Cum știința datelor în transformarea industriei filmului?

Publicat: 2019-10-26

Știința datelor, înarmată cu tehnologii de pionierat precum inteligența artificială și învățarea automată, creează valuri de transformare în toate domeniile industriei. De la sectorul IT la asistență medicală și guvernare, Big Data și Data Analytics remodelează procesele obișnuite de afaceri pentru a face loc celor inovatoare și „intuitive”.

Spunem că intuitiv, deoarece cele mai mari puncte forte ale Data Science este că folosește datele pentru a obține informații utile despre mentalitatea clientului și situația pieței.

Big Data se referă la cantități mari de date adunate din mai multe surse, cum ar fi rețelele sociale, sursele publice de date și bazele de date ale companiei, după care sunt analizate folosind tehnici și instrumente AI/ML pentru a face predicții precise bazate pe date.

De când Big Data a ajuns în lumina reflectoarelor, a devenit o atracție principală pentru întreprinderi și organizații. Fiecare companie dorește să valorifice potențialul Big Data de a extrage informații valoroase ascunse în date și de a folosi aceste informații pentru a modela viitoarele decizii de afaceri.

Continuând tradiția de expansiune, Data Science a ajuns și în industria filmului. Data Science în industria filmului își propune să utilizeze Big Data și Predictive Analytics pentru a oferi o experiență de utilizator extrem de personalizată, a prezice preferințele clienților, a găsi modalități de optimizare a conținutului și a face o serie de predicții care pot ajuta la minimizarea pierderilor.

Cuprins

Știința datelor în industria filmului

Data Analytics este o schimbare de joc pentru viitorul industriei cinematografice. Luarea deciziilor în cunoștință de cauză este esențială pentru succesul unui film/emisiune și, prin urmare, obținerea de date relevante din industria și clienții de înaltă calitate poate fi excelentă pentru reținerea clienților și pentru creșterea profiturilor.

Predictive Analytics poate ajuta realizatorii/producătorii de film, companiile de producție și directorii de marketing să înțeleagă obiceiurile spectatorilor și să aibă un gust mai bun, să prezică tendințele înainte de lansare și, cel mai important, să ia decizii orientate pe date.

Unii dintre parametrii majori pe care experții Analytics îi folosesc pentru a prezice succesul unui film/emisiune TV sunt valoarea vedetelor, popularitatea și sentimentul creat de același segment de audiență. Analizând aceste informații, experții în Analytics își pot face o idee generală despre zgomotul dinaintea lansării și îi pot ajuta pe regizorii și producătorii să modeleze strategiile de producție și marketing în consecință.

Una dintre cele mai mari garanții sau forțe motrice din spatele succesului unui film este să prezică cu exactitate ce așteaptă publicul de la film sau ce vrea să vadă în el. În 2018, 20th Century Fox (acum achiziționată de Walt Disney) a dezvăluit modul în care folosește ML pentru a analiza conținutul trailerelor de filme.

Combinând serverele Google și TensorFlow, 20th Century Fox a dezvoltat Merlin , un „sistem experimental de predicție și recomandare a prezenței la filme”. Într-un test, Merlin a analizat trailerul „Logan” pentru a prezice alte filme care ar putea interesa spectatorii „Logan”. În mod surprinzător, unsprezece din douăzeci de predicții făcute de Merlin au fost corecte!

Astfel, prin colectarea datelor relevante din diverse trailere de filme și comparând și analizând acele trailere, Merlin poate prezice ce fel de filme ar putea interesa persoanele care au vizionat un anumit trailer de film. Din cele douăzeci de predicții ale lui Merlin, cinci dintre filmele reale au fost în topuri -

  • Batman v. Superman: Dawn of Justice
  • John Wick: Capitolul 2
  • X-Men: Apocalipsa
  • Doctor Strange
  • Suicide Squad

Analiza lui Merlin a trailerului lui Logan a evidențiat că publicul era interesat de filmele cu supereroi care au jucat un „protagonist masculin de acțiune dur”. Și chiar dacă capacitățile predictive ale lui Merlin nu sunt perfecte, este cu siguranță un exemplu excelent al cât de departe a evoluat Data Science în ultimul deceniu.

Cum poate Data Science să ajute industria filmului?

Iată cum Data Science ajută industria filmului:

1) Alegeți The Right Star Cast

Alegerea actorului potrivit pentru un anumit rol este una dintre cele mai grele decizii care trebuie luate într-un film. Nu se poate să nu se întrebe, ce dacă în loc de actorul X, actorul Y ar juca un anumit rol, ar avea la fel de succes? De exemplu, dacă Leonardo Di Caprio ar juca rolul căpitanului Jack Sparrow în loc de Johnny Depp, s-ar potrivi mai bine cu rolul?

Datorită progreselor din Data Science, nu mai trebuie să vă întrebați – puteți obține rezultate concrete. Cinelytic este o platformă care folosește ML pentru a prezice modul în care va funcționa un film în box-office dacă un membru al distribuției sale este înlocuit cu altcineva.

