In che modo la scienza dei dati sta trasformando l'industria cinematografica?

La scienza dei dati, armata di tecnologie pionieristiche come l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico, sta creando ondate di trasformazione in tutti i domini del settore. Dal settore IT all'assistenza sanitaria e alla governance, Big Data e Data Analytics stanno rimodellando i consueti processi aziendali per far posto a quelli innovativi e “intuitivi”.

Diciamo intuitivo perché i maggiori punti di forza di Data Science sono che sfrutta i dati per ottenere informazioni utili sulla mentalità del cliente e sulla situazione del mercato.

I big data si riferiscono a grandi quantità di dati raccolti da più fonti come social media, fonti di dati pubblici e database aziendali, dopodiché vengono analizzati utilizzando tecniche e strumenti AI/ML per fare previsioni accurate basate sui dati.

Da quando i Big Data sono saliti alla ribalta, sono diventati un'attrazione primaria per aziende e organizzazioni. Ogni azienda desidera sfruttare il potenziale dei Big Data per estrarre informazioni preziose nascoste all'interno dei dati e utilizzare tali informazioni per plasmare le future decisioni aziendali.

Continuando la sua tradizione di espansione, Data Science è arrivata anche all'industria cinematografica. La scienza dei dati nell'industria cinematografica mira a sfruttare i Big Data e l'analisi predittiva per fornire un'esperienza utente altamente personalizzata, prevedere le preferenze dei clienti, trovare modi per ottimizzare i contenuti e fare una serie di previsioni che possono aiutare a ridurre al minimo le perdite.

Scienza dei dati nell'industria cinematografica

Data Analytics è un punto di svolta per il futuro dell'industria cinematografica. Un processo decisionale informato è fondamentale per il successo di un film/programma televisivo e, quindi, acquisire dati di alta qualità e rilevanti sul settore e sui clienti può essere eccellente per fidelizzare i clienti e aumentare i profitti.

L'analisi predittiva può aiutare registi/produttori, società di produzione e dirigenti di marketing a comprendere le abitudini degli spettatori e il gusto migliore, prevedere le tendenze pre-rilascio e, soprattutto, prendere decisioni orientate ai dati.

Alcuni dei principali parametri che gli esperti di Analytics utilizzano per prevedere il successo di un film/programma televisivo sono il valore delle stelle, la popolarità e il sentimento creato dallo stesso tra un particolare segmento di pubblico. Analizzando queste informazioni, gli esperti di Analytics possono farsi un'idea generale del buzz pre-release e aiutare registi e produttori a definire di conseguenza le strategie di produzione e marketing.

Una delle maggiori garanzie o forze trainanti dietro il successo di un film è prevedere con precisione ciò che il pubblico si aspetta dal film o vuole vedere in esso. Nel 2018, la 20th Century Fox (ora acquisita da Walt Disney) ha rivelato come utilizza il ML per analizzare il contenuto dei trailer dei film.

Combinando i server di Google e TensorFlow, la 20th Century Fox ha sviluppato Merlin , un " sistema sperimentale di previsione e raccomandazione della partecipazione ai film". In un test, Merlin ha analizzato il trailer di "Logan" per prevedere altri film che potrebbero interessare gli spettatori di "Logan". Sorprendentemente, undici delle venti previsioni fatte da Merlino erano corrette!

Pertanto, raccogliendo dati rilevanti da vari trailer di film e confrontando e analizzando quei trailer, Merlin può prevedere che tipo di film potrebbe interessare le persone che hanno visto un particolare trailer di film. Delle venti predizioni di Merlino, cinque dei film veri e propri erano chartbusters –

• Batman contro Superman: L'alba della giustizia
• John Wick: Capitolo 2
• X-Men: Apocalisse
• Dottor Strano
• Squadra suicida

L'analisi di Merlin del trailer di Logan ha sottolineato che il pubblico era interessato ai film di supereroi con un "protagonista d'azione maschile robusto". E anche se le capacità predittive di Merlin non sono perfette, è sicuramente un eccellente esempio di quanto si sia evoluta la scienza dei dati nell'ultimo decennio.

