영화 산업을 변화시키는 데이터 과학은 무엇입니까?

인공 지능 및 머신 러닝과 같은 선구적인 기술로 무장한 데이터 과학은 산업의 모든 영역에서 변화의 물결을 만들고 있습니다. IT 부문에서 의료 및 거버넌스에 이르기까지 빅 데이터 및 데이터 분석은 혁신적이고 "직관적인" 프로세스를 만들기 위해 일반적인 비즈니스 프로세스를 재편하고 있습니다.

데이터 사이언스의 가장 큰 장점은 데이터를 활용하여 고객의 사고 방식과 시장 상황에 대한 유용한 통찰력을 얻을 수 있다는 점에서 직관적이라고 합니다.

빅데이터는 소셜미디어, 공공데이터 소스, 기업 데이터베이스 등 다양한 소스에서 수집된 방대한 양의 데이터를 AI/ML 기술과 도구를 이용해 분석해 정확한 데이터 기반 예측을 하는 것을 의미한다.

빅 데이터가 각광을 받은 이후로 기업과 조직의 주요 매력이 되었습니다. 모든 회사는 빅 데이터의 잠재력을 활용하여 데이터에 숨겨진 귀중한 정보를 추출하고 이러한 통찰력을 사용하여 미래의 비즈니스 결정을 내리기를 원합니다.

확장의 전통을 이어가는 Data Science는 영화 산업에도 진출했습니다. 영화 산업의 데이터 과학은 빅 데이터 및 예측 분석을 활용하여 고도로 개인화된 사용자 경험을 제공하고, 고객 선호도를 예측하고, 콘텐츠를 최적화하는 방법을 찾고, 손실을 최소화하는 데 도움이 될 수 있는 다양한 예측을 하는 것을 목표로 합니다.

영화 산업의 데이터 과학

데이터 분석은 영화 산업의 미래를 위한 게임 체인저입니다. 정보에 입각한 의사 결정은 영화/쇼의 성공에 매우 중요하므로 고품질의 관련 산업 및 고객 데이터를 획득하면 고객 유지 및 수익 증대에 탁월할 수 있습니다.

예측 분석은 영화 제작자/제작자, 제작 회사 및 마케팅 임원이 시청자 습관과 취향을 더 잘 이해하고 출시 전 추세를 예측하며 가장 중요한 것은 데이터 중심의 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.

Analytics 전문가가 영화/TV 프로그램의 성공을 예측하는 데 사용하는 주요 매개변수 중 일부는 별점 가치, 인기도, 청중의 특정 세그먼트 간에 생성된 감정입니다. 분석 전문가는 이러한 통찰력을 분석하여 개봉 전 소문에 대한 일반적인 아이디어를 얻고 이에 따라 영화 제작자와 제작자가 제작 및 마케팅 전략을 수립하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

영화의 성공을 뒷받침하는 가장 큰 보장 또는 원동력 중 하나는 관객이 영화에서 기대하거나 보고 싶어하는 것을 정확하게 예측하는 것입니다. 2018년 20세기 폭스(현재 월트 디즈니에 인수됨)는 ML을 사용하여 영화 예고편 콘텐츠를 분석하는 방법을 공개했습니다.

20th Century Fox는 Google 서버와 TensorFlow를 결합 하여 " 실험적인 영화 관람 예측 및 추천 시스템 "인 Merlin 을 개발했습니다. 테스트 실행에서 멀린은 "로건"의 시청자가 관심을 가질 만한 다른 영화를 예측하기 위해 "로건"의 예고편을 분석했습니다. 놀랍게도 멀린의 예측 20개 중 11개가 맞았습니다!

따라서 Merlin은 다양한 영화 예고편에서 관련 데이터를 수집하고 해당 예고편을 비교 및 ​​분석하여 특정 영화 예고편을 본 사람들이 어떤 종류의 영화에 관심을 가질지 예측할 수 있습니다. 멀린의 20가지 예측 중 실제 영화 중 5개는 차트 버스터였습니다.

• 배트맨 대 슈퍼맨: 저스티스의 시작
• 존 윅: 2장
• 엑스맨: 아포칼립스
• 닥터 스트레인지
• 수어사이드 스쿼드

로건의 예고편에 대한 멀린의 분석은 관객들이 "강인한 남성 액션 주연"을 주연으로 하는 슈퍼히어로 영화에 관심이 있다는 점을 지적했다. Merlin의 예측 기능이 완벽하지는 않지만 지난 10년 동안 데이터 과학이 얼마나 발전했는지 보여주는 훌륭한 예입니다.

