客，本名罗宏明，1988年7月9日出生于山东泰安，毕业于中国传媒大学南广学院，中国内地男演员、配音演员。
2010年，在中国传媒大学南广学院学习播音与主持艺术专业的白客面临毕业。因毕业档空闲时间，白客同宿舍几个配音的兄弟决定留下个特殊的纪念，即给《搞笑漫画日和》重新制作一次中文版的配音。他们选择了《西游记：旅程的终点》。按照学校的英文字母缩写和寝室的门牌201组合，他们的配音组署名CUCN201，作品发出的一周时间点击率便超过了一百多万。
毕业后的白客成为一名职业配音演员，2012年8月，爱情微电影《老魔术师》上映，白客参演该片，首次接触演员工作。2013年，因主演叫兽易小星执导的搞笑网剧《万万没想到》中的男主“王大锤”而走进观众视野。
2016年4月，白客凭借《万万没想到》获得首届中国网络视频学院金蜘蛛奖—最佳网络剧男演员奖；同年7月，获得首届亚洲新媒体电影节最佳男演员奖。
㈣ 新媒体时代电影产业发展呈现出哪些新趋势
一、改变电影理论和形态的新媒体电影
新媒体电影首先必须满足“电影”的基本条件：作品无论从内容形式还是观众角度都被认为是电影。这条标准将互联网之上无数随机的和零碎的小视频排除开来，但是电影和非电影之间的区分没有那么简单。关于什么是电影，电影理论史上主要有自然实用主义(巴赞、克拉考尔)和艺术纯粹主义(爱因汉姆、爱森斯坦)两种倾向：前一种主张电影是人类通过胶片完成对自然再现的冲动，后一种认为电影具有独立于其他艺术门类的纯粹艺术性①，后续还包括麦茨的以镜头为单位的无代码语言，斯坦利·卡维尔的“连续自动的世界影像”说等②。以上这两种主要的电影理论都试图解释什么是电影或者说电影与其他艺术的差异性。然而我们也必须意识到，这些从本体上对电影进行的形而上思考无论多么哲学化，“什么是电影”的理论根基依然是电影艺术本身所寓居的媒介。当电影摆脱银幕、胶片的束缚，进入数字化和网络化之后，关于“什么是电影”的思考必然会发生变化。所以，媒介刺激下生成的新媒体电影(比如优酷出品的“11度青春电影行动”《老男孩》等)，必然具有与传统电影不同的内涵和气质。因而，新媒体电影不一定必须符合传统电影理论之中的“电影”概念才能被视为电影艺术。比如早期翻拍、篡改型的新媒体电影《一个馒头引发的血案》、《网络惊魂》等，完全是以对传统电影的解构为基础的。由此，我们可以看到电影的内涵正在被新媒体电影实践拓宽。
与此同时，新媒体电影与传统电影，从生产到传播、到批评和理论建构展现出巨大的差异。第一，互动性是新媒体电影的首要特征。网络本身所具有的互动机制，使得新媒体电影从构思到筹备，再到剧本、演员，最后到剪辑等环节都可以吸取大量受众的意见。人的天性之中就具有对对象的一种控制欲，因而互动性将电影的可控感上升到电影历史的新高度。比如，国际高端家电品牌卡萨帝(Casarte)的新媒体电影《独家》，其结构不是线性的，而是开放式的。其最为典型的互动性就是观众可以左右整部电影的剧情，最后呈现出开放式的主题和五种不同的结局选择。同时，整个新媒体电影演进过程之中会有暗藏的二维码以供观众扫描，从而体验更多精彩的互动。第二，新媒体电影寄寓的媒介是互联网。首先，互联网络所具有的去中心化特质使得新媒体电影界呈现出众声喧哗的草根性。自媒体、新媒体的发展使得人们对电影的追求不再受限于传统意义上的电影体制，普通人甚至可以根据自己的需求拍摄新媒体电影。这带来一个疑问：人人都可以拍电影的话，如此的新媒体电影还是电影或者好电影吗？我们承认人人参与之后，电影作品之中肯定会出现参差不齐的情况，但是网络就是一个大浪淘沙的过程，优秀的作品是不会被网络遗忘的，相反会成为新媒体电影的一根一根标杆，激励后来者继续创新。