Új szórakoztató adatok generálása. MinDof / shutterstock.com
Aki nézte a „Bridget Jones naplóját”, tudja egyik újévi fogadalmát: „Ne menjen ki minden este, hanem maradjon bent és olvasson könyveket, és hallgasson klasszikus zenét.”
A valóság azonban lényegesen más. Az, amit az emberek ténylegesen csinálnak szabadidejükben, gyakran nem egyezik azzal, amit mondanak.
A közgazdászok ezt a jelenséget „hiperbolikus diszkontálásnak” nevezték. Egy híres tanulmányban, amelynek címe:Fizetés, hogy ne menjen az edzőterembe, ”Néhány közgazdász megállapította, hogy amikor az embereknek felajánlották a választást a fizetésenként fizetendő szerződés és a havidíj között, akkor inkább a havi díjat választották, és végül látogatásonként többet fizettek. Ez azért van, mert túlbecsülték az edzés iránti motivációt.
A hiperbolikus diszkontálás csak egy kihívás a kreatív iparban való működésre. Az ízek nagyon szubjektívek, és a cselekmény és az elbeszélés elemei, amelyek az egyik filmet óriási sikeressé teszik, könnyen kritikus és kereskedelmi kudarcot okozhatnak.
A hirdetők és marketingszakemberek évtizedek óta küzdöttek a szabadidős termékek, például filmek és könyvek fogyasztásának előrejelzésével. Ugyanolyan kihívást jelent az időzítés eldöntése. Melyik hétvégén adjon ki egy stúdió új filmet? Amikor egy kiadó kiad egy könyv nyomtatott példányát, hogyan dönthetnek arról, hogy mikor adják ki az e-könyv verziót?
Ma a big data új láthatóságot kínál arra nézve, hogyan élik meg az emberek a szórakozást. Mint a kutató, aki tanul a mesterséges intelligencia és a közösségi média hatása, három olyan erő létezik, amelyek számomra különösen erőteljesnek tűnnek az emberi viselkedés előrejelzésében.
1. A hosszú farok gazdaságtana
Az internet lehetővé teszi olyan szórakoztató termékek terjesztését, amelyek kevésbé népszerűek, mint a mainstream sikerek. A streaming műsorok nagyobb közönséghez juthatnak, mint ami gazdaságilag megvalósítható a főműsoridős televízión keresztül. Ezt a gazdasági jelenséget a hosszú farokhatás,
Mivel az olyan streaming média cégeknek, mint a Netflix, nem kell fizetniük azért, hogy tartalmat terjesszenek a mozikban, több olyan műsort is készíthetnek, amelyek megfelelnek a niche közönségnek. A Netflix az egyes ügyfelek nézési szokásainak adatait felhasználva döntött a „Kártyák Háza” támogatásáról televíziós hálózatok elutasították. A Netflix adatai azt mutatták, hogy rajongói bázis létezik a Fincher által rendezett filmek és a Spacey főszereplésével készült filmek számára, és hogy sok vásárló bérelte az eredeti BBC sorozat DVD-it.
2. Társadalmi befolyás a mesterséges intelligencia korában
A közösségi médiában az emberek megoszthatják barátaikkal, amit néznek, így az egyébként független szórakoztató élmények társadalmibbá válnak.
Azáltal, hogy bányásznak olyan közösségi oldalak adatait, mint a Twitter és az Instagram, a vállalatok valós időben nyomon követhetik, hogy a filmnézők mit gondolnak egy adott filmről, műsorról vagy dalról. A filmstúdiók a digitális adatok kincsesbányájával dönthetnek arról, hogyan népszerűsítsék a műsorokat és a filmek megjelenési dátumát. Például a A Google a film bemutatójára keres a bemutatót megelőző hónapban vezető előrejelzője az Oscar-díjasoknak, valamint a pénztárak bevételeinek. A filmstúdiók ötvözhetik a filmek megjelenési dátumaival és a pénztár teljesítményével kapcsolatos történelmi adatokat keresési trendek nak nek jósolja meg az új filmek ideális megjelenési dátumát.
A közösségi média adatainak bányászata szintén segít a vállalatoknak abban, hogy azonosítsák a negatív érzelmeket, mielőtt azok válságba kerülnének. Egyetlen tweet egy boldogtalan befolyásos vásárlótól virális lehet, formálva a közvéleményt.
Egy általam végzett tanulmányban Yong Tan-nal a Washingtoni Egyetemen és Cath Oh-val a Georgia Állami Egyetemen, megmutattuk az ilyen társadalmi befolyás nemcsak azt határozza meg, hogy mely YouTube-videók válnak népszerűbbé, hanem azt is, hogy a befolyásos felhasználók által megosztott videók még szélesebb körben nézhetők-e meg.
Egy tanulmány azt mutatja, hogy amikor a stúdiók a film megjelenése előtt figyelmet fordítanak a közösségi médiára, az előrejelzési hiba néven ismert előre jelzett és a tényleges bevétel közötti különbség 31 százalékkal csökkent.
3. Fogyasztáselemzés
A nagy adatok jobb láthatóságot nyújtanak a könyvek iránt, és azt mutatják, hogy az emberek valóban élvezik az idejüket.
Jordan Ellenberg matematikus úttörő szerepet játszott a Hawking index, a Kindle-könyv öt legjobban kiemelt részének átlagos oldalszámának a mértéke a könyv teljes hosszának arányában. A Hawking index azt mutatja, hogy az emberek mikor mondanak le egy könyvről. Ha egy 250 oldalas könyv átlagos Kindle kiemelése megjelenik a 250. oldalon, az 100% -os Hawking-indexet eredményez.
Az elmélet nevét Stephen Hawking „Egy rövid történelem idővel” c. Könyvéből kapta. Bár ez a könyv még mindig évente több millió példányt ad el, azt is ritkán olvassák el, a borzalmas Hawking-index 6.6 százalék.
Amikor egy olyan cég, mint az Amazon, eldönti, mely könyveket ajánlja a potenciális olvasóknak, vagy melyik Prime műsort állítja elő, akkor részletes digitális nyomokat melyik cselekménypont vonzza a közönséget és melyik nem. Ez segíthet nekik egy közelgő kiadás népszerűsítésében, vagy jobb ajánlások megfogalmazásában az egyes felhasználók számára.
Ráadásul a mesterséges intelligencia új típusai megvizsgálhatják, mi készteti az embereket a kreatív tartalomra. Például egy Epagogix nevű vállalat úttörő szerepet játszott egy neurális hálózat használatában - mesterséges intelligencia eszköz amely nagyon nagy mennyiségű adatban keresi a mintákat - a szórakoztatóipar szakértői által minősített forgatókönyveken. A számítógép ezután meg tudta jósolni egy film pénzügyi sikerét. Egyes jelentések szerint az ilyen mesterséges intelligencia megjósolhatja a filmek tényleges nyitó bruttójának 75 százaléka.
Tekintettel az ilyen új nagy adatokra, a szórakoztató vállalatok hamarosan tudhatják, hogy Bridget Jones pontosan mit szeretne csinálni a szabadidejével, mint maga Bridget.
A szerzőről
Anjana Susarla, az információs rendszerek docense, Michigan Állami Egyetem
Ezt a cikket újra kiadják A beszélgetés Creative Commons licenc alatt. Olvassa el a eredeti cikk.
Kapcsolódó könyvek
at InnerSelf Market és Amazon
