Como a ciência de dados está transformando a indústria cinematográfica?

A ciência de dados, armada com tecnologias pioneiras como Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina, está criando ondas de transformação em todos os domínios da indústria. Do setor de TI à saúde e governança, Big Data e Data Analytics estão reformulando os processos de negócios usuais para dar lugar a processos inovadores e “intuitivos”.

Dizemos intuitivo porque um dos maiores pontos fortes do Data Science é que ele aproveita os dados para obter insights úteis sobre a mentalidade do cliente e a situação do mercado.

Big Data refere-se a grandes quantidades de dados coletados de várias fontes, como mídias sociais, fontes de dados públicas e bancos de dados da empresa, após os quais são analisados ​​usando técnicas e ferramentas de IA/ML para fazer previsões precisas baseadas em dados.

Desde que o Big Data se tornou o centro das atenções, tornou-se uma atração principal para empresas e organizações. Toda empresa deseja aproveitar o potencial do Big Data para extrair informações valiosas ocultas nos dados e usar esses insights para moldar futuras decisões de negócios.

Dando continuidade à sua tradição de expansão, a Data Science também chegou à indústria cinematográfica. A Data Science na indústria cinematográfica visa alavancar Big Data e Predictive Analytics para fornecer uma experiência de usuário altamente personalizada, prever as preferências do cliente, encontrar maneiras de otimizar o conteúdo e fazer uma série de previsões que podem ajudar a minimizar as perdas.

Ciência de dados na indústria cinematográfica

Data Analytics é um divisor de águas para o futuro da indústria cinematográfica. A tomada de decisão informada é fundamental para o sucesso de um filme/programa e, portanto, a aquisição de dados relevantes e de alta qualidade do setor e do cliente pode ser excelente para a retenção de clientes e aumentar os lucros.

O Predictive Analytics pode ajudar cineastas/produtores, produtoras e executivos de marketing a entender melhor os hábitos e gostos dos espectadores, prever tendências de pré-lançamento e, o mais importante, tomar decisões orientadas por dados.

Alguns dos principais parâmetros que os especialistas do Analytics usam para prever o sucesso de um filme/programa de TV são o valor da estrela, a popularidade e o sentimento criado pelo mesmo entre um segmento específico do público. Ao analisar esses insights, os especialistas em Analytics podem ter uma ideia geral do burburinho do pré-lançamento e ajudar os cineastas e produtores a moldar as estratégias de produção e marketing de acordo.

Uma das maiores garantias ou forças motrizes por trás do sucesso de um filme é prever com precisão o que o público espera do filme ou quer ver nele. Em 2018, a 20th Century Fox (agora adquirida pela Walt Disney) revelou como usa o ML para analisar o conteúdo dos trailers de filmes.

Ao combinar os servidores do Google e o TensorFlow, a 20th Century Fox desenvolveu o Merlin , um “ sistema experimental de previsão e recomendação de presença de filmes”. Em um teste, Merlin analisou o trailer de “Logan” para prever outros filmes que possam interessar aos espectadores de “Logan”. Surpreendentemente, onze das vinte previsões feitas por Merlin estavam corretas!

Assim, coletando dados relevantes de vários trailers de filmes e comparando e analisando esses trailers, Merlin pode prever que tipo de filme pode interessar às pessoas que assistiram a um determinado trailer de filme. Das vinte previsões de Merlin, cinco dos filmes reais foram sucessos de bilheteria –

• Batman vs Superman: A Origem da Justiça
• John Wick: Capítulo 2
• X-Men: Apocalipse
• Doutor Estranho
• Esquadrão Suicida

A análise de Merlin do trailer de Logan apontou que o público estava interessado em filmes de super-heróis estrelados por um “líder de ação masculino robusto”. E mesmo que os recursos preditivos do Merlin não sejam perfeitos, certamente é um excelente exemplo de até que ponto a Data Science evoluiu na última década.

