Film Endüstrisini Dönüştürmede Veri Bilimi Nasıl?

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi gibi öncü teknolojilerle donanmış veri bilimi, endüstrinin tüm alanlarında dönüşüm dalgaları yaratıyor. BT sektöründen sağlık hizmetlerine ve yönetişime kadar, Büyük Veri ve Veri Analitiği, yenilikçi ve “sezgisel” olanlara yer açmak için olağan iş süreçlerini yeniden şekillendiriyor.

Veri Biliminin en güçlü yanı, müşterinin zihniyeti ve pazar durumu hakkında yararlı bilgiler elde etmek için verilerden yararlanmasıdır.

Büyük Veri, sosyal medya, kamuya açık veri kaynakları ve şirket veritabanları gibi birden çok kaynaktan toplanan ve ardından doğru veri tabanlı tahminler yapmak için AI/ML teknikleri ve araçları kullanılarak analiz edilen büyük miktarda veriyi ifade eder.

Büyük Veri, ilgi odağı haline geldiğinden beri, işletmeler ve kuruluşlar için birincil cazibe merkezi haline geldi. Her şirket, Büyük Veri'nin verilerde saklı değerli bilgileri çıkarma potansiyelinden yararlanmak ve bu bilgileri gelecekteki iş kararlarını şekillendirmek için kullanmak ister.

Genişleme geleneğini sürdüren Data Science, film endüstrisine de girmiştir. Film endüstrisindeki Veri Bilimi, son derece kişiselleştirilmiş bir kullanıcı deneyimi sağlamak, müşteri tercihlerini tahmin etmek, içeriği optimize etmenin yollarını bulmak ve kayıpları en aza indirmeye yardımcı olabilecek bir dizi tahmin yapmak için Büyük Veri ve Tahmine Dayalı Analitikten yararlanmayı amaçlar.

Film Endüstrisinde Veri Bilimi

Data Analytics, film endüstrisinin geleceği için ezber bozan bir şeydir. Bilgiye dayalı karar verme, bir filmin/gösterinin başarısı için kritik öneme sahiptir ve bu nedenle, yüksek kaliteli, ilgili sektör ve müşteri verilerini elde etmek, müşteriyi elde tutmak ve karı artırmak için mükemmel olabilir.

Predictive Analytics, film yapımcılarının/yapımcılarının, prodüksiyon şirketlerinin ve pazarlama yöneticilerinin izleyici alışkanlıklarını ve zevklerini daha iyi anlamalarına, yayın öncesi eğilimleri tahmin etmelerine ve en önemlisi veri odaklı kararlar almalarına yardımcı olabilir.

Analytics uzmanlarının bir filmin/TV şovunun başarısını tahmin etmek için kullandığı başlıca parametrelerden bazıları, yıldız değeri, popülerlik ve izleyicinin belirli bir kesiminin yarattığı duygudur. Analytics uzmanları, bu bilgileri analiz ederek, yayın öncesi moda hakkında genel bir fikir edinebilir ve film yapımcıları ile yapımcıların prodüksiyon ve pazarlama stratejilerini buna göre şekillendirmelerine yardımcı olabilir.

Bir filmin başarısının arkasındaki en büyük garantilerden veya itici güçlerden biri, izleyicinin filmden ne beklediğini veya görmek istediğini doğru bir şekilde tahmin etmektir. 2018'de 20th Century Fox (şimdi Walt Disney tarafından satın alındı), film fragmanlarının içeriğini analiz etmek için ML'yi nasıl kullandığını açıkladı.

20th Century Fox, Google sunucularını ve TensorFlow'u birleştirerek " deneysel bir filme katılım tahmini ve öneri sistemi " olan Merlin'i geliştirdi. Bir test çalışmasında Merlin, “Logan” izleyicilerinin ilgisini çekebilecek diğer filmleri tahmin etmek için “Logan”ın fragmanını analiz etti. Şaşırtıcı bir şekilde, Merlin tarafından yapılan yirmi tahminden on biri doğruydu!

Böylece, çeşitli film fragmanlarından ilgili verileri toplayarak ve bu fragmanları karşılaştırarak ve analiz ederek Merlin, belirli bir film fragmanını izleyen kişilerin ne tür filmlerin ilgisini çekebileceğini tahmin edebilir. Merlin'in yirmi tahmininden, gerçek filmlerin beşi liste rekortmeniydi -

• Batman v. Superman: Adaletin Şafağı
• John Wick: 2. Bölüm
• X-Men: Kıyamet
• Doktor Garip
• İntihar Timi

Merlin'in Logan'ın fragmanına ilişkin analizi, seyircinin “sağlam bir erkek aksiyon başrolü”nün başrolde olduğu süper kahraman filmleriyle ilgilendiğine işaret etti. Ve Merlin'in öngörü yetenekleri mükemmel olmasa da, kesinlikle Veri Biliminin son on yılda ne kadar geliştiğinin mükemmel bir örneğidir.