데이터 과학이 영화 산업을 어떻게 도울 수 있습니까?

데이터 과학이 영화 산업을 돕는 방법은 다음과 같습니다.

1) 적합한 스타 캐스트를 선택하십시오

특정 역할에 적합한 배우를 캐스팅하는 것은 영화에서 내려야 할 가장 어려운 결정 중 하나입니다. 배우 X가 아닌 Y가 특정 역할을 했다면 과연 성공했을까? 예를 들어 레오나르도 디카프리오가 조니 뎁 대신 잭 스패로우 선장 역할을 맡는다면 더 잘 어울릴까요?

데이터 과학의 발전 덕분에 더 이상 의심할 필요가 없습니다. 구체적인 결과를 얻을 수 있습니다. Cinelytic 은 ML을 사용하여 출연진이 다른 사람으로 교체될 경우 영화가 박스 오피스에서 어떻게 수행될지 예측하는 플랫폼입니다.

배우들의 과거 영화 연기에 대한 이력 데이터를 사용하여 해당 배우의 재능과 해당 영화의 주제 및 장르와 일치시켜 해당 배우가 영화에서 특정 역할에 적합한지 여부를 찾습니다.

2) 시나리오 분석

AI/ML을 사용하여 영화의 각본을 분석하면 영화의 품질을 향상시키는 데 크게 도움이 될 수 있습니다. ScriptBook 이 좋은 사례입니다. 그것은 영화 스크립트를 분석하고 몇 분 안에 상세한 보고서를 제공할 수 있습니다.

동영상 스크립트의 PDF 파일을 ScriptBook에 로드하기만 하면 5분 만에 분석 보고서가 생성됩니다. 이 보고서에는 영화의 등장인물, 주인공과 길항제, 개별 등장인물의 감정 지수, 영화의 연령 등급, 영화의 타겟 관객 및 가능한 흥행 실적에 대한 분석이 포함될 것입니다.

3) 광고 실적 향상

아이오와 대학의 최근 연구 에 따르면 예측 분석은 더 높은 마케팅 성공을 위해 영화 광고 캠페인의 모든 측면을 분석할 수 있습니다. 연구의 회귀 분석은 영화의 성공에 가장 중요한 요소를 강조했습니다.

데이터 과학 기술 덕분에 영화 제작자와 마케터는 이제 광고 캠페인을 시작하기 전에도 광고 캠페인 실적을 예측할 수 있습니다. 2018년 월트 디즈니는 "한 솔로: 스타워즈 스토리"로 이를 증명했습니다. 이 영화는 2억 5000만 달러의 예산으로 제작되었지만 흥행에 참담하게 실패했습니다.

그러나 이 영화는 약 2억 1300만 달러를 벌어들였습니다. 어떻게? 광고 캠페인에서 발생한 수익에서. 영화 광고는 티저보다 훨씬 앞서(한 달 일찍) 나와 본격화됐다.

4) 맞춤형 추천

Amazon, Netflix, Hulu와 같은 비디오 콘텐츠 스트리밍 플랫폼은 오랫동안 추천 엔진의 힘을 활용하여 개별 고객을 위한 맞춤형 추천을 만들어 왔습니다.

이러한 플랫폼은 데이터를 활용하여 사용자가 가장 공감하는 콘텐츠의 종류를 이해하고 사용자의 취향, 선호도 및 검색 패턴을 기반으로 사용자 전용 목록을 만듭니다.

영화 산업이 고객 데이터를 사용하여 요구 사항을 더 잘 이해한다면 문제의 절반은 해결될 것입니다. 영화 제작자는 영화의 기반이 되어야 하는 콘텐츠가 무엇인지, 어떤 종류의 영화가 흥행에 성공할지 알 것입니다.

세계 최고의 대학에서 데이터 과학 과정 을 배우십시오 . 이그 제 큐 티브 PG 프로그램, 고급 인증 프로그램 또는 석사 프로그램을 획득하여 경력을 빠르게 추적하십시오.

결론

따라서 데이터 과학은 영화 산업에 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 적절한 데이터와 적절한 데이터 과학 도구를 사용하여 데이터 과학자는 영화 제작자가 영화 제작 프로세스와 관련된 많은 문제를 극복하도록 도울 수 있습니다.

박스 오피스와 관련하여 거의 정확한 예측을 하고, 타겟 마케팅 캠페인을 만들고, 영화에 적합한 배우를 선택하는 등 많은 작업을 수행할 수 있습니다.

앞으로 데이터 사이언스가 한 단계 더 발전함에 따라 영화계에서도 이와 같은 흥미로운 일들이 더욱 많이 기대됩니다.