短剧新纪元：当内容遇上算法
2025 年，中国短剧行业正步入从“内容竞争”到“模型驱动”的关键转型期。据相关数据显示，截至 2025 年上半年，短剧用户规模已突破 6.8 亿，总体市场规模超 450 亿元，同比增速超过 35%。然而，随着入局者增多、题材趋同，内容同质化问题日益严重——仅有不到 8% 的短剧能实现稳定的用户留存与长期播放增长。如何在碎片化消费中找到持续增长的逻辑，成为行业面临的新课题。
在此背景下，一种新的创作范式正悄然兴起——以数据驱动内容决策、以量化分析优化叙事结构。在这一趋势下，《早餐西施要离婚》成为行业观察的样本。这部于 2025 年 5 月 10 日上线抖音的短剧，仅上线三日即登上抖音热播榜第 20 位，累计播放量突破 1.5 亿次，成为“情绪短剧”赛道中的黑马。而其背后的关键人物之一——叶瀚中，正是推动这场“量化叙事革命”的代表。
从金融建模到情感叙事：跨界者的故事
与大多数影视从业者不同，叶瀚中的起点是数据。他拥有宾夕法尼亚州立大学数据科学与数学学士学位，以及北卡罗来纳大学教堂山分校信息科学硕士学位，让他熟练掌握机器学习、深度学习与数据可视化技术。这些看似“冷”的工具，却成为他进入短剧行业的“热”钥匙。叶瀚中将量化逻辑引入内容创作，将观众情绪视作“时间序列变量”，用数据建模来调整剧情节奏、冲突密度与用户留存路径，构建出“内容 A/B 测试 + 叙事调优”的研发体系。业内评论人士形容他：“他像是在用量化投资的方式讲故事。”
《早餐西施要离婚》：一次数据叙事的实验
在短剧《早餐西施要离婚》的制作中，叶瀚中担任核心制作顾问，主导了从剧本结构到分镜节奏的多维量化设计。通过自然语言处理与情感分析，对 500 部热门短剧的文本进行语义分布建模，提炼出“用户共鸣点曲线”，并将其反向应用于《早餐西施要离婚》的剧本结构中，使剧情在关键节点触发“情绪峰值”，实现平均完播率远超于行业均值的结果。
同时，他借鉴量化投资中的“阿尔法因子”理论，用数据筛选剧情元素(如冲突密度、台词共鸣度、反转强度)，提出“三因子叙事法”——冲突可视化、人物对位化、情绪递进化，使短剧很快取得了破亿的播放量和抖音热播榜 No.20的好成绩。
这些量化实验让《早餐西施要离婚》不仅成为爆款，更成为业内首次实现“数据驱动叙事决策”的成功范例。正如制片人团队评价：“叶瀚中用算法找到故事的节奏感，让数据与情感真正共振。”
从经验到方法：短剧创作的量化新模板
在《早餐西施要离婚》取得成功之后，叶瀚中将其创作过程系统化，总结出一套可复用的行业方法论——“量化内容决策模型”。该模型以金融量化体系为理论基础，结合短剧产业的创作与运营规律，构建出涵盖策划、制作、运营三个阶段、九项核心指标的评估体系。
在前期策划阶段，模型以“观众匹配与内容预估”为目标，通过对关键词点击率(CTR)与受众风险矩阵的量化分析，精准定位潜在用户兴趣区间，从而提升题材与受众的契合度;在拍摄制作阶段，重点关注“节奏校准与镜头优选”，借助注意力回归模型与情绪分布曲线，实时监测剧情张力与情感波动，优化场景衔接与镜头节奏;而在上线运营阶段，模型则聚焦“用户留存与迭代优化”，通过留存回归分析、完播率分布与评论热度指数，持续追踪内容表现，并反向指导后续调整。
叶瀚中这一短剧创作的评估体系，为中国短剧行业提供了可落地、可验证的数据化创作标准，不仅打破了传统制片人依赖直觉与经验的创作惯性，更在行业层面推动了短剧生产的标准化与智能化转型。
当艺术遇上算法：智能叙事的未来图景
短剧行业的竞争已不再仅仅是创意之争，更是算法、数据与审美的综合博弈。叶瀚中所代表的“量化创作者”正推动短剧进入“智能叙事时代”——从用户数据出发，以算法指导创作，以模型优化体验，实现内容的精准触达与可持续增长。正如叶瀚中所言：“情感永远是核心，但当我们用数据去理解情感，它就不再是模糊的艺术，而是可以被验证、被优化的科学。”
在艺术与算法的交汇处，他为行业提供了一条全新的路径：让内容创作变得既理性又动人。(作者：王晓雪)
