主题、主角、情节、结尾、色彩、道德情感等多个角度和属性，要求观影者对各个属性进行评分。Netflix还会抓取一些画面，分析画面的色彩、用户播放时的音量、背景音乐等元素中，哪一些会对用户的观影决定产生影响。

Netflix利用收集起来的数据构成了一个美国电影预测数据库，这成了它的一个宝藏。这些数据的意义在于，它带有用户的观影习惯在其中，尽管它无法说明如何制作一部电视剧，但却能告诉Netflix哪一类用户喜欢哪一类型的影片。

基于用户对影片的评判角度和观影习惯，Netflix形成了自己的一套“语法”，这体现在它的网页上就是对影片类型的独特描述手法，它对电影的描述通常包含了以下元素：国家、拍摄地点、主题（婚姻、动作、奇幻）、描述影片的形容词（浪漫的、惊险的、强视觉冲击的）、时间等，如“奥斯卡浪漫虐恋”，“视觉冲击强劲的外国怀旧篇”。

事实就是，当Netflix越了解自己的用户，用户与Netflix之间的关系就越牢固。因为这种从用户观看一部影片的角度进行分类的方法，抓住了用户的观影心理，效果甚于广告。在Netflix上，推荐引擎比搜索引擎更能体现服务价值，75%的Netflix用户会受到Netflix推荐的影响，选择观看Netflix推荐的作品。

所以，在推出《纸牌屋》的时候，Netflix没有打广告，只是在自己的网站上做了推荐，结果令人意想不到的好。而Netflix一口气连推出13集的做法，也是源自于对用户数据的掌握：根据Netflix掌握的数据，人们更喜欢一次连着看几集，而不喜欢一集一集地看。

当人们坐在沙发上一口气看完了13集之后，迅速在社交媒体上展开大讨论，这又带来《纸牌屋》新一轮的关注。

大数据的应用是影视制作行业的一次革新，它在让影视作品变得更加可测、可衡量的同时，也带来人们对艺术创作的担忧。人们担心，在影视作品中引入大数据，会让艺术变得像算术一样机械，从而丧失作品的生命力。

Netflix并没有透露大数据对《纸牌屋》作品内容带来怎样的变化，但有人认为，大数据的应用对作品的影响，不在于在影片中增加多少内容，而是对影片微调。比如，如何避免用户快进掉的那些内容，如何让用户耐心看完序幕等。而这些小小的改动，却可能会带来大不同。