Veri Bilimi Film Endüstrisine nasıl yardımcı olabilir?

Data Science film endüstrisine şu şekilde yardımcı olur:

1) Doğru Yıldız Oyuncusunu Seçin

Belirli bir role uygun doğru oyuncuyu seçmek, bir filmde verilecek en zor kararlardan biridir. İnsan merak etmeden edemiyor, ya X aktörü yerine Y aktörü belirli bir rol oynasaydı, bu kadar başarılı olur muydu? Örneğin, Leonardo Di Caprio, Johnny Depp yerine Kaptan Jack Sparrow rolünü oynasaydı, bu role daha mı çok yakışırdı?

Veri Bilimindeki gelişmeler sayesinde artık merak etmenize gerek yok - somut sonuçlar alabilirsiniz. Cinelytic , oyuncu kadrosunun bir üyesi başka biriyle değiştirilirse bir filmin gişede nasıl performans göstereceğini tahmin etmek için ML kullanan bir platformdur.

Oyuncuların geçmiş film performanslarının tarihsel verilerini kullanır ve bir oyuncunun bir filmde belirli bir role uygun olup olmayacağını bulmak için oyuncunun yeteneği ve söz konusu filmin teması ve türü ile eşleştirir.

2) Senaryo Analizi

Filmlerin senaryosunu analiz etmek için AI/ML kullanmak, filmlerin kalitesini iyileştirmeye büyük ölçüde yardımcı olabilir. ScriptBook bu noktada mükemmel bir örnektir. Film senaryolarını analiz edebilir ve size dakikalar içinde ayrıntılı bir rapor sunabilir.

Tek yapmanız gereken, bir film komut dosyasının PDF dosyasını ScriptBook'a yüklemek ve bu yalnızca beş dakika içinde bir analiz raporu oluşturacaktır. Rapor, filmin karakterlerinin, kahramanlarının ve karşıtlarının analizini, bireysel karakterlerin duygusal oranını, filmin yaş derecelendirmesini, filmin hedef kitlesini ve olası gişe performansını içerecektir.

3) Reklam Performansını Geliştirme

Iowa Üniversitesi tarafından yakın zamanda yapılan bir araştırmaya göre, Predictive Analysis, daha yüksek pazarlama başarısı için filmlerin reklam kampanyalarının her yönünü analiz edebilir. Çalışmanın regresyon analizi, bir filmin başarısı için en önemli faktörleri vurguladı.

Veri Bilimi teknikleri sayesinde, film yapımcıları ve pazarlamacılar artık reklam kampanyası performanslarını daha başlamadan tahmin edebilirler. 2018'de Walt Disney bunu “Solo: A Star Wars Story” ile kanıtladı. Film 250 milyon dolarlık bir bütçeyle yapılmış olsa da, gişede sefil bir şekilde başarısız oldu.

Ancak, film yaklaşık 213 milyon dolar kazanmayı başardı. Nasıl? Reklam kampanyasından elde edilen gelirden. Filmin reklamı teaserdan çok önce çıktı (bir ay erken) ve tüm hızıyla kazandı.

4) Kişiselleştirilmiş Öneriler

Amazon, Netflix ve Hulu gibi video içerik akış platformları, bireysel müşteriler için kişiselleştirilmiş öneriler oluşturmak için uzun süredir öneri motorlarının gücünden yararlanıyor.

Bu platformlar, bir kullanıcının en çok yankı uyandıran içerik türünü anlamak için verilerden yararlanır ve kullanıcının zevkine, beğenisine ve arama modellerine göre kullanıcı için özel bir liste oluşturur.

Film endüstrisi, taleplerini daha iyi anlamak için müşteri verilerini kullansaydı, sorunun yarısı çözülürdü. Film yapımcıları, filmlerini hangi içeriğe dayandırmaları gerektiğini ve gişede ne tür filmlerin iyi performans göstereceğini biliyorlardı.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi derslerini öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.

Sonuç Düşünceleri

Bu nedenle, Veri Bilimi film endüstrisi için muazzam bir potansiyele sahiptir. Ellerindeki doğru veriler ve doğru Veri Bilimi araçlarıyla Veri Bilimcileri, film yapımcılarının film yapım sürecinde yer alan birçok zorluğun üstesinden gelmelerine yardımcı olabilir.

Gişeyle ilgili neredeyse doğru tahminler yapabilir, hedefli pazarlama kampanyaları oluşturabilir, bir film için doğru oyuncu kadrosunu seçebilir ve çok daha fazlasını yapabilir.

Gelecekte, Veri Bilimi daha da ilerledikçe, film endüstrisinde buna benzer daha birçok ilgi çekici şeyi sabırsızlıkla bekleyebiliriz.