其次，互联网观影不可能具有大场景、大制作、IMAX影院、逼真特效等等优势，但是影院型电影由于过于关注电影技术给人带来的那种冲击性、刺激感和亦真亦幻的效果，反而对电影题材选择、故事情节演进和电影本身深度缺乏重视。在这种情况下，新媒体电影寻求不同于大场景、大投资电影的路线，将重心放在怎样讲好故事上。网络居民不可能有耐心将时间花在一部情节毫无吸引力的新媒体电影上而忽略网络上海量的电影资源。这使得新媒体电影在讲好故事和故事创新上都有更高的要求。再次，新媒体电影潜在观众大。新媒体电影通过网络进行视频传播，其受众是广大网民。根据2014年发布的第33次《中国互联网络发展状况统计报告》称，截止2013年12月，我国网民规模达到6.18亿，网络视频用户规模达4.28亿，较上年底增加5637万人，增长率为15.2%。网络视频使用率为69.3%，与上年底相比增长3.4个百分点③。作为网络视频之中优质视频的新媒体电影，它必然会随着视频用户激增的速度和规模而显示出与传统电影分庭抗礼的力量。
从上面新媒体电影呈现出来的几个特征(去中心化、受众巨大、互动性强)之中，我们可以发现新媒体电影已经彻底打破了传统以导演为主导的电影制作模式。传统电影制作过程中，从剧情发展、拍摄进度、场景选取、演员选用、镜头取舍、段落安排，后期的剪辑、配音、效果等环节，一切都由导演决定。新媒体电影选择以网络为平台，集合广大网民的力量及意愿，比如“选拔网络自荐的新锐导演；审核通过网络征集的电影剧本并进行专业筛选、加工制作；对投资拍摄的剧组进行统筹监控，尽量避免资金浪费；对遍布全国的新媒体电影生产基地进行管理，以确保新媒体电影的生产量”④。因此，在新媒体电影之中，内容的生产者和消费者呈现合一的趋势，即作者与读者逐渐混融的状态。这种特征我们称之为新媒体电影元素的网络混融阶段。这一混融趋势在大数据时代更是得到了进一步强化。
二、大数据时代对于新媒体电影意味着混融状态
大数据作为网络理论和实践的新范式是近几年才兴起的，之后迅速在管理、传播、政治、商业和金融等领域兴盛。大数据的含义就是通过各种新媒体对使用媒体的用户所产生的信息进行数据最大化收集、整理、分析，从而预测未来的发展趋势。它具有四个特点：巨大的数据量和数据完整性，能在看似毫不相关的数据之间找到内在关联，即时满足需求和寻找出数据背后的价值。最典型的是2013年风靡全球的美剧《纸牌屋》充分实现了大数据在艺术实践之中的巨大价值。它完全绕开了广播电视网和有线电视网所构成的传统电视生态系统，选择在Netflix视频网站播放，用户只需要通过个人电脑或者移动终端登录即可播放。Netflix采用了真正的大数据分析——3000万用户的收视选择、400万条评论、300万次主题搜索。同时，所有通过Netflix观看《纸牌屋》的观众会在观看过程之中产生无数的连观众自己都没有意识到的数据(包括观看连续剧时暂停、回放、快进、停止等动作都会被一一记录下来，每天用户在Netflix上将产生高达3000多万个行为)。这些数据通过网站后台被迅速分析，从而让电视剧制作商做出相应的对策。该剧在拍摄过程之中，真正实践了大数据精神，无论是剧情设置还是选择演员、导演阵容，都以用户在网站上的行为和使用数据做支撑。“Netflix尚且可以利用大数据分析巨量用户的需求，不仅是谁喜欢看什么节目，更精确到用户行为：什么人喜欢在星期天晚上用平板设备看恐怖片；哪些人会打开视频就直接跳过片头；看到哪个演员出场会快进；看到什么剧情会重放，《纸牌屋》的商业奇迹正是通过云计算精确整理重点关联数据而造就的”⑤。从《纸牌屋》的运作可以看出，在大数据分析时代，艺术作品的作者和受众形成了巨大而紧密的关联性。在这种关联性之中“作者—受众”的关系分为两层：一层是新媒体的即时互动性带来的受众对作者的即时反馈信息，使得作者可以即时调整创作的路线；另一层是作为消费者的信息生产，也即阿尔文·托夫勒在《财富的革命》之中提到的“生产者即消费者”⑥。阅读时，受众在电脑或阅读器上产生的大数据通过网络被收集汇总到存储器，通过大数据分析，提炼出多少受众观看到哪个地方放弃了观影，哪些观众对哪些人物角色感兴趣，观看时嵌入哪些相关图片或者视频更有助于电影的接受等。
