Wie Data Science bei der Transformation der Filmindustrie?

Data Science, ausgestattet mit bahnbrechenden Technologien wie künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen, sorgt in allen Bereichen der Branche für Wellen der Transformation. Von der IT-Branche bis hin zu Gesundheitswesen und Governance gestalten Big Data und Data Analytics die üblichen Geschäftsprozesse neu, um Platz für innovative und „intuitiv“ zu machen.

Wir sagen intuitiv, weil die größte Stärke von Data Science darin besteht, dass es Daten nutzt, um nützliche Einblicke in die Denkweise des Kunden und die Marktsituation zu gewinnen.

Big Data bezieht sich auf große Datenmengen, die aus mehreren Quellen wie sozialen Medien, öffentlichen Datenquellen und Unternehmensdatenbanken gesammelt und anschließend mit KI/ML-Techniken und -Tools analysiert werden, um genaue datenbasierte Vorhersagen zu treffen.

Seit Big Data ins Rampenlicht gerückt ist, ist es zu einer Hauptattraktion für Unternehmen und Organisationen geworden. Jedes Unternehmen möchte das Potenzial von Big Data nutzen, um wertvolle Informationen zu extrahieren, die in den Daten verborgen sind, und diese Erkenntnisse nutzen, um zukünftige Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Data Science setzt seine Expansionstradition fort und hat es auch in die Filmindustrie geschafft. Data Science in der Filmindustrie zielt darauf ab, Big Data und Predictive Analytics zu nutzen, um ein hochgradig personalisiertes Benutzererlebnis zu bieten, Kundenpräferenzen vorherzusagen, Wege zur Optimierung von Inhalten zu finden und eine Reihe von Vorhersagen zu treffen, die dazu beitragen können, Verluste zu minimieren.

Data Science in der Filmindustrie

Data Analytics ist ein Game-Changer für die Zukunft der Filmindustrie. Eine fundierte Entscheidungsfindung ist entscheidend für den Erfolg eines Films/einer Show, und daher kann die Erfassung hochwertiger, relevanter Branchen- und Kundendaten hervorragend für die Kundenbindung und die Steigerung des Gewinns sein.

Predictive Analytics kann Filmemachern/Produzenten, Produktionsfirmen und Marketingleitern helfen, Zuschauergewohnheiten und Geschmack besser zu verstehen, Trends vor der Veröffentlichung vorherzusagen und vor allem datenorientierte Entscheidungen zu treffen.

Einige der wichtigsten Parameter, die Analytics-Experten verwenden, um den Erfolg eines Films/einer Fernsehsendung vorherzusagen, sind der Star-Wert, die Popularität und die Stimmung, die von diesem bestimmten Segment des Publikums erzeugt werden. Durch die Analyse dieser Erkenntnisse können Analytics-Experten sich einen allgemeinen Überblick über die Begeisterung vor der Veröffentlichung verschaffen und Filmemachern und Produzenten dabei helfen, die Produktions- und Marketingstrategien entsprechend zu gestalten.

Eine der größten Garantien oder treibenden Kräfte hinter dem Erfolg eines Films ist die genaue Vorhersage, was das Publikum von dem Film erwartet oder darin sehen möchte. Im Jahr 2018 enthüllte 20th Century Fox (jetzt von Walt Disney übernommen), wie es ML verwendet, um den Inhalt von Filmtrailern zu analysieren.

Durch die Kombination von Google-Servern und TensorFlow entwickelte 20th Century Fox Merlin , ein „ experimentelles Vorhersage- und Empfehlungssystem für Kinobesuche“. In einem Testlauf analysierte Merlin den Trailer von „Logan“, um andere Filme vorherzusagen, die die Zuschauer von „Logan“ interessieren könnten. Überraschenderweise waren elf von zwanzig Vorhersagen von Merlin richtig!

Durch das Sammeln relevanter Daten aus verschiedenen Filmtrailern und das Vergleichen und Analysieren dieser Trailer kann Merlin also vorhersagen, welche Art von Filmen die Leute interessieren könnten, die einen bestimmten Filmtrailer gesehen haben. Von den zwanzig Vorhersagen von Merlin waren fünf der tatsächlichen Filme Chartbuster –

• Batman gegen Superman: Dawn of Justice
• John Wick: Kapitel 2
• X-Men: Apokalypse
• Doktor Seltsam
• Selbstmordkommando

Merlins Analyse von Logans Trailer wies darauf hin, dass das Publikum an Superheldenfilmen interessiert war, in denen eine „robuste männliche Action-Hauptrolle“ zu sehen war. Und obwohl die Vorhersagefähigkeiten von Merlin nicht perfekt sind, ist es sicherlich ein hervorragendes Beispiel dafür, wie weit sich Data Science in den letzten zehn Jahren entwickelt hat.

