¿Cómo la ciencia de datos en la transformación de la industria cinematográfica?

La ciencia de datos, armada con tecnologías pioneras como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, está creando olas de transformación en todos los dominios de la industria. Desde el sector de TI hasta la atención médica y la gobernanza, Big Data y Data Analytics están remodelando los procesos comerciales habituales para dar paso a otros innovadores e "intuitivos".

Decimos intuitivo porque la mayor fortaleza de Data Science es que aprovecha los datos para obtener información útil sobre la mentalidad del cliente y la situación del mercado.

Big Data se refiere a grandes cantidades de datos recopilados de múltiples fuentes, como redes sociales, fuentes de datos públicos y bases de datos de empresas, después de lo cual se analiza utilizando técnicas y herramientas de IA/ML para realizar predicciones precisas basadas en datos.

Desde que Big Data se convirtió en el centro de atención, se ha convertido en una atracción principal para empresas y organizaciones. Todas las empresas quieren aprovechar el potencial de Big Data para extraer información valiosa oculta dentro de los datos y usar esos conocimientos para dar forma a futuras decisiones comerciales.

Continuando con su tradición de expansión, Data Science también ha llegado a la industria cinematográfica. Data Science en la industria cinematográfica tiene como objetivo aprovechar Big Data y Predictive Analytics para brindar una experiencia de usuario altamente personalizada, predecir las preferencias de los clientes, encontrar formas de optimizar el contenido y hacer una serie de predicciones que pueden ayudar a minimizar las pérdidas.

Ciencia de datos en la industria cinematográfica

Data Analytics es un cambio de juego para el futuro de la industria cinematográfica. La toma de decisiones informada es fundamental para el éxito de una película/espectáculo y, por lo tanto, la adquisición de datos de clientes y de la industria relevantes y de alta calidad puede ser excelente para retener a los clientes y aumentar las ganancias.

El análisis predictivo puede ayudar a los cineastas/productores, productoras y ejecutivos de marketing a comprender los hábitos de los espectadores y saborear mejor, predecir tendencias previas al lanzamiento y, lo que es más importante, tomar decisiones basadas en datos.

Algunos de los principales parámetros que utilizan los expertos de Analytics para predecir el éxito de una película/programa de televisión son el valor de las estrellas, la popularidad y el sentimiento creado por el mismo entre qué segmento particular de la audiencia. Mediante el análisis de estos conocimientos, los expertos en análisis pueden obtener una idea general del rumor previo al lanzamiento y ayudar a los cineastas y productores a diseñar las estrategias de producción y marketing en consecuencia.

Una de las mayores garantías o fuerzas impulsoras detrás del éxito de una película es predecir con precisión lo que la audiencia espera de la película o quiere ver en ella. En 2018, 20th Century Fox (ahora adquirida por Walt Disney) reveló cómo usa ML para analizar el contenido de los avances de películas.

Al combinar los servidores de Google y TensorFlow, 20th Century Fox desarrolló Merlin , un " sistema experimental de predicción y recomendación de asistencia al cine". En una prueba, Merlin analizó el tráiler de "Logan" para predecir otras películas que podrían interesar a los espectadores de "Logan". ¡Sorprendentemente, once de las veinte predicciones hechas por Merlín fueron correctas!

Por lo tanto, al recopilar datos relevantes de varios avances de películas y compararlos y analizarlos, Merlin puede predecir qué tipo de películas podrían interesar a las personas que vieron un avance de película en particular. De las veinte predicciones de Merlín, cinco de las películas reales fueron éxitos de taquilla:

• Batman v. Superman: El amanecer de la justicia
• John Wick: Capítulo 2
• X-Men: Apocalipsis
• doctor extraño
• escuadrón suicida

El análisis de Merlin del tráiler de Logan señaló que la audiencia estaba interesada en las películas de superhéroes protagonizadas por un "protagonista de acción masculino rudo". Y aunque las capacidades predictivas de Merlin no son perfectas, sin duda es un excelente ejemplo de hasta dónde ha evolucionado la ciencia de datos en la última década.

