Datu ieguve atklāj pārsteidzošus faktorus, kas slēpjas aiz veiksmīgām filmām

2007. gada komēdija Evans Visvarenais spēlēja Stīvs Kerels un Morgans Frīmens, divas lielas kases zvaigznes. Tāpēc dažos veidos nav pārsteidzoši, ka filma ieņēma vairāk nekā 100 miljonus ASV dolāru. Salīdzinājumam, 2001. gada komēdija Super Troopers filmējās daži relatīvi nezināmie un paņēma niecīgus 18,5 miljonus dolāru.

Tomēr gudrs investors gandrīz noteikti izvēlētos otro, nevis pirmo, kurā ieguldīt. Tas ir tāpēc Super Troopers izgatavošana izmaksāja tikai 3 miljonus USD, salīdzinot ar Evans Visvarenais 175 miljonus ASV dolāru un radīja ieguldījumu atdevi vairāk nekā 5, salīdzinot ar -0,4 lielākajai filmai.

Bet kā iepriekš izlemt, kurā investēt? Šodien mēs saņemam sava veida atbildi, pateicoties Maikla Laša un Kangas Džao (Kang Zhao) darbam no Aiovas universitātes. Šie puiši ir izveidojuši datubāzi ar vairāk nekā 100 kategorijām ar filmām saistītas informācijas, piemēram, budžetu un ieņēmumus, iesaistītās zvaigznes, filmas būtību un iznākšanas laiku, un pēc tam izmantojuši mašīnmācības algoritmu, lai atklātu modeļus. kas prognozē rentabilitāti. Un rezultāti ir pārsteidzoši.

Komanda sāka, apvienojot datus no diviem tiešsaistes avotiem: Internet Movie Database un BoxOfficeMojo. Tādā veidā viņi apkopoja datus par vairāk nekā 14 000 filmām un 4000 aktieriem, režisoriem un tā tālāk, īpaši koncentrējoties uz filmām, kas izlaistas no 2000. līdz 2010. gadam.

Pēc tam Lašs un Džao izmantoja šos datus, lai noskaidrotu, cik pieredzējuši ir atsevišķi aktieri, cik lielus ieņēmumus un peļņu katra viņu filma ir guvusi un vai viņi ir piedalījušies filmās ar citiem aktieriem. Līdzīgu aprēķinu viņi veica arī režisoriem.

Viņi arī izmantoja IMDb sižeta kopsavilkumus, lai salīdzinātu filmu saturu. Un viņi katrai filmai izstrādāja ieguldījumu atdevi, lai gūtu priekšstatu par tās rentabilitāti.

Mašīnmācīšanās algoritma uzdevums bija meklēt šos datus, meklējot modeļus, kas korelē ar rentabilitāti.

Izrādās, ka faktors, kas visspēcīgāk korelē ar filmas ienesīgumu, ir režisora ​​iepriekšējo filmu vidējie bruto ieņēmumi. Citiem vārdiem sakot, direktori, kuri pagātnē ir guvuši vairāk ieņēmumu, ir saistīti ar lielāku rentabilitāti nākotnē.

Daudzos veidos tas nav pārsteidzoši. Labi režisori, piemēram, Kristofers Nolans, bieži vien ir labi pazīstami kino publikai, un tie var būt ievērojams pievilcības punkts.

Tomēr rezultāti sagādā būtisku pārsteigumu. Tie parāda, ka populāras zvaigznes ir saistītas ar palielinātiem ieņēmumiem, bet ne ar rentabilitāti. Citiem vārdiem sakot, lielas zvaigznes piesaista pūļus, taču tās negarantē peļņu, iespējams, tāpēc, ka viņu algošana maksā daudz.

Citi faktori, kas izrādās svarīgi, ir tas, vai filmai ir R reitings vai tā ir norādīta kā ārvalstu, kas, iespējams, korelē ar mazāku peļņu (lai gan Lash un Zhao to nepārprotami nenorāda).

Viņi saka, ka mūsu eksperimenti, kuru pamatā ir 11 gadu filmas, liecina, ka [mūsu algoritms] var veikt pienācīgu darbu, prognozējot filmu panākumus.

Tas ir ziņkārīgs pētījums, kuram trūkst pārliecināšanas. Ir dažādi veidi, kā iepriekš paredzēt kases panākumus, lai gan daži no tiem ir vērsti uz investoriem, kuri acīmredzot ir jāiesaista procesa sākumā.

Ja šai metodei var ticēt, tā parāda režisora ​​ar pareizo pieredzi patieso vērtību, kā arī parāda, ka zvaigznes spēks nav veiksmes garantija, ko daudzi varētu iedomāties. Tas ir kaut kas tāds, kurā piedalās investori Evans Visvarenais varētu būt noderīgi zināt filmas ražošanas procesa sākumā.

Patiesais pārbaudījums, protams, nav pagātnes prognozēšana, bet gan nākotnes prognozēšana. Ja šis algoritms spēj atlasīt potenciāli ienesīgas filmas, pirms tās pat tiek uzņemtas, tad Lash un Zhao kļūst par bagātām personām. Ar nepacietību gaidīsim, kā viņiem veiksies.

Atsauce: arxiv.org/abs/1506.05382 : Agrīnas filmas panākumu prognozes: kas, kas un kad ienesīgums

paslēpties