Новости
Кассовые сборы кинолент предсказали по упоминаниям в блогах
Японские математики создали модель распространения информации, позволяющую на основе анализа упоминаний в блогах и социальных сетях предсказать кассовый успех кинофильмов. Работа опубликована в журнале New Journal of Physics, ее краткое содержание приводит ScienceNow.
Основой для модели стали абстрактные зрители, которые делятся друг с другом информацией о фильмах. В модели впервые учитывалось, что информация может распространятся не только посредством двусторонней коммуникации, но и с помощью "подслушивания". В таком случае третья сторона наблюдает за происходящем диалогом между двумя собеседниками в социальной сети или просматривает комментарии на форумах зрителей.
Для подгонки модели исследователи использовали данные о рекламных бюджетах различных фильмов, динамике их траты по времени, упоминания картин в социальных сетях и блогах, и ежедневных сборах в течение всего периода показа.
Оказалось, что, зная рекламные бюджеты фильмов и количество их упоминаний в блогах, можно достаточно точно предсказать ежедневные сборы картин. Кроме того, если из модели убрать компонент, отвечающий за непрямую коммуникацию между зрителями ("подслушивание"), то предсказание сборов для многих картин (например, для "Аватара" Джеймса Кэмерона) будет существенно отличаться от реального. Это говорит о том, что такой канал распространения информации в обществе действительно важен, по крайней мере в индустрии кино.
Авторы подчеркивают, что созданная модель не способна предсказать сборы до того, как фильм выходит в прокат, а только сопоставляет зрительскую реакцию и кассовые сборы. Тем не менее, ее можно применить для определения необходимости в увеличении рекламных бюджетов тогда, когда данные по блогам говорят о недостаточной популярности фильма.
Математики и физики не впервые применяют свои методы для исследования социальных явлений. Например, недавно ученые применили теорию графов для создания модели распространения мемов в социальных сетях и привлекли тепловую физику для объяснения особенностей распределения людей по доходам.