In che modo la scienza dei dati può aiutare l'industria cinematografica?

Ecco come Data Science aiuta l'industria cinematografica:

1) Scegli il cast di stelle giuste

Scegliere l'attore giusto per un ruolo particolare è una delle decisioni più difficili da prendere in un film. Non si può fare a meno di chiedersi, e se invece dell'attore X, l'attore Y interpretasse un certo ruolo, avrebbe lo stesso successo? Ad esempio, se Leonardo Di Caprio interpretasse il ruolo del Capitano Jack Sparrow invece di Johnny Depp, si adatterebbe meglio alla parte?

Grazie ai progressi nella scienza dei dati, non devi più chiederti: puoi ottenere risultati concreti. Cinelytic è una piattaforma che utilizza il ML per prevedere come si comporterebbe un film al botteghino se un membro del cast viene sostituito con qualcun altro.

Utilizza i dati storici delle passate interpretazioni cinematografiche degli attori e li abbina al talento dell'attore e al tema e al genere del film in questione per scoprire se un attore sarebbe adatto per un ruolo specifico in un film.

2) Analisi della sceneggiatura

L'uso di AI/ML per analizzare la sceneggiatura dei film può aiutare notevolmente a migliorare la qualità dei film. ScriptBook è un ottimo esempio calzante. Può analizzare le sceneggiature dei film e fornirti un rapporto dettagliato in pochi minuti.

Tutto quello che devi fare è caricare un file PDF di una sceneggiatura di un film in ScriptBook e genererà un rapporto di analisi in soli cinque minuti. Il report conterrà l'analisi dei personaggi del film, i protagonisti e gli antagonisti, il quoziente emotivo dei singoli personaggi, la fascia d'età del film, il pubblico di destinazione del film e l'eventuale performance al botteghino.

3) Migliorare le prestazioni degli annunci

Secondo un recente studio dell'Università dell'Iowa, l'analisi predittiva può analizzare ogni aspetto delle campagne pubblicitarie dei film per un maggiore successo di marketing. L'analisi di regressione dello studio ha evidenziato i fattori più cruciali per il successo di un film.

Grazie alle tecniche di Data Science, i registi e gli esperti di marketing possono ora prevedere il rendimento della loro campagna pubblicitaria ancor prima di lanciarla. Nel 2018, Walt Disney lo ha dimostrato con "Solo: A Star Wars Story". Sebbene il film sia stato realizzato con un budget di $ 250 milioni, ha fallito miseramente al botteghino.

Tuttavia, il film è riuscito a guadagnare circa $ 213 milioni. Come? Dalle entrate generate dalla sua campagna pubblicitaria. La pubblicità del film è uscita molto prima del teaser (un mese prima) e si è guadagnata in pieno.

4) Raccomandazioni personalizzate

Le piattaforme di streaming di contenuti video come Amazon, Netflix e Hulu sfruttano da tempo la potenza dei motori di raccomandazione per creare consigli personalizzati per i singoli clienti.

Queste piattaforme sfruttano i dati per comprendere il tipo di contenuto con cui un utente risuona di più e crea un elenco esclusivo per l'utente in base ai suoi gusti, ai suoi gusti e ai modelli di ricerca.

Se l'industria cinematografica utilizzasse i dati dei clienti per comprendere meglio le loro richieste, metà del problema sarebbe risolto. I registi saprebbero su quali contenuti dovrebbero basare i loro film e che tipo di film si sarebbero comportati bene al botteghino.

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Pensieri conclusivi

Pertanto, Data Science ha un potenziale immenso per l'industria cinematografica. Con i dati giusti a loro disposizione e gli strumenti di scienza dei dati giusti, i data scientist possono aiutare i registi a superare molte sfide coinvolte nel processo di realizzazione del film.

Può fare previsioni quasi accurate relative al botteghino, creare campagne di marketing mirate, scegliere il cast giusto per un film e molto altro ancora.

In futuro, con l'ulteriore progresso di Data Science, possiamo aspettarci molte altre cose così intriganti nell'industria cinematografica.