Genereer nuwe vermaak data. MinDof / shutterstock.com
Enigiemand wat na Bridget Jones se dagboek gekyk het, weet een van haar nuwejaar se besluite is: "Moenie elke nag uitbly nie, bly in en lees boeke en luister na klassieke musiek."
Die realiteit is egter wesenlik anders. Wat mense eintlik in hul vrye tyd doen, kom dikwels nie ooreen met wat hulle sê hulle sal doen nie.
Ekonome het hierdie verskynsel "hiperboliese diskontering" genoem. In 'n bekende studie getiteld "Betaal om nie te gaan na die gimnasium nie, 'N paar ekonome het bevind dat wanneer mense die keuse gekry het tussen 'n betaal-per-besoek-kontrak en 'n maandelikse fooi, was hulle meer geneig om die maandelikse fooi te kies en eintlik uiteindelik meer per besoek te betaal. Dit is omdat hulle hul motivering oorskat om uit te werk.
Hiperboliese verdiskontering is net een uitdaging om in 'n kreatiewe bedryf te werk. Smaak is hoogs subjektief, en die elemente van plot en vertelling wat een film 'n geweldige treffer maak, kan maklik die ander 'n kritiese en kommersiële mislukking maak.
Vir dekades het adverteerders en bemarkers gesukkel om die verbruik van ontspanningsprodukte soos films en boeke te voorspel. Dit is ewe uitdagend om die tydsberekening te bepaal. In watter naweek moet 'n ateljee 'n nuwe rolprent vrystel? Wanneer 'n uitgewer 'n harde kopie van 'n boek vrystel, hoe besluit hulle wanneer die e-boek weergawe vrygestel moet word?
Vandag bied groot data nuwe sigbaarheid in hoe mense vermaak ervaar. As 'n navorser wat studeer Die impak van kunsmatige intelligensie en sosiale media, daar is drie kragte wat vir my uiters sterk is om menslike gedrag te voorspel.
1. Ekonomie van die lang stert
Die internet maak dit moontlik om vermaakprodukte te versprei wat minder gewild is as hoofstroom suksesse. Streaming shows kan 'n groter gehoor verkry as wat ekonomies haalbaar is vir verspreiding deur middel van prima televisie. Hierdie ekonomiese verskynsel word na verwys as die lang stert effek,
Aangesien streaming media-maatskappye soos Netflix nie hoef te betaal om inhoud in rolprente te versprei nie, kan hulle meer vertonings produseer wat voorsiening maak vir nisgehore. Netflix gebruik data van hul individuele kliënte se gewoontes om te besluit om die "House of Cards" terug te gee is verwerp deur televisienetwerke. Netflix-data het getoon dat daar 'n fan base was vir flieks wat deur Fincher en films gerig is, en Spacey was hoofsaaklik. En 'n groot aantal kliënte het DVD's van die oorspronklike BBC-reeks gehuur.
2. Sosiale invloed in die era van kunsmatige intelligensie
Met sosiale media kan mense deel wat hulle kyk met hul vriende, anders maak onafhanklike vermaaklikheids ervarings meer sosiale.
Deur data uit sosiale webwerwe soos Twitter en Instagram te ontgin, kan maatskappye in reële tyd dop wat filmgangers dink oor 'n gegewe film, show of liedjie. Filmstudio's kan 'n skatkis van digitale data gebruik om te besluit hoe om vertonings en vrystellingdatums vir flieks te bevorder. Byvoorbeeld, die volume van Google-soektogte van 'n rolprent se sleepwa gedurende die maand voor sy première is 'n toonaangewende voorspeller van Oscar-wenners sowel as kassa-inkomste. Filmstudio's kan historiese data kombineer oor rolprentvrystellingsdatums en boksprestasie met soek tendense om voorspel ideale loslaatdatums vir nuwe flieks.
Mynbou sosiale media data help ook maatskappye om negatiewe sentiment te identifiseer voordat dit in 'n krisis spiraal. 'N enkele tweet van 'n ongelukkige invloedryke kliënt kan virale gaan, die publieke opinie vorm.
In 'n studie het ek gevoer met Yong Tan van die Universiteit van Washington en Cath Oh van Georgia State University, ons het gewys hoe sulke sosiale invloed bepaal nie net watter YouTube-video's meer gewild word nie, maar ook dat video's wat deur invloedryke gebruikers gedeel word, selfs meer wyd beskou word.
Een studie toon dat wanneer die ateljees aandag gee aan sosiale media-buzz voor die vrystelling van 'n fliek, is die verskil tussen die voorspelde inkomste en die werklike inkomste, bekend as die voorspellingsfout, met 31-persentasie verminder.
3. Verbruiksanalise
Groot data bied beter sigbaarheid in watter boeke en shows mense eintlik spandeer om hul tyd te geniet.
Die wiskundige Jordan Ellenberg het die gebruik van die Hawking indeks, 'n mate van die gemiddelde bladsynommer van die vyf mees gemerkte gedeeltes in 'n Kindle-boek as 'n deel van die totale lengte van die boek. Die Hawking-indeks toon wanneer mense op 'n boek gee. As 'n 250-bladsyboek se gemiddelde Kindle-hoogtepunt op bladsy 250 verskyn, sal dit 'n Hawking-indeks van 100-persentasie gee.
Die teorie kry sy naam van Stephen Hawking se "A Brief History in Time." Terwyl hierdie boek steeds miljoene kopieë per jaar verkoop, word dit ook selde gelees, met 'n somber Hawking-indeks van 6.6 persent.
Wanneer 'n maatskappy soos Amazon besluit watter boeke aan potensiële lesers aanbeveel of wat Prime wys om te produseer, kyk hulle na gedetailleerde digitale spore van watter plot punte betrokke gehore en wat het nie. Dit kan hulle help om 'n komende uitgawe te bevorder of beter aanbevelings aan individuele gebruikers te maak.
Daarbenewens kan nuwe soorte kunsmatige intelligensie ondersoek wat mense maak met kreatiewe inhoud. Byvoorbeeld, 'n maatskappy genaamd Epagogix pionier 'n benadering met behulp van 'n neurale netwerk - 'n kunsmatige intelligensie instrument Dit lyk vir patrone in baie groot hoeveelhede data - op 'n stel skerms wat deur kundiges in die vermaaklikheidsbedryf gegradeer is. Die rekenaar kan dan die finansiële sukses van 'n fliek voorspel. Volgens sommige verslae, sulke kunsmatige intelligensie kan voorspel tot en met 75 persent van die werklike openingsgroei van films.
Gegewe nuwe groot data insigte soos hierdie, kan vermaaklikheidsmaatskappye gou weet wat Bridget Jones graag met haar vrye tyd wil doen, beter as wat Bridget self doen.
Oor Die Skrywer
Anjana Susarla, Medeprofessor in Inligtingstelsels, Michigan State University
Hierdie artikel is gepubliseer vanaf Die gesprek onder 'n Creative Commons lisensie. Lees die oorspronklike artikel.
verwante Boeke
at InnerSelf Market en Amazon
