3 طرق أن البيانات الكبيرة تكشف ما تحب حقا لمشاهدة والقراءة والاستماع إلى

3 طرق أن البيانات الكبيرة تكشف ما تحب حقا لمشاهدة والقراءة والاستماع إلىتوليد بيانات ترفيه جديدة. MinDof / shutterstock.com

أي شخص شاهد "مفكرة بريدجيت جونز" يعرف واحدة من قراراتها في السنة الجديدة هو "لا تخرج كل ليلة ولكن البقاء في وقراءة الكتب والاستماع إلى الموسيقى الكلاسيكية".

لكن الواقع مختلف إلى حد كبير. لا يتطابق ما يفعله الأشخاص في أوقات فراغهم غالبًا مع ما يقولونه أنهم سيفعلون.

وصف الاقتصاديون هذه الظاهرة بأنها "خصم مفرط". في دراسة مشهورة بعنوان "دفع عدم الذهاب إلى صالة الألعاب الرياضية"وجد اثنان من الاقتصاديين أنه عندما يُتاح للناس الاختيار بين عقد دفع لكل زيارة ورسوم شهرية ، فمن المرجح أن يختاروا الرسوم الشهرية وينتهي الأمر بدفع المزيد في كل زيارة. هذا لأنهم بالغوا في تقدير دوافعهم للعمل.

يمثل الخصم الزائد تحديًا واحدًا للتشغيل في صناعة إبداعية. والأذواق ذاتية للغاية ، وعناصر المؤامرة والرواية التي تجعل من فيلم واحد ضربة هائلة يمكن أن تجعل من الفشل النقدي والتجاري آخر بسهولة.

على مدى عقود ، كافح المعلنون والمسوقون للتنبؤ باستهلاك المنتجات الترفيهية مثل الأفلام والكتب. من الصعوبة بنفس القدر تحديد التوقيت. في أي عطلة نهاية الأسبوع ينبغي على الاستوديو إصدار فيلم جديد؟ عندما يقوم الناشر بنشر نسخة مطبوعة من كتاب ، كيف يقررون متى يتم إصدار نسخة الكتاب الإلكتروني؟

واليوم ، تقدم البيانات الضخمة رؤية جديدة لكيفية تجربة الناس للترفيه. ك الباحث الذي يدرس تأثير الذكاء الاصطناعي ووسائل الإعلام الاجتماعية ، هناك ثلاث قوى تبرز لي قوية بشكل خاص في توقع السلوك البشري.

1. اقتصاديات الذيل الطويل

يجعل الإنترنت من الممكن توزيع منتجات ترفيهية أقل شعبية من النجاحات السائدة. يمكن أن تكتسب العروض الجريئة جمهورًا أكبر من ما هو مجدي اقتصاديًا للتوزيع من خلال التلفزيون في وقت الذروة. هذه الظاهرة الاقتصادية يشار إليها باسم تأثير ذيل طويل,

نظرًا لأنه لا يتعين على شركات الوسائط مثل Netflix الدفع لتوزيع المحتوى في دور السينما ، فإنها يمكن أن تنتج المزيد من العروض التي تلبي احتياجات شرائح الجمهور المتخصصة. استخدمت Netflix البيانات من عادات المشاهدة لدى العملاء الفرديين لتقرير دعم "House of Cards" ، والتي رفضت من قبل شبكات التلفزيون. أظهرت بيانات Netflix أن هناك قاعدة معجبة للأفلام التي أخرجها Fincher والأفلام من بطولة Spacey ، وأن عددا كبيرا من العملاء قاموا باستئجار أقراص DVD من سلسلة BBC الأصلية.

2. التأثير الاجتماعي في عصر الذكاء الاصطناعي

باستخدام الوسائط الاجتماعية ، يمكن للأشخاص مشاركة ما يشاهدونه مع أصدقائهم ، مما يجعل التجارب الترفيهية المستقلة تصبح اجتماعية بشكل أكبر.

من خلال بيانات التعدين من المواقع الاجتماعية مثل Twitter و Instagram ، يمكن للشركات تتبع في الوقت الحقيقي ما يعتقده رواد السينما حول فيلم معين أو عرض أو أغنية. يمكن أن تستخدم استوديوهات الأفلام كنزًا من البيانات الرقمية لتحديد كيفية الترويج للعروض وتواريخ إطلاق الأفلام. على سبيل المثال ، حجم تبحث Google عن مقطع دعائي لفيلم خلال الشهر الذي يسبق عرضها الأول هو مؤشّر رائد للفائزين بجائزة الأوسكار بالإضافة إلى إيرادات شباك التذاكر. يمكن استوديوهات الأفلام أن تجمع بين البيانات التاريخية حول تواريخ إصدار الأفلام وأداء شباك التذاكر مع اتجاهات البحث إلى توقع تواريخ إصدار مثالية للأفلام الجديدة.