大数据时代造就的新媒体电影的“作者—受众”混融具有与网络时代新媒体电影中创作者和观众混融不一样的内涵。新媒体艺术家阿斯科特认为，网络造就了空前规模的集体智能，一种集体认知的全球网络，从而产生了“超思想”、”超精神作用”、“智力网络”等。在这一过程中，个人的神经网络融合于全球网络以创造意识的新空间⑦。就好比大海之中的小鱼和合而成的鱼阵一样，并没有任何一只凌驾在所有鱼之上的领袖指挥它们，它们只是自发组合排列形成比海里最大的鱼还大的巨型“大鱼”。这条“大鱼”具有整体生命，无数个体小鱼已经成为大鱼的组成细胞。新媒体电影也一样，参与电影活动的无数创作者、观众、中间人围绕着一部电影，他们通过大数据参与到整个电影的创作当中。相对于电影，这些参与者，全都成为了像“大鱼”一样的“作者”。
大数据的“大”体现在“全数据”模式之上，即我们分析的不是样本数据，而是所有数据⑧。人类步入信息时代，人类的网络行为所产生的所有数据都可以被存储、交换和分析使用，并且这些数据量之大，令人不可思议。2013年中国产生的数据总量超过0.8ZB(相当于8亿TB)，两倍于2012年的数据量，相当于2009年全球的数据总量。预计到2020年，中国产生的数据总量将是2013年的10倍，超过8.5ZB⑨。那么，这样大规模的数据对于生根于互联网的新媒体电影又意味着什么呢？
新媒体电影是以个人电脑和移动终端及连接它们的网络设备作为承载的。新媒体背后有大量数据库随时更新电影生产和消费的各种数据，包括新媒体电影的宣传数据，电影观众观看的时间，观众的性别、族裔、年龄、群体、受教育程度，新媒体电影的交易量，电影播放到哪里丢失的读者最多，哪些电影部分会被反复观看等等。数据来源可以多样化，不同渠道的数据甚至可以互相参照。“第一是搜索平台，如网络、谷歌、搜狗；第二是社交平台，如微博、人人网、豆瓣、时光网；第三是电商平台，如网票网、美团网、淘宝网等；第四是视频网站，如优酷、土豆、爱奇艺、乐视网等。像网络指数、新浪微指数、淘数据、优酷指数等，都是由上述平台提供数据服务的。此外，国家电影专项资金办公室拥有全国的影院票房数据，并通过《中国电影报》等平台向社会公布”⑩。与此同时，数据平台也需要庞大的数据作为支撑。由于新媒体电影的开放性和资源共享性，使得新媒体电影创作和观看数量巨大，从而产生的数据也是前所未有的。大数据的关键作用还在于对未来进行预测。全数据对于大数据分析来说就是“正在发生的未来”。通过对电影本身、观看和批评、媒体、电影宣传等相关数据的搜集，寻找观众兴趣点，预测哪种审美趣味的电影会在什么样的人群中受欢迎，人群的性别、消费力、居住区域、阶层、年龄段分布等等。利用数据作为分析受众的依据之后，创作者不需要挖空心思去想为什么自己的电影不受欢迎，只需要通过网站浏览记录数据分析观众最喜欢看什么样的电影就可以了。在大数据挖掘过程之中，单个数据可以作为垃圾被忽略，因为数据精准度是样本化统计时代所追求的目标——一个信息缺乏的时代，“收集信息的有限意味着细微的错误会被放大，甚至有可能影响整个结果的准确性”(11)。随着数据的大幅增加，为了了解大致发展趋势而放弃精确性，可以接受适量错误。就像医用灯，从一个角度打的光，不管亮度多高，仍然有暗区。而大数据的多维度属性就像无影灯，从各个角度照射，就算其中一盏灯亮度不强，也不影响总体效果。在这个意义上大数据更加追求数据完整性和混杂性。