Wie kann Data Science der Filmindustrie helfen?

So hilft Data Science der Filmindustrie:

1) Wählen Sie die richtige Starbesetzung

Die Besetzung des richtigen Schauspielers für eine bestimmte Rolle ist eine der schwierigsten Entscheidungen, die in einem Film getroffen werden müssen. Man kommt nicht umhin, sich zu fragen, was wäre, wenn anstelle von Schauspieler X Schauspieler Y eine bestimmte Rolle spielen würde, wäre es genauso erfolgreich? Wenn zum Beispiel Leonardo Di Caprio die Rolle von Captain Jack Sparrow anstelle von Johnny Depp spielen würde, würde er dann besser zu der Rolle passen?

Dank Fortschritten in Data Science müssen Sie sich nicht mehr wundern – Sie können konkrete Ergebnisse erzielen. Cinelytic ist eine Plattform, die ML verwendet, um vorherzusagen, wie ein Film an den Kinokassen abschneiden würde, wenn ein Mitglied seiner Besetzung durch jemand anderen ersetzt wird.

Es verwendet historische Daten vergangener Filmauftritte von Schauspielern und gleicht sie mit dem Talent des Schauspielers und dem Thema und Genre des betreffenden Films ab, um herauszufinden, ob ein Schauspieler für eine bestimmte Rolle in einem Film geeignet wäre.

2) Drehbuchanalyse

Die Verwendung von KI/ML zur Analyse des Drehbuchs von Filmen kann erheblich dazu beitragen, die Qualität von Filmen zu verbessern. ScriptBook ist ein hervorragendes Beispiel dafür. Es kann Filmskripte analysieren und Ihnen innerhalb von Minuten einen detaillierten Bericht liefern.

Alles, was Sie tun müssen, ist, eine PDF-Datei eines Filmskripts in ScriptBook zu laden, und es wird in nur fünf Minuten einen Analysebericht erstellen. Der Bericht enthält die Analyse der Filmfiguren, der Protagonisten und Antagonisten, den emotionalen Quotienten der einzelnen Figuren, die Altersfreigabe des Films, das Zielpublikum des Films und den möglichen Kinoerfolg.

3) Verbesserung der Anzeigenleistung

Laut einer aktuellen Studie der University of Iowa kann Predictive Analysis jeden Aspekt von Werbekampagnen von Filmen für einen höheren Marketingerfolg analysieren. Die Regressionsanalyse der Studie zeigte die entscheidenden Faktoren für den Erfolg eines Films auf.

Dank Data-Science-Techniken können Filmemacher und Vermarkter jetzt die Leistung ihrer Werbekampagne vorhersagen, noch bevor sie sie starten. Das hat Walt Disney 2018 mit „Solo: A Star Wars Story“ bewiesen. Während der Film mit einem Budget von 250 Millionen Dollar gedreht wurde, scheiterte er kläglich an den Kinokassen.

Der Film konnte jedoch rund 213 Millionen US-Dollar einspielen. Wie? Aus den Einnahmen aus seiner Werbekampagne. Die Anzeige für den Film kam lange vor dem Teaser heraus (einen Monat früher) und verdiente auf Hochtouren.

4) Personalisierte Empfehlungen

Streaming-Plattformen für Videoinhalte wie Amazon, Netflix und Hulu nutzen seit langem die Leistungsfähigkeit von Empfehlungsmaschinen, um personalisierte Empfehlungen für einzelne Kunden zu erstellen.

Diese Plattformen nutzen Daten, um zu verstehen, welche Art von Inhalten ein Benutzer am meisten anspricht, und erstellen eine exklusive Liste für den Benutzer, basierend auf seinem Geschmack, seinen Vorlieben und Suchmustern.

Wenn die Filmindustrie Kundendaten nutzen würde, um ihre Anforderungen besser zu verstehen, wäre die Hälfte des Problems gelöst. Filmemacher würden wissen, auf welchen Inhalten sie ihre Filme aufbauen sollten und welche Art von Filmen an den Kinokassen gut abschneiden würden.

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Abschließende Gedanken

Data Science birgt also immenses Potenzial für die Filmindustrie. Mit den richtigen Daten und den richtigen Data-Science-Tools können Data Scientists Filmemachern helfen, viele Herausforderungen zu meistern, die mit dem Filmherstellungsprozess verbunden sind.

Es kann nahezu genaue Vorhersagen in Bezug auf die Kinokasse machen, gezielte Marketingkampagnen erstellen, die richtige Besetzung für einen Film auswählen und vieles mehr.

In Zukunft, wenn Data Science noch weiter fortgeschritten ist, können wir uns auf viele weitere faszinierende Dinge in der Filmindustrie freuen.