Как наука о данных трансформирует киноиндустрию?

Наука о данных, вооруженная новаторскими технологиями, такими как искусственный интеллект и машинное обучение, создает волны преобразований во всех областях отрасли. От ИТ-сектора до здравоохранения и управления большие данные и аналитика данных меняют привычные бизнес-процессы, уступая место инновационным и «интуитивным».

Мы говорим «интуитивный», потому что самая сильная сторона науки о данных заключается в том, что она использует данные, чтобы получить полезную информацию о мышлении клиента и ситуации на рынке.

Большие данные — это большие объемы данных, собранных из нескольких источников, таких как социальные сети, общедоступные источники данных и базы данных компаний, после чего они анализируются с использованием методов и инструментов AI/ML для получения точных прогнозов на основе данных.

С тех пор, как большие данные оказались в центре внимания, они стали главной достопримечательностью для предприятий и организаций. Каждая компания хочет использовать потенциал больших данных для извлечения ценной информации, скрытой в данных, и использовать эти идеи для формирования будущих бизнес-решений.

Продолжая свою традицию расширения, наука о данных добралась и до киноиндустрии. Наука о данных в киноиндустрии стремится использовать большие данные и предиктивную аналитику, чтобы обеспечить максимально персонализированный пользовательский опыт, прогнозировать предпочтения клиентов, находить способы оптимизации контента и делать множество прогнозов, которые могут помочь минимизировать потери.

Наука о данных в киноиндустрии

Аналитика данных меняет правила игры для будущего киноиндустрии. Информированное принятие решений имеет решающее значение для успеха фильма/шоу, и, следовательно, получение высококачественных, релевантных отраслевых данных и данных о клиентах может отлично помочь удержать клиентов и увеличить прибыль.

Прогнозная аналитика может помочь кинематографистам/продюсерам, продюсерским компаниям и руководителям отдела маркетинга лучше понимать привычки и вкусы зрителей, предсказывать тенденции перед выпуском фильмов и, что наиболее важно, принимать решения, основанные на данных.

Некоторые из основных параметров, которые эксперты по аналитике используют для прогнозирования успеха фильма или телешоу, — это звездность, популярность и настроения, создаваемые одним и тем же сегментом аудитории. Анализируя эти данные, специалисты по аналитике могут получить общее представление о предрелизном ажиотаже и помочь кинематографистам и продюсерам соответствующим образом сформировать производственные и маркетинговые стратегии.

Одной из самых больших гарантий или движущих сил успеха фильма является точное предсказание того, что зрители ожидают от фильма или хотят в нем увидеть. В 2018 году компания 20th Century Fox (теперь приобретенная Walt Disney) рассказала, как она использует машинное обучение для анализа содержания трейлеров к фильмам.

Объединив серверы Google и TensorFlow, компания 20th Century Fox разработала Merlin , « экспериментальную систему прогнозирования посещаемости кино и рекомендаций». В ходе пробного запуска Мерлин проанализировал трейлер «Логана», чтобы предсказать другие фильмы, которые могут заинтересовать зрителей «Логана». Удивительно, но одиннадцать из двадцати предсказаний Мерлина оказались верными!

Таким образом, собирая соответствующие данные из различных трейлеров к фильмам, сравнивая и анализируя эти трейлеры, Мерлин может предсказать, какие фильмы могут заинтересовать людей, которые смотрели конкретный трейлер к фильму. Из двадцати предсказаний Мерлина пять реальных фильмов оказались хитами чартов.

• Бэтмен против Супермена: На заре справедливости
• Джон Уик: Глава 2
• Люди Икс: Апокалипсис
• Доктор Стрэндж
• Отряд самоубийц

Проведенный Мерлином анализ трейлера Логана показал, что зрители интересовались фильмами о супергероях, в которых снимался «жесткий мужчина». И хотя возможности прогнозирования Merlin не идеальны, это, безусловно, отличный пример того, как далеко продвинулась наука о данных за последнее десятилетие.