¿Cómo puede la ciencia de datos ayudar a la industria cinematográfica?

Así es como la ciencia de datos ayuda a la industria cinematográfica:

1) Elija el elenco de estrellas adecuado

Elegir al actor adecuado para un papel en particular es una de las decisiones más difíciles que se pueden tomar en una película. Uno no puede dejar de preguntarse, ¿qué pasaría si en lugar del actor X, el actor Y interpretara cierto papel, sería tan exitoso? Por ejemplo, si Leonardo Di Caprio interpretara el papel del Capitán Jack Sparrow en lugar de Johnny Depp, ¿se adaptaría mejor al papel?

Gracias a los avances en ciencia de datos, ya no tiene que preguntarse: puede obtener resultados concretos. Cinelytic es una plataforma que usa ML para predecir cómo se desempeñaría una película en la taquilla si un miembro de su elenco es reemplazado por otra persona.

Utiliza datos históricos de actuaciones de actores en películas pasadas y los compara con el talento del actor y el tema y el género de la película en cuestión para averiguar si un actor sería apto para un papel específico en una película.

2) Análisis del guión

El uso de AI/ML para analizar el guión de las películas puede ser de gran ayuda para mejorar la calidad de las películas. ScriptBook es un excelente ejemplo de ello. Puede analizar guiones de películas y proporcionarle un informe detallado en cuestión de minutos.

Todo lo que tiene que hacer es cargar un archivo PDF de un guión de película en ScriptBook y generará un informe de análisis en solo cinco minutos. El informe contendrá el análisis de los personajes de la película, los protagonistas y antagonistas, el cociente emocional de los personajes individuales, la clasificación por edades de la película, el público objetivo de la película y el posible rendimiento de taquilla.

3) Mejorar el rendimiento de los anuncios

Según un estudio reciente de la Universidad de Iowa, el análisis predictivo puede analizar todos los aspectos de las campañas publicitarias de películas para lograr un mayor éxito de marketing. El análisis de regresión del estudio destacó los factores más cruciales para el éxito de una película.

Gracias a las técnicas de ciencia de datos, los cineastas y los especialistas en marketing ahora pueden predecir el rendimiento de su campaña publicitaria incluso antes de lanzarla. En 2018, Walt Disney lo demostró con “Solo: A Star Wars Story”. Si bien la película se hizo con un presupuesto de 250 millones de dólares, fracasó estrepitosamente en la taquilla.

Sin embargo, la película logró ganar alrededor de $ 213 millones. ¿Cómo? De los ingresos generados por su campaña publicitaria. El anuncio de la película salió mucho antes que el teaser (un mes antes) y ganó a toda velocidad.

4) Recomendaciones personalizadas

Las plataformas de transmisión de contenido de video como Amazon, Netflix y Hulu han aprovechado durante mucho tiempo el poder de los motores de recomendación para crear recomendaciones personalizadas para clientes individuales.

Estas plataformas aprovechan los datos para comprender el tipo de contenido con el que más resuena un usuario y crean una lista exclusiva para el usuario en función de sus gustos, gustos y patrones de búsqueda.

Si la industria del cine utilizara los datos de los clientes para comprender mejor sus demandas, se resolvería la mitad del problema. Los cineastas sabrían en qué contenido deberían basar sus películas y qué tipo de películas tendrían un buen desempeño en la taquilla.

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Pensamientos concluyentes

Por lo tanto, Data Science tiene un inmenso potencial para la industria cinematográfica. Con los datos correctos a su disposición y las herramientas adecuadas de ciencia de datos, los científicos de datos pueden ayudar a los cineastas a superar muchos desafíos involucrados en el proceso de realización de películas.

Puede hacer predicciones casi precisas relacionadas con la taquilla, crear campañas de marketing dirigidas, elegir el elenco adecuado para una película y mucho más.

En el futuro, a medida que la ciencia de datos avance aún más, podemos esperar muchas más cosas intrigantes en la industria cinematográfica.