Математики разрабатывают, как предсказать успех в шоу-бизнесе

Наука
Математики разрабатывают, как предсказать успех в шоу-бизнесе
4 июня - ГЛАС. Используя данные, представленные Internet Movie Database (IMDb), исследователи изучили карьеру 1 512 472 актеров и 896 029 актрис по всему миру с 1888 года, когда был сделан первый фильм, до 2016 года, для анализа и прогнозирования успеха на экране.

Они обнаружили, что карьера сгруппирована в горячие и холодные полосы, поскольку люди не склонны работать с постоянным темпом в бизнесе, где уровень безработицы колеблется около 90%. Существует огромное количество доказательств гендерной предвзятости в отрасли, поскольку большинство наблюдаемых моделей были разными для актеров и актрис. Результаты проливают свет на основную социальную динамику, происходящую в шоу-бизнесе, и поднимают вопросы о справедливости системы.

Самые известные актеры получают наибольшее количество предложений. Этот результат не является неожиданным, в конце концов, чем более известный актер, тем более вероятно, что продюсеры захотят его или ее в своем следующем фильме, хотя бы в коммерческих целях. Что интересно в этом наблюдении, так это то, что эффекты rich-get-richer хорошо известны для развития из произвольных и непредсказуемых случайных событий, которые усиливаются.

Таким образом, успех актера может быть обусловлен обстоятельствами, а не их актерскими способностями. Это называется сетевым эффектом. Никто и ничего не может сделать, чтобы изменить судьбу, но исследователи заинтересованы в том, чтобы выяснить, как человек может наилучшим образом улучшить свои шансы на будущий успех. Это исследование вызвало много внимания, в том числе от сценариста из киноиндустрии, который в настоящее время разрабатывает сценарий фильма, частично основанный на выводах исследования.

Ранее ГЛАС сообщал, что ИИ на основе голоса способен предсказать внешний вид человека. Результаты ИИ не идеальны, но они довольно точны и что самое удивительное — это то, что ИИ может делать невероятные выводы на базе крошечных фрагментов данных.

Демченко Татьяна
автор статьи пожаловаться на статью