كيف علم البيانات في تحويل صناعة السينما؟

يعمل علم البيانات ، المسلح بتقنيات رائدة مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، على خلق موجات من التحول في جميع مجالات الصناعة. من قطاع تكنولوجيا المعلومات إلى الرعاية الصحية والحوكمة ، تعيد تحليلات البيانات والبيانات الضخمة تشكيل العمليات التجارية المعتادة لإفساح المجال لعمليات مبتكرة و "بديهية".

نقول أن الحدس بسبب أعظم نقاط القوة في Data Science هو أنه يستفيد من البيانات لاكتساب رؤى مفيدة حول عقلية العميل ووضع السوق.

تشير البيانات الضخمة إلى كميات كبيرة من البيانات التي تم جمعها من مصادر متعددة مثل وسائل التواصل الاجتماعي ، ومصادر البيانات العامة ، وقواعد بيانات الشركة ، وبعد ذلك يتم تحليلها باستخدام تقنيات وأدوات الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة لعمل تنبؤات دقيقة قائمة على البيانات.

منذ أن ظهرت البيانات الضخمة في دائرة الضوء ، أصبحت نقطة جذب رئيسية للمؤسسات والمؤسسات. تريد كل شركة الاستفادة من إمكانات البيانات الضخمة لاستخراج المعلومات القيمة المخفية داخل البيانات واستخدام هذه الأفكار لتشكيل قرارات العمل المستقبلية.

استمرارًا لتقاليدها في التوسع ، وصلت علوم البيانات إلى صناعة السينما أيضًا. تهدف Data Science في صناعة الأفلام إلى الاستفادة من البيانات الضخمة والتحليلات التنبؤية لتوفير تجربة مستخدم مخصصة للغاية ، والتنبؤ بتفضيلات العملاء ، وإيجاد طرق لتحسين المحتوى وعمل مجموعة من التنبؤات التي يمكن أن تساعد في تقليل الخسائر.

علم البيانات في صناعة الأفلام

تحليلات البيانات هي لعبة تغيير لمستقبل صناعة السينما. يعد اتخاذ القرار المستنير أمرًا بالغ الأهمية لنجاح الفيلم / العرض ، وبالتالي ، فإن الحصول على بيانات عالية الجودة وذات صلة بالصناعة والعملاء يمكن أن يكون ممتازًا للاحتفاظ بالعملاء وزيادة الأرباح.

يمكن أن تساعد التحليلات التنبؤية صانعي الأفلام / المنتجين ، وشركات الإنتاج ، والمديرين التنفيذيين للتسويق على فهم عادات المشاهدين والتذوق بشكل أفضل ، والتنبؤ باتجاهات ما قبل الإصدار ، والأهم من ذلك ، اتخاذ قرارات موجهة نحو البيانات.

بعض المعلمات الرئيسية التي يستخدمها خبراء التحليلات للتنبؤ بنجاح فيلم / عرض تلفزيوني هي قيمة النجوم ، والشعبية ، والمشاعر التي أنشأتها نفس شريحة معينة من الجمهور. من خلال تحليل هذه الأفكار ، يمكن لخبراء التحليلات الحصول على فكرة عامة عن ضجة ما قبل الإصدار ومساعدة صانعي الأفلام والمنتجين في تشكيل استراتيجيات الإنتاج والتسويق وفقًا لذلك.

أحد أكبر الضمانات أو القوى الدافعة وراء نجاح الفيلم هو التنبؤ بدقة بما يتوقعه الجمهور من الفيلم أو يريد رؤيته فيه. في عام 2018 ، كشفت شركة 20th Century Fox (التي استحوذ عليها Walt Disney الآن) كيف تستخدم ML لتحليل محتوى إعلانات الأفلام.

من خلال الجمع بين خوادم Google و TensorFlow ، قامت شركة 20th Century Fox بتطوير Merlin ، وهو "نظام تجريبي لتوقع حضور الأفلام والتوصية به". في تشغيل اختباري ، حلل ميرلين المقطع الدعائي لفيلم "لوجان" للتنبؤ بأفلام أخرى قد تثير اهتمام مشاهدي "لوجان". والمثير للدهشة أن أحد عشر تنبؤًا من أصل عشرين تنبأ بها ميرلين كانت صحيحة!

وبالتالي ، من خلال جمع البيانات ذات الصلة من مقطورات أفلام مختلفة ومقارنة وتحليل تلك المقطورات ، يمكن لـ Merlin التنبؤ بنوع الأفلام التي قد تثير اهتمام الأشخاص الذين شاهدوا مقطعًا دعائيًا لفيلم معين. من بين عشرين تنبؤات لميرلين ، خمسة من الأفلام الفعلية كانت صانعة الرسم البياني -

• باتمان ضد سوبرمان: فجر العدل
• جون ويك: الفصل 2
• العاشر من الرجال: نهاية العالم
• دكتور غريب
• فرقة انتحارية

أشار تحليل ميرلين للمقطورة الدعائية لوجان إلى أن الجمهور كان مهتمًا بأفلام الأبطال الخارقين التي لعبت دور البطولة في فيلم "بطل الرجل القوي". وعلى الرغم من أن القدرات التنبؤية لميرلين ليست مثالية ، فهي بالتأكيد مثال ممتاز على مدى تطور علم البيانات في العقد الماضي.

