读懂你的，还有你的电子书
Nexflix 利用了海量用户数据挖掘和分析，打造出一炮而红的原创剧集《纸牌屋》。而你正在使用（调教）的在线音乐电台服务，也如老朋友一般懂得你的口味。那么书籍呢？这个相对于互联网和大数据而言更像是化石级别的媒介，是否也能像上述的互联网服务一样？
根据纽约时报的报道，有些的创业型公司已经盯准了这个领域，收集内容网站的订阅者的行为数据，想要为电子书（或者是个人出版物）提供数据分析的服务，也许很快就会有作者利用用户的偏好数据“创作”新的流行畅销书。也许不久之后，你所看的书也是根据对你的数据分析而完成？
这些服务如 Scribd 和 Oyster，一般会给读者提供 10 美元/月的付费服务，读者获得一个 10 万册先下图书的数据库任意阅读（付费全览）。而读者的用户行为，包括：点击标题，每个段落的停留时间，使用的阅读设备数据，都会被一一记录作分析使用。
已经有人利用这一规则成功。美国的一名青春情感读物的作者 Quinn Loftis，就利用 Facebook、Pinterest、Twitter、Goodreads、Flickr 和个人网站粉丝的反馈和偏好打造作品。33 岁的她，每年写作的营收就达到了数百万人民币。
目前 Scribd 和 Oyster 已经开始收集用户数据了，我们选了一些有趣的读书数据分享：
- 悬疑小说越长，读者就越快跳到最后一张查看“凶手”或者“大 boss”是谁；
- 书籍题目含有情色字眼的读物阅读速度最快，其次是情感类，最后是宗教类；
- 最受欢迎的书是《女人想要什么》（来自 Oyster 的数据），与这本书的推广介绍有关：带你走进女人的内心，让你搞定她；
- 最难读完的书是《美国历史的轨迹》，只有 1% 的读者顺利从头看到尾；
- 如果书籍分成短章节，读者读完的几率会增加 25%。
这些数据的消费者？最可能的消费者有两种：想要成为“当红作家”的写手们，还有出版商们。前者很好理解，利用读者的阅读行为和偏好进行“对口”创作，这样创作的“畅销率”就会大大提升；后者与这些数据的关系就非常微妙，怎样找到最有潜质会“爆红”的书籍？那些完成率非常低的作品，对于出版商来说并不是一个好选择。
还有一个问题，就是巨头如亚马逊是否会加入此领域的大战。目前对于亚马逊的 Kindle 用户，交付 79 美元的年费即可获得借阅权，图书库当中已经有 35 万本图书，但这个项目并不能提供太多的数据，因为限制了读者每次只能借阅一本书，而且书库中极少“畅销书籍”。不过，有出版商透露，亚马逊已经在悄悄地询问出版商对于类似 Scribd 和 Oyster 这种“付费全览”服务的看法，因此未来是否推出类似的服务经已成疑。
还有人质疑这样的服务会否减少图书写作的多样性。有人认为《纸牌屋》的成功也存有极大的运气成分，也许你能知道读者已经喜欢什么，却不一定能推测他们下一轮的口味转换，而一味依靠数据设定框架的“创作”，对于作者来说受限并不小。就算你多爱看情色小说和情感类作品，你也不一定天天都想看《知音》对吧？
