Forskere bruger maskinlæring til at analysere filmpræferencer

Kunne adfærdsøkonomi og maskinlæring bidrage til bedre at forstå forbrugernes filmpræferencer? Et team af forskere fra University of Cambridge, University of West England, og Alan Turing Institute dykkede dybere ind i dette spørgsmål, i en fascinerende undersøgelse, der kombinerer adfærdsøkonomi, forretning og AI.

Marco Del Vecchio, Alexander Kharlamov, Glenn Parry, og Ganna Pogrebna brugte deres forskellige færdigheder til at udvikle værktøjer, der kunne hjælpe medieindustrien til bedre at forstå, hvad indhold seerne virkelig vil se. I øjeblikket, film, medie- og underholdningsindustrien vælger indholdstilbud baseret på top-down-beslutninger, typisk informeret af ekspertise, erfaring, undersøgelser og fokusgrupper. "Vores vigtigste motivation var at forstå, om og i hvilket omfang vi kan sætte seeropfattelser i centrum for ligningen, "sagde forskerne.

Deres undersøgelse fokuserede på filmens følelsesmæssige rejser, undersøge, om disse falder i forskellige kategorier, og om de er relateret til en films succes. Forskerne brugte et datasæt på 6, 174 film, hver med komplette scripts, indtægtsdata, IMDb -bedømmelser, og andre relevante oplysninger.

Brug af algoritmer til behandling af naturligt sprog (NLP), de analyserede filmmanuskripterne for at bestemme deres følelsesmæssige rejser og brugte derefter disse resultater til at undersøge forholdet mellem en films følelsesmæssige rejse og dens succes, både hvad angår indtægter og offentlig modtagelse.

Forskerne fandt ud af, at på samme måde som romaner, historier i film passer ind i seks hovedbuer, eller typer af følelsesmæssige rejser, som seerne oplever:

• Rags to Riches:"En vedvarende følelsesmæssig stigning" (f.eks. The Shawshank Redemption , Groundhog Day , og Mareridtet før jul )
• Riches to Rags:"Et vedvarende følelsesmæssigt fald" (f.eks. Psycho og Toy Story 3 )
• Mand i et hul:"Et fald efterfulgt af en stigning" (f.eks. Gudfaderen , Ringenes Herre:Ringens fællesskab , og Den afdøde )
• Icarus:"En stigning efterfulgt af et fald" (f.eks. På havnefronten , Mary Poppins , og Et meget langt engagement )
• Askepot:"Stig-fald-stig" (f.eks. Rushmore , Babe , og Spider-Man 2 )
• Ødipus:"Fald-stig-fald" (f.eks. Alt om min mor , Så godt som det bliver og Den lille Havfrue )

Film i kategorien "Man in a Hole" havde de højeste billetliste -placeringer, samt den største bruttoindkomst på verdensplan og indenlandske, uanset deres genrer og produktionsbudgetter. "'Man in a Hole' lykkes ikke, fordi det producerer de mest 'syntes godt' film, men fordi det genererer de mest 'omtalte' film, "sagde forskerne." Antallet af givet IMDb -vurderinger, såvel som antallet af bruger- og kritikere anmeldelser er meget højere for 'Man in a Hole' film end for film i nogen anden følelsesmæssig lysbue kategori. "

På trods af disse filmes bedre gennemsnitlige præstationer, forskerne bemærker, "Det ville være en forenkling at sige, at filmindustrien kun bør producere 'Man in a Hole' film. En nøje udvalgt kombination af produktionsbudget og genre producerer en økonomisk succesrig film med enhver følelsesmæssig form."

For eksempel, Icarus følelsesmæssige bue var særlig effektiv til film med lavt budget, mens formen Riches to Rags var mere tilbøjelige til at blive succesfuld med større budgetter på over $ 100 millioner.

Science fiction, mysterium, og thrillerfilm med happy endings ("Rags to Riches" -form) og komedier med en dårlig afslutning ("Riches to Rags" -form) fungerede ikke godt i billetkontoret, mens "Oedipus" -formede film ikke klarede sig godt ved prisoverrækkelser og andre festivaler end Oscars.

"Vores fund og det værktøj, vi arbejder hen imod, kan i sidste ende hjælpe forfattere med at optimere deres scripts under redigering eller informere producenter, der skal træffe en investeringsbeslutning, når de står over for et valg mellem projekter, "sagde forskerne.

Pogrebna og hendes kolleger søger nu branchepartnere, der kan give dem yderligere data til deres studier.

"I fremtiden, vi vil gerne skabe robuste metoder til at analysere følelser i alle medier, herunder faglitteratur såsom dokumentarer og kortere videoer som dem på YouTube. Når vi har optimeret værktøjet, det ville være godt at udspinde en virksomhed, der kan kommercialisere arbejdet og få det i hænderne på branchekolleger. "

© 2018 Tech Xplore