Folosește date istorice ale performanțelor cinematografice anterioare ale actorilor și le potrivește cu talentul actorului și cu tema și genul filmului în cauză pentru a afla dacă un actor ar fi potrivit pentru un anumit rol dintr-un film.

2) Analiza scenariului

Utilizarea AI/ML pentru analiza scenariului filmelor poate ajuta foarte mult la îmbunătățirea calității filmelor. ScriptBook este un exemplu excelent. Poate analiza scenariile de film și vă poate oferi un raport detaliat în câteva minute.

Tot ce trebuie să faceți este să încărcați un fișier PDF al unui scenariu de film în ScriptBook și acesta va genera un raport de analiză în doar cinci minute. Raportul va conține analiza personajelor filmului, protagoniștii și antagoniștii, coeficientul emoțional al personajelor individuale, ratingul de vârstă al filmului, publicul țintă al filmului și posibila performanță la box-office.

3) Îmbunătățirea performanței anunțurilor

Potrivit unui studiu recent al Universității din Iowa, Predictive Analysis poate analiza fiecare aspect al campaniilor publicitare de filme pentru un succes de marketing mai mare. Analiza de regresie a studiului a evidențiat cei mai importanți factori pentru succesul unui film.

Datorită tehnicilor Data Science, realizatorii de film și agenții de marketing își pot prezice acum performanța campaniei publicitare chiar înainte de a o lansa. În 2018, Walt Disney a demonstrat acest lucru cu „Solo: A Star Wars Story”. În timp ce filmul a fost făcut la un buget de 250 de milioane de dolari, a eșuat lamentabil la box office.

Cu toate acestea, filmul a reușit să câștige în jur de 213 milioane de dolari. Cum? Din veniturile generate din campania publicitară. Anunțul pentru film a apărut cu mult înainte de teaser (cu o lună mai devreme) și a câștigat în plină desfășurare.

4) Recomandări personalizate

Platformele de streaming de conținut video precum Amazon, Netflix și Hulu folosesc de mult puterea motoarelor de recomandare pentru a crea recomandări personalizate pentru clienții individuali.

Aceste platforme valorifică datele pentru a înțelege tipul de conținut cu care rezonează cel mai mult un utilizator și creează o listă exclusivă pentru utilizator pe baza gusturilor, gusturilor și modelelor de căutare ale acestuia.

Dacă industria cinematografică ar folosi datele clienților pentru a le înțelege mai bine cerințele, jumătate din problemă ar fi rezolvată. Realizatorii de film ar ști pe ce conținut ar trebui să își bazeze filmele și ce fel de filme ar avea rezultate bune la box-office.

Învață cursuri de știință a datelor de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a-ți accelera cariera.

Gânduri de încheiere

Astfel, Data Science are un potențial imens pentru industria filmului. Cu datele potrivite la dispoziția lor și instrumentele potrivite pentru știința datelor, oamenii de știință în date pot ajuta realizatorii de film să depășească multe provocări implicate în procesul de realizare a filmului.

Poate face predicții aproape exacte legate de box-office, poate crea campanii de marketing direcționate, poate alege distribuția potrivită pentru un film și multe altele.

În viitor, pe măsură ce Data Science a avansat și mai mult, putem aștepta cu nerăbdare multe alte astfel de lucruri interesante în industria filmului.

Cum folosește Netflix marile date și inteligența artificială?

Poate ați observat că, după ce vizionați un serial/emisiune pe Netflix, obțineți automat o listă cu emisiunile care vă pot plăcea (recomandări). Acum, acest lucru este posibil doar cu ajutorul științei datelor. Există o selecție variată de postere pentru fiecare program Netflix, fiecare dintre ele se adresează unui set distinct de fani. Algoritmul oferă un răspuns mai bun în recunoașterea genului utilizatorilor, deoarece acumulează date și informații despre utilizator pe baza miniaturilor. Cine nu vorbește despre calitatea streamingului Netflix? Cu ajutorul AI, spectatorii pot reda videoclipuri de înaltă calitate fără întrerupere chiar și în timpul orelor aglomerate, datorită poziționării prealabile a materialelor video mai aproape de abonați.

Ce sunt scripturile AI?

Advanced Insight Scripts (AI-Scripts) oferă dispozitivelor inteligența de care au nevoie pentru a identifica și raporta automat defecțiunile hardware și software, precum și alte anomalii funcționale, pentru a menține timpul optim de funcționare a rețelei. Un dispozitiv este considerat a fi AI-Scripts activat dacă AI-Scripts sunt instalate pe el. Când are loc un eveniment definit, cum ar fi o eșec de a alocă memorie pentru un proces sau o defecțiune hardware, un dispozitiv AI-Scripts activat poate identifica automat evenimentul și îl poate notifica operatorului de rețea.

Este Alexa un exemplu de inteligență artificială?

Alexa și Siri și-au găsit un loc în multe gospodării acum. Nu sunt doar instrumente digitale convenabile și ușor de utilizat, ci sunt exemple grozave de AI. Deci, da, Alexa este un exemplu de inteligență artificială.