數據科學如何改變電影業？

借助人工智能和機器學習等開創性技術的數據科學正在整個行業的各個領域掀起變革浪潮。 從 IT 部門到醫療保健和治理，大數據和數據分析正在重塑通常的業務流程，為創新和“直觀”的流程讓路。

我們之所以說直觀，是因為數據科學的最大優勢在於它利用數據來獲得對客戶心態和市場狀況的有用洞察。

大數據是指從社交媒體、公共數據源和公司數據庫等多個來源收集的大量數據，然後使用 AI/ML 技術和工具對其進行分析，以做出基於數據的準確預測。

自從大數據受到關注以來，它已成為企業和組織的主要吸引力。 每家公司都希望利用大數據的潛力來提取隱藏在數據中的有價值信息，並利用這些見解來製定未來的業務決策。

延續其擴張的傳統，數據科學也進入了電影行業。 電影行業的數據科學旨在利用大數據和預測分析來提供高度個性化的用戶體驗，預測客戶偏好，尋找優化內容的方法，並做出一系列預測以幫助減少損失。

電影行業的數據科學

數據分析是電影業未來的遊戲規則改變者。 明智的決策對於電影/節目的成功至關重要，因此，獲取高質量的相關行業和客戶數據對於留住客戶和提高利潤非常有用。

預測分析可以幫助電影製作人/製片人、製作公司和營銷主管更好地了解觀眾的習慣和品味，預測上映前的趨勢，最重要的是，做出以數據為導向的決策。

分析專家用來預測電影/電視節目成功與否的一些主要參數是明星價值、受歡迎程度和由同一觀眾在特定觀眾群中產生的情緒。 通過分析這些見解，分析專家可以大致了解上映前的熱門話題，並幫助電影製作人和製片人相應地制定製作和營銷策略。

電影成功背後的最大保證或驅動力之一是準確預測觀眾對電影的期望或希望在電影中看到什麼。 2018 年，20 世紀福克斯（現已被沃爾特迪斯尼收購）透露了它如何使用 ML 分析電影預告片的內容。

通過結合谷歌服務器和 TensorFlow，20 世紀福克斯開發了Merlin ，這是一個“實驗性的電影出勤率預測和推薦系統”。 在一次試運行中，梅林分析了《洛根》的預告片，以預測《洛根》觀眾可能感興趣的其他電影。 令人驚訝的是，梅林的二十個預測中有十一個是正確的！

因此，通過從各種電影預告片中收集相關數據並比較和分析這些預告片，Merlin 可以預測觀看特定電影預告片的人可能會感興趣的電影類型。 在梅林的 20 次預測中，有 5 部真正的電影是大賣——

• 蝙蝠俠訴超人：正義黎明
• 約翰威克：第 2 章
• X戰警：天啟
• 奇異博士
• 自殺小隊

梅林對洛根預告片的分析指出，觀眾對由“粗獷的男主角”主演的超級英雄電影很感興趣。 儘管 Merlin 的預測能力並不完美，但它無疑是數據科學在過去十年中發展的一個很好的例子。

數據科學如何幫助電影業？

以下是數據科學如何幫助電影業：

1）選擇合適的明星演員

為特定角色挑選合適的演員是電影中最艱難的決定之一。 不禁要問，如果不是演員X，而是演員Y演某個角色，會不會一樣成功？ 例如，如果萊昂納多迪卡普里奧扮演傑克斯派洛船長而不是約翰尼德普，他會更適合這個角色嗎？

由於數據科學的進步，您不再需要懷疑——您可以獲得具體的結果。 Cinelytic是一個平台，它使用 ML 來預測如果電影的演員被其他人取代，電影的票房表現會如何。

它使用演員過去的電影表演的歷史數據，並將其與演員的才能以及相關電影的主題和類型相匹配，以找出演員是否適合電影中的特定角色。

2) 劇本分析

使用 AI/ML 分析電影的劇本可以極大地幫助提高電影的質量。 ScriptBook就是一個很好的例子。 它可以分析電影劇本，並在幾分鐘內為您提供詳細的報告。

您只需將電影腳本的PDF文件加載到ScriptBook，它會在五分鐘內生成分析報告。 該報告將包含對電影角色、主角和反派、個別角色的情商、電影的年齡分級、電影的目標觀眾以及可能的票房表現的分析。

3) 提升廣告效果

根據愛荷華大學最近的一項研究，預測分析可以分析電影廣告活動的各個方面，以獲得更高的營銷成功率。 該研究的回歸分析強調了電影成功的最關鍵因素。

借助數據科學技術，電影製作人和營銷人員現在甚至可以在廣告投放之前預測其廣告活動的效果。 2018 年，沃爾特·迪斯尼 (Walt Disney) 憑藉《Solo: A Star Wars Story》證明了這一點。 雖然這部電影的預算為 2.5 億美元，但票房卻慘遭失敗。

然而，這部電影確實賺了大約 2.13 億美元。 如何？ 來自其廣告活動產生的收入。 這部電影的廣告在預告片發布之前（提前一個月）就出現了，並且如火如荼。

4) 個性化推薦

亞馬遜、Netflix 和 Hulu 等視頻內容流媒體平台長期以來一直在利用推薦引擎的強大功能為個人客戶創建個性化推薦。

這些平台利用數據來了解用戶最能引起共鳴的內容類型，並根據用戶的品味、喜好和搜索模式為用戶創建專屬列表。

如果電影行業能夠利用客戶數據更好地了解他們的需求，那麼問題就解決了一半。 電影製作人會知道他們的電影應該基於什麼內容，以及什麼樣的電影會在票房上表現出色。

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結論性想法

因此，數據科學對電影業具有巨大的潛力。 憑藉正確的數據和正確的數據科學工具，數據科學家可以幫助電影製作人克服電影製作過程中涉及的許多挑戰。

它可以做出與票房相關的近乎準確的預測，創建有針對性的營銷活動，為電影選擇合適的演員等等。

未來，隨著數據科學的進一步發展，我們可以期待電影行業中更多這樣有趣的事情。