كيف يمكن لعلوم البيانات أن تساعد صناعة السينما؟

إليك كيف تساعد Data Science صناعة السينما:

1) اختر النجم المناسب

يعتبر اختيار الممثل المناسب المناسب لدور معين من أصعب القرارات التي يجب اتخاذها في الفيلم. لا يسع المرء إلا أن يتساءل ، ماذا لو لعب الممثل Y دورًا معينًا بدلاً من الممثل X ، فهل سيكون ناجحًا؟ على سبيل المثال ، إذا لعب ليوناردو دي كابريو دور الكابتن جاك سبارو بدلاً من جوني ديب ، فهل سيكون مناسبًا للدور بشكل أفضل؟

بفضل التقدم في علوم البيانات ، لم يعد عليك أن تتساءل - يمكنك الحصول على نتائج ملموسة. Cinelytic هي منصة تستخدم ML للتنبؤ بكيفية أداء الفيلم في شباك التذاكر إذا تم استبدال أحد أعضاء فريق التمثيل بشخص آخر.

يستخدم البيانات التاريخية للعروض السينمائية السابقة للممثلين ويطابقها مع موهبة الممثل وموضوع ونوع الفيلم المعني لمعرفة ما إذا كان الممثل مناسبًا لدور معين في الفيلم.

2) تحليل السيناريو

يمكن أن يساعد استخدام AI / ML لتحليل سيناريو الأفلام بشكل كبير على تحسين جودة الأفلام. يعتبر كتاب السيناريو مثالاً ممتازًا في هذا الصدد. يمكنه تحليل نصوص الأفلام وتقديم تقرير مفصل لك في غضون دقائق.

كل ما عليك فعله هو تحميل ملف PDF لسيناريو فيلم في ScriptBook ، وسوف يقوم بإنشاء تقرير تحليلي في غضون خمس دقائق فقط. سيتضمن التقرير تحليل شخصيات الفيلم ، والأبطال والخصوم ، والحاصل العاطفي للشخصيات الفردية ، والتصنيف العمري للفيلم ، والجمهور المستهدف من الفيلم ، وأداء شباك التذاكر المحتمل.

3) تحسين أداء الإعلان

وفقًا لدراسة حديثة أجرتها جامعة أيوا ، يمكن للتحليل التنبئي تحليل كل جانب من جوانب الحملات الإعلانية للأفلام لتحقيق نجاح تسويقي أعلى. سلط تحليل الانحدار للدراسة الضوء على أهم العوامل لنجاح الفيلم.

بفضل تقنيات Data Science ، يمكن لصانعي الأفلام والمسوقين الآن توقع أداء حملتهم الإعلانية حتى قبل إطلاقها. في عام 2018 ، أثبت والت ديزني ذلك من خلال فيلم Solo: A Star Wars Story. بينما تم إنتاج الفيلم بميزانية 250 مليون دولار ، إلا أنه فشل فشلاً ذريعًا في شباك التذاكر.

ومع ذلك ، تمكن الفيلم من كسب حوالي 213 مليون دولار. كيف؟ من الإيرادات المتأتية من حملتها الإعلانية. ظهر إعلان الفيلم قبل العرض التشويقي (قبل شهر واحد) وحصل على قدم وساق.

4) توصيات شخصية

لطالما استفادت منصات دفق محتوى الفيديو مثل Amazon و Netflix و Hulu من قوة محركات التوصية لإنشاء توصيات مخصصة للعملاء الفرديين.

تسخر هذه الأنظمة الأساسية البيانات لفهم نوع المحتوى الذي يلقى صدى لدى المستخدم أكثر وتنشئ قائمة حصرية للمستخدم بناءً على ذوقه وإعجابه وأنماط البحث.

إذا كانت صناعة الأفلام ستستخدم بيانات العملاء لفهم مطالبهم بشكل أفضل ، فسيتم حل نصف المشكلة. سيعرف صانعو الأفلام المحتوى الذي يجب أن يعتمدوا عليه في أفلامهم ونوع الأفلام التي ستحقق أداءً جيدًا في شباك التذاكر.

تعلم دورات علوم البيانات من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.

أفكار ختامية

وبالتالي ، فإن Data Science يحمل إمكانات هائلة لصناعة السينما. من خلال البيانات الصحيحة المتاحة لهم وأدوات علوم البيانات المناسبة ، يمكن لعلماء البيانات مساعدة صانعي الأفلام في التغلب على العديد من التحديات التي تنطوي عليها عملية صناعة الأفلام.

يمكنه عمل تنبؤات دقيقة تقريبًا تتعلق بشباك التذاكر ، وإنشاء حملات تسويقية مستهدفة ، واختيار طاقم العمل المناسب للفيلم ، وغير ذلك الكثير.

في المستقبل ، مع تقدم علوم البيانات بشكل أكبر ، يمكننا أن نتطلع إلى المزيد من هذه الأشياء المثيرة للاهتمام في صناعة السينما.