تساعد بيانات التعدين الاجتماعية أيضًا الشركات على تحديد المشاعر السلبية قبل أن تتحول إلى أزمة. تغريدة واحدة من عميل مؤثر غير سعيد يمكن أن يذهب الفيروسية ، وتشكيل الرأي العام.

في دراسة أجريت مع يونغ تان من جامعة واشنطن وكاث أوه من جامعة ولاية جورجيا ، أظهرنا كيف لا يحدد هذا التأثير الاجتماعي فقط مقاطع الفيديو على YouTube التي أصبحت أكثر شعبية ، ولكن أيضًا مقاطع الفيديو التي يشاركها المستخدمون ذوو التأثيرات تصبح أكثر انتشارًا.

دراسة واحدة يوضح أنه عندما تهتم الاستوديوهات بالإعلام الاجتماعي قبل إصدار الفيلم ، فإن الفرق بين الأرباح المتوقعة والإيرادات الفعلية ، والمعروفة باسم خطأ التنبؤ ، يتم تخفيضها بنسبة 31 في المائة.

3. تحليلات الاستهلاك

توفر البيانات الكبيرة رؤية أفضل في الكتب والعروض التي يقضيها الأشخاص بالفعل في الاستمتاع بوقتهم.

رياضيات الأردن Ellenberg رائدة في استخدام مؤشر هوكينج، وهو مقياس لمتوسط ​​عدد الصفحات لأبرز خمس مقاطع في كتاب Kindle كنسبة من إجمالي طول هذا الكتاب. يظهر مؤشر هوكينج عندما يتخلى الناس عن كتاب. إذا ظهر متوسط ​​Kindle highlight في دفتر صفحة 250 في صفحة 250 ، فسيعطي ذلك مؤشر Hawking لـ 100 بالمائة.

تحصل هذه النظرية على اسم ستيفن هوكينغ "تاريخ موجز في الزمن". بينما لا يزال هذا الكتاب يبيع ملايين النسخ في السنة ، فإنه نادراً ما يقرأ ، مع مؤشر هوكينج الكئيب لـ 6.6 في المائة.

عندما تقرر شركة مثل Amazon الكتب التي توصي القراء المحتملين أو العروض الرئيسية لإنتاجها ، فإنها تبحث عن آثار رقمية مفصلة التي المؤامرة نقاط تشارك الجماهير والتي لم تفعل ذلك. قد يساعدهم ذلك في الترويج لإصدار قادم أو تقديم توصيات أفضل للمستخدمين الفرديين.

ما هو أكثر من ذلك ، يمكن أن أنواع جديدة من الذكاء الاصطناعي التحقيق في ما يجعل الناس تتفاعل مع المحتوى الإبداعي. على سبيل المثال ، كانت شركة تسمى Epagogix رائدة في نهج باستخدام الشبكة العصبية - أداة ذكاء اصطناعي التي تبحث عن أنماط في كميات كبيرة من البيانات - على مجموعة من السيناريوهات المصنفة من قبل خبراء في صناعة الترفيه. يمكن أن يتنبأ الكمبيوتر بعد ذلك بالنجاح المالي للفيلم. وفقا لبعض التقارير ، مثل هذا الذكاء الاصطناعي يمكن التنبؤ به ما يصل إلى 75 في المئة من إجمالي الأرباح الفعلية للأفلام.

ونظراً لرؤى جديدة حول البيانات الكبيرة مثل هذه ، قد تعرف شركات الترفيه عما ستفعله بريدجيت جونز بالضبط فيما يتعلق بوقت فراغها أفضل من بريدجيت نفسها.المحادثة

نبذة عن الكاتب

أنجانا سوزارلا ، أستاذة مشاركة في نظم المعلومات ، جامعة ولاية ميشيغان

يتم إعادة نشر هذه المقالة من المحادثة تحت رخصة المشاع الإبداعي. إقرأ ال المقال الأصلي.

كتب ذات صلة

{amazonWS: searchindex = الكتب ؛ الكلمات الرئيسية = تهديدات البيانات الكبيرة ؛ maxresults = 3}

enafarزكية-CNzh-TWtlfrdehiiditjamsptrues

اتبع InnerSelf على

جوجل زائد رمزالفيسبوك أيقونةتويتر أيقونةآر إس إس أيقونة

احصل على آخر عبر البريد الإلكتروني

{Emailcloak = إيقاف}

اتبع InnerSelf على

جوجل زائد رمزالفيسبوك أيقونةتويتر أيقونةآر إس إس أيقونة

احصل على آخر عبر البريد الإلكتروني

{Emailcloak = إيقاف}