Как наука о данных может помочь киноиндустрии?

Вот как наука о данных помогает киноиндустрии:

1) Выберите правильный звездный состав

Выбор правильного актера, подходящего для конкретной роли, является одним из самых сложных решений, которые необходимо принять в фильме. Невольно возникает вопрос, а что, если бы вместо актера X какую-то роль сыграл актер Y, была бы она столь же успешной? Например, если бы Леонардо Ди Каприо сыграл роль капитана Джека Воробья вместо Джонни Деппа, подошел бы он этой роли больше?

Благодаря достижениям в науке о данных вам больше не нужно удивляться — вы можете получить конкретные результаты. Cinelytic — это платформа, которая использует машинное обучение для прогнозирования кассовых сборов фильма, если одного из актеров заменит кто-то другой.

Он использует исторические данные о прошлых выступлениях актеров в кино и сопоставляет их с талантом актера, а также с темой и жанром рассматриваемого фильма, чтобы выяснить, подходит ли актер для конкретной роли в фильме.

2) Анализ сценария

Использование AI/ML для анализа сценария фильмов может значительно улучшить качество фильмов. ScriptBook — отличный тому пример. Он может анализировать сценарии фильмов и предоставлять вам подробный отчет в течение нескольких минут.

Все, что вам нужно сделать, это загрузить PDF-файл сценария фильма в ScriptBook, и он создаст аналитический отчет всего за пять минут. Отчет будет содержать анализ персонажей фильма, главных героев и антагонистов, эмоциональный коэффициент отдельных персонажей, возрастной рейтинг фильма, целевую аудиторию фильма и возможные кассовые сборы.

3) Повышение эффективности рекламы

Согласно недавнему исследованию Университета Айовы, прогнозный анализ может анализировать каждый аспект рекламных кампаний фильмов для достижения более высокого маркетингового успеха. Регрессионный анализ исследования выявил наиболее важные факторы успеха фильма.

Благодаря методам Data Science кинематографисты и маркетологи теперь могут прогнозировать эффективность своей рекламной кампании еще до ее запуска. В 2018 году Уолт Дисней доказал это, выпустив «Соло: Звёздные войны: Истории». Хотя фильм был снят с бюджетом в 250 миллионов долларов, он с треском провалился в прокате.

Однако фильму удалось заработать около 213 миллионов долларов. Как? От дохода, полученного от его рекламной кампании. Реклама фильма вышла задолго до тизера (на месяц раньше) и заработала вовсю.

4) Персональные рекомендации

Платформы потоковой передачи видеоконтента, такие как Amazon, Netflix и Hulu, уже давно используют возможности механизмов рекомендаций для создания персонализированных рекомендаций для отдельных клиентов.

Эти платформы используют данные, чтобы понять, какой контент больше всего нравится пользователю, и создают эксклюзивный список для пользователя на основе его/ее вкуса, предпочтений и шаблонов поиска.

Если бы киноиндустрия использовала данные о клиентах, чтобы лучше понять их потребности, половина проблемы была бы решена. Кинематографисты будут знать, на каком содержании они должны основывать свои фильмы и какие фильмы будут иметь хорошие кассовые сборы.

Изучите курсы по науке о данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Заключительные мысли

Таким образом, наука о данных обладает огромным потенциалом для киноиндустрии. Имея в своем распоряжении правильные данные и правильные инструменты Data Science, специалисты по обработке и анализу данных могут помочь кинематографистам преодолеть многие трудности, связанные с процессом создания фильма.

Он может делать почти точные прогнозы, связанные с кассовыми сборами, создавать целевые маркетинговые кампании, выбирать правильный актерский состав для фильма и многое другое.

В будущем, когда наука о данных продвинется еще дальше, мы можем ожидать еще много таких интригующих вещей в киноиндустрии.