L'économie comportementale et l'apprentissage automatique pourraient-ils aider à mieux comprendre les préférences cinématographiques des consommateurs ? Une équipe de chercheurs de l'Université de Cambridge, l'Université d'Angleterre de l'Ouest, et l'Institut Alan Turing a approfondi cette question, dans une étude fascinante qui combine l'économie comportementale, entreprise et IA.

Marco Del Vecchio, Alexandre Kharlamov, Glenn Parry, et Ganna Pogrebna ont utilisé leurs diverses compétences pour développer des outils qui pourraient aider l'industrie des médias à mieux comprendre ce que les téléspectateurs veulent vraiment voir. Actuellement, le film, l'industrie des médias et du divertissement sélectionne les offres de contenu en fonction de décisions descendantes, généralement informé par l'expertise, vivre, sondages et groupes de discussion. "Notre principale motivation était de comprendre si et dans quelle mesure nous pouvons mettre les perceptions des téléspectateurs au cœur de l'équation, ", ont déclaré les chercheurs.

Leur étude s'est concentrée sur les voyages émotionnels des films, rechercher si ceux-ci appartiennent à des catégories différentes, et si elles sont liées au succès d'un film. Les chercheurs ont utilisé un ensemble de données de 6, 174 films, chacun avec des scripts complets, données sur les revenus, notations IMDb, et d'autres informations pertinentes.

En utilisant des algorithmes de traitement du langage naturel (NLP), ils ont analysé les scripts de films pour déterminer leurs voyages émotionnels, puis ont utilisé ces résultats pour explorer la relation entre le voyage émotionnel d'un film et son succès, tant en termes de recettes que d'accueil du public.

Les chercheurs ont découvert que, comme les romans, les histoires dans les films s'inscrivent dans six arcs narratifs principaux, ou types de voyages émotionnels vécus par les téléspectateurs :

• Rags to Riches :« Une ascension émotionnelle continue » (par exemple, La rédemption de Shawshank , jour de la marmotte , et Le cauchemar avant Noël )
• Riches to Rags :"Une chute émotionnelle continue" (par exemple, psychopathe et Toy Story 3 )
• Man in a Hole :"Une chute suivie d'une hausse" (par exemple, Le parrain , Le Seigneur des Anneaux :La Communauté de l'Anneau , et Les défunts )
• Icare :"Une montée suivie d'une chute" (par exemple, Au bord de l'eau , Mary Poppins , et Un très long engagement )
• Cendrillon :« Montée-chute-montée » (par exemple, Rushmore , bébé , et Spider-Man 2 )
• Odipe :« Chute-montée-chute » (ex. Tout sur ma mère , Aussi bon que possible et La petite Sirène )

Les films de la catégorie "Homme dans un trou" ont obtenu les meilleurs classements au box-office, ainsi que les plus gros revenus bruts mondiaux et nationaux, quels que soient leurs genres et leurs budgets de production. "'Man in a Hole' réussit non pas parce qu'il produit les films les plus 'aimés', mais parce qu'il génère les films dont on parle le plus, " ont déclaré les chercheurs. " Le nombre d'évaluations IMDb données, ainsi que le nombre de critiques d'utilisateurs et de critiques sont beaucoup plus élevés pour les films "Man in a Hole" que pour les films de toute autre catégorie d'arc émotionnel."

Malgré les meilleures performances moyennes de ces films, les chercheurs notent, "Ce serait une simplification excessive de dire que l'industrie cinématographique ne devrait produire que des films 'Man in a Hole'. Une combinaison soigneusement choisie de budget de production et de genre produit un film financièrement réussi avec n'importe quelle forme émotionnelle."

Par exemple, l'arc émotionnel Icare était particulièrement efficace pour les films à petit budget, tandis que la forme Riches to Rags avait plus de chances de réussir avec des budgets plus importants de plus de 100 millions de dollars.

Science fiction, mystère, et les films à suspense avec des fins heureuses (forme "Rags to Riches") et les comédies avec une mauvaise fin (forme "Riches to Rags") n'ont pas bien performé au box-office, tandis que les films en forme d'"Odipe" n'ont pas bien réussi lors des cérémonies de remise des prix et des festivals autres que les Oscars.

"Nos découvertes et l'outil sur lequel nous travaillons pourront à terme aider les scénaristes à optimiser leurs scénarios lors du montage ou informer les producteurs qui doivent prendre une décision d'investissement face à un choix entre des projets, ", ont déclaré les chercheurs.

Pogrebna et ses collègues recherchent maintenant des partenaires industriels qui peuvent leur fournir des données supplémentaires pour leurs études.

"À l'avenir, nous aimerions créer des méthodes robustes pour analyser le sentiment dans tous les médias, y compris les non-fiction tels que les documentaires et les vidéos plus courtes telles que celles sur YouTube. Une fois l'outil optimisé, ce serait bien de créer une entreprise capable de commercialiser le travail et de le remettre entre les mains de collègues de l'industrie."

© 2018 Tech Xplore