«Каждый вечер сидеть дома, читать книги и слушать классическую музыку». Главная героиня фильма «Дневник Бриджит Джонс» дает себе такое обещание в преддверии Нового года.
Однако в реальности все будет иначе. Хотя люди обещают себе что-то делать в свободное время, чаще всего они не держат свое слово.
Экономисты называют это явление «гиперболической дисконтированием». Они провели исследование под названием «Оплата за непрохождение в спортзал». В нем людям предлагалось либо получать деньги за каждый визит в спортзал, либо внести единовременный ежемесячный платеж. Большинство выбрало ежемесячный платеж. Поскольку они переоценили свое стремление заниматься спортом, фактически они потратили лишние деньги.
Гиперболическое дисконтирование — один из методов работы в творческой сфере. Вкусы у всех разные. В связи с этим, иногда один фильм может принести большую прибыль, а другой может потерпеть неудачу.
На протяжении многих лет в индустрии развлечений рекламодатели и маркетологи пытались предсказать прибыльность книг или фильмов. В этом вопросе очень важно правильно выбрать время. Например, необходимо уметь предсказывать подходящее время для вывода фильма или книги на рынок. А это непростая задача.
Сегодня технология «больших данных» помогает определить взгляды людей на индустрию развлечений. Как специалист, изучающий влияние искусственного интеллекта и социальных сетей, я хочу выделить 3 важных понятия в прогнозировании поведения человека.
1. «Эффект длинного хвоста»
Обычно телешоу транслируются в прайм-тайм, когда собирается наибольшее количество зрителей. Однако сейчас появилась возможность распространять контент через интернет-стриминговые сервисы. Люди, оплатившие подписку, могут смотреть любимые фильмы в любое удобное для них время. Поскольку зрители не привязаны к конкретному времени, это может быть эффективнее, чем показ в прайм-тайм. Это экономическое явление называется «эффектом длинного хвоста».
Стриминговые компании, такие как «Netflix», не платят за распространение своего контента в кинотеатрах. Поэтому у них есть возможность снимать больше шоу, которые интересны конкретным группам населения.
После снижения количества зрителей телеканалы отказались от сериала «Карточный домик». Компания «Netflix», опираясь на данные о вкусах своих пользователей, решила продолжить съемки этого сериала. Согласно имеющимся данным, зрители предпочитают другие фильмы, снятые режиссером Дэвидом Финчером и с участием актера Кевина Спейси. Также выяснилось, что большинство потребителей брали напрокат DVD-диски с версией сериала, снятой BBC.
2. Роль общественного влияния в эпоху искусственного интеллекта
Большинство людей могут делиться увиденными фильмами, шоу, прослушанными песнями с друзьями через социальные сети. Компании, используя данные социальных сетей, таких как Twitter и Instagram, могут узнать мнения зрителей о фильмах, шоу или песнях. В связи с этим киностудии могут принимать решения о том, как рекламировать фильм и когда его выпускать в прокат, опираясь на цифровые данные.
Например, можно делать прогнозы о лауреатах премии «Оскар» или о том, сколько прибыли принесет фильм, исходя из количества поисковых запросов трейлера кинокартины в Google за месяц до премьеры. Киностудии могут объединять точные данные о времени выхода в прокат и полученной прибыли, сравнивать их с интернет-поиском и выбирать наиболее подходящее время для выпуска новых фильмов.
Чтобы избежать неудач, компании могут обращать внимание на данные, собранные из социальных сетей, и оценивать общественное мнение. Например, негативный отзыв всего одного авторитетного потребителя может быстро распространиться среди большинства и сформировать общественное мнение.
Совместное исследование Вашингтонского университета и Университета штата Джорджия показало, что общественное мнение влияет на популярность видео на портале YouTube, и показы контента, оцененного авторитетными потребителями, растут.
Еще одно исследование выявило, что когда киностудии обращают внимание на обсуждения в социальных сетях перед выпуском фильма в прокат, ошибка прогнозирования, то есть разница между прогнозируемой и фактической прибылью, сокращается на 31 процент.
3. Анализ потребительских привычек
Технология «больших данных» может показать, какие книги нравятся людям и как они предпочитают проводить свободное время.
Математик Джордан Элленберг изобрел индекс Хокинга. Он применяется к электронным книгам и показывает, когда, то есть на какой странице, человек устает от книги. Если показатель чтения на последней странице не снижается ниже среднего уровня, книге присваивается 100-процентный индекс Хокинга.
Индекс назван в честь Стивена Хокинга, автора книги «Краткая история времени». Эта книга продается миллионными тиражами ежегодно. Несмотря на это, ее читаемость очень низкая. Индекс Хокинга книги составляет всего 6,6 процента. Это означает, что лишь немногие люди дочитывают книгу до конца.
Компании, такие как «Amazon», перед тем как решить, какую книгу рекомендовать или какой сериал снимать, изучают цифровые данные, определяющие вкусы потребителей. Это позволяет рекламировать будущий выпуск книги или делать правильные предложения отдельным пользователям.
Новые виды искусственного интеллекта анализируют взгляды людей на творческий контент. Например, компания «Epagogix» с помощью нейронных сетей проверяет сценарии, оцененные киноэкспертами. Таким образом, компьютер может с 75-процентной точностью предсказать, сколько прибыли принесет фильм.
Таким образом, используя возможности технологии «больших данных», можно с уверенностью сказать, что кинокомпании теперь знают, что Бриджит Джонс хочет делать в свободное время, лучше, чем она сама, как упоминалось в начале статьи.
Оригинал статьи: weforum.org