Como a ciência de dados pode ajudar a indústria cinematográfica?

Veja como a Data Science ajuda a indústria cinematográfica:

1) Escolha o elenco certo

Escolher o ator certo para um determinado papel é uma das decisões mais difíceis a serem tomadas em um filme. Não se pode deixar de pensar, e se em vez do ator X, o ator Y desempenhasse um determinado papel, seria tão bem sucedido? Por exemplo, se Leonardo Di Caprio interpretasse o papel do Capitão Jack Sparrow em vez de Johnny Depp, ele se encaixaria melhor no papel?

Graças aos avanços em Data Science, você não precisa mais se perguntar – você pode obter resultados concretos. O Cinelytic é uma plataforma que usa ML para prever o desempenho de um filme nas bilheterias se um membro de seu elenco for substituído por outra pessoa.

Ele usa dados históricos de performances de atores em filmes anteriores e os compara com o talento do ator e o tema e gênero do filme em questão para descobrir se um ator seria adequado para um papel específico em um filme.

2) Análise de roteiro

Usar AI/ML para analisar o roteiro de filmes pode ajudar muito a melhorar a qualidade dos filmes. ScriptBook é um excelente caso em questão. Ele pode analisar roteiros de filmes e fornecer um relatório detalhado em poucos minutos.

Tudo o que você precisa fazer é carregar um arquivo PDF de um roteiro de filme no ScriptBook e ele gerará um relatório de análise em apenas cinco minutos. O relatório conterá a análise dos personagens do filme, os protagonistas e antagonistas, o quociente emocional dos personagens individuais, a classificação etária do filme, o público-alvo do filme e o possível desempenho de bilheteria.

3) Melhorar o desempenho do anúncio

De acordo com um estudo recente da Universidade de Iowa, a Análise Preditiva pode analisar todos os aspectos das campanhas publicitárias de filmes para um maior sucesso de marketing. A análise de regressão do estudo destacou os fatores mais cruciais para o sucesso de um filme.

Graças às técnicas de Data Science, cineastas e profissionais de marketing agora podem prever o desempenho de suas campanhas publicitárias antes mesmo de lançá-las. Em 2018, Walt Disney provou isso com “Solo: Uma História Star Wars”. Embora o filme tenha sido feito com um orçamento de US$ 250 milhões, fracassou miseravelmente nas bilheterias.

No entanto, o filme conseguiu ganhar cerca de US $ 213 milhões. Quão? Da receita gerada por sua campanha publicitária. O anúncio do filme saiu bem antes do teaser (um mês antes) e rendeu a todo vapor.

4) Recomendações personalizadas

Plataformas de streaming de conteúdo de vídeo como Amazon, Netflix e Hulu há muito aproveitam o poder dos mecanismos de recomendação para criar recomendações personalizadas para clientes individuais.

Essas plataformas aproveitam os dados para entender o tipo de conteúdo com o qual um usuário mais ressoa e cria uma lista exclusiva para o usuário com base em seu gosto, gosto e padrões de pesquisa.

Se a indústria cinematográfica usasse os dados dos clientes para entender melhor suas demandas, metade do problema estaria resolvido. Os cineastas saberiam em que conteúdo deveriam basear seus filmes e que tipo de filmes teriam um bom desempenho nas bilheterias.

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Considerações Finais

Assim, a Data Science possui um imenso potencial para a indústria cinematográfica. Com os dados certos à sua disposição e as ferramentas certas de Ciência de Dados, os Cientistas de Dados podem ajudar os cineastas a superar muitos desafios envolvidos no processo de criação de filmes.

Ele pode fazer previsões quase precisas relacionadas à bilheteria, criar campanhas de marketing direcionadas, escolher o elenco certo para um filme e muito mais.

No futuro, à medida que a Ciência de Dados avançar ainda mais, podemos esperar muito mais coisas intrigantes na indústria cinematográfica.