案例干货:数据到底如何搞定电影票房预测?

2019-06-12 07:15

  从1896年西洋电影传入上海徐园,到1905年中国拍摄首部国产片子《定军山》,再到2013年天下片子票房冲破200亿 大关,(4)有着百余年汗青的中国片子财产,在近几年出现出奔腾式成长的态势,无论是影片品质、院线扶植仍是投资规模都有了长足的成长。与此同时,跟着“大数据”时代的到来,片子观影群体、观影偏好与生理、片子消息传布和获取体例也都在产生着深刻的变迁。毋庸置疑,多样化本钱的插手是中国片子不成或缺的成长引擎,然而,片子行业以投资报答率难以预测著称,大投入未必有大产出,票房预测东西的缺失使得投资者无奈无效对冲投资危害,华人出名导演吴宇森的《风语者》就拖累了米高梅公司最终走向停业。因而制造与刊行公司不得不思量所有对票房有影响的要素:辣妈李小璐对《私家订制》票房孝敬几何;《风暴》票房为何远低于其金牌制片人江志强预期;被吐槽“烂片”的《富山春居图》和《小时代》缘何票房却一起走红;成龙大叔的《差人故事2013》有无需要拍成3D;《泰囧》的“报仇性”观影效应可否复现……这一切的一切实在都能够从“大数据”中找到谜底。由于收集上的每一次浏览、查询甚至点击所汇聚成的群体聪慧都“蝴蝶效应”般地影响着片子的最终票房。

  基于对搜刮举动、社交媒体等数据的深切阐发,能够丈量亿万用户的情感变迁、描画用户的举动模式、发掘用户的潜在需求——数据的价值就是这么挖出来的。

  总体而言,“深思”体系代表了搜狗公司在社会化预测方面一些新的测验测验。咱们试着从繁杂的海量数据中筛选出真正的信号,勤奋穿梭不确定性的迷雾,区分出将来图景的哪些部门能够预测,哪些不成预测。通向这个将来的门路还在摸索之中,但目前事情曾经取得了一些不错的进展,并赐与了咱们更大的决心。

  咱们顺利的把以上手艺都整合到“深思”中,对用作锻炼的2013年1-11月的片子首周票房数据,最新的模子可以大概在交叉验证的环境下到达95.5%的精确率。

  在现实钻研历程中,12月份的片子上映前均利用“深思”体系预测了首周(7天)的片子票房,预测成果公布在一位团队成员的微博上。预测结果如下,在曾经预测的9部片子中,前4部大片的预测票房与实在票房很靠近,比咱们的预期还要略好一点。

  本文以搜狗为案例,阐发其片子票房预测的有关手艺,其他范畴的钻研功效将连续公布。

   能否3D。出人预料的是,在其它要素附近的环境下,能否3D对票房的影响很是小,没有显著差别。看来“伪3D”们能够省点后期3D制造费啦。

  为了权衡片子刊行公司的宣传刊行力度以及用户对宣传的关心水平,咱们也引入了一些垂直媒体的数据来加强预测威力。这里取舍了一些出手刺子站点和频道进行统计,此中包罗视频类站点(搜狐视频、优酷土豆、爱奇艺、腾讯视频),文娱类站点(搜狐文娱、新浪文娱、腾讯文娱、凤凰文娱、网易文娱)和片子资讯类站点(豆瓣片子、片子网m1905、光阴网)。这些网站中片子的有关旧事数、预报片播放环境、用户评论环境都能够通过定向抓取得到,这些都是影响片子票房的主要有关要素。显而易见,中小本钱片子往往因为资金无限,不成能做到大范畴的宣传,而大制造片子的宣传就会铺天盖地。从统计阐发来看,豆瓣片子对票房转换率的孝敬要高于其它站点,这可能跟站点的用户形成有关。引入了垂直媒体的数据后,精确率从80%上升到了86%,提拔结果显著。

  搜狗搜刮在大数据钻研方面曾经有必然收成。自2013年起头,咱们决定研发一个有应战性的社会化预测体系,定名为#深思#(这个名字来历于《银河系周游指南》中的一部超等计较机),在分歧范畴进行趋向预测,期冀通过这个分析体系来发觉躲藏在大数据背后的奥妙。

  知立方是国内搜刮引擎行业中首家学问库搜刮产物,它引入了语义理解手艺,整合、抽取互联网碎片化消息,建立了海量学问库,蕴含所有咱们必要的导演、演员、编剧的各类消息。在知立方数据支撑下,咱们引入出名度指数(CelebrityRank)来权衡一个名流所拥有的票房号召力。出名度指数完满地处理了跨范畴出演(导演)片子的名流票房号召力无奈得以表现的问题。比方,郭敬明在导演片子《小时代》之前不曾执导,如按保守方式计较其导演票房号召力则该当为零,这明显是不正当的。而出名度指数因为思量了郭敬明是滞销书作家,故其指数值很高,能够充实表现他作为新晋导演所拥有的壮大票房号召力。这种环境,从赵薇首导《致芳华》、徐铮首导《泰囧》、李小璐从电视圈参演片子《私家订制》等例子中都有很是具体的表现。基于知立方的数据,能够大致评估出每个演员/导演对票房的影响力,查询每部片子的属性,还能够无效的消弭同名观点间的歧义。

  用搜刮量来进行预测票房是一个好的起头,可是精确度还远远不敷。同时良多搜刮词还具有歧义的环境,好比《生化危机》,既是片子也是游戏,混在一路会形成票房预测值偏高。进一步钻研发觉,游戏企图的查询请求量较为安稳,但片子企图的查询请求在上映前则有一个岑岭,也能够通过用户点击的URL来进一步确认用户的搜刮企图。因而模子必要再引入查询量的变迁趋向和用户点击的漫衍环境。批改后的模子能够到达74%的精确度,这时模子曾经能够对片子票房进行一个大略的估量。

  社交媒体数据对票房预测也会有必然协助。假设你是某个明星的粉丝,筹算去看他主演的片子,那么你很可能会提前转发该片子的有关微博给你的伴侣。外洋曾经有良多预测项目都是在针对Twitter数据做钻研,这里咱们次要采用国内部门微博网站的数据来进行预测。通过天然言语理解手艺,阐发出用户对未上映影片的感情倾向,从而转换为用户的观影需求。进一步能够思量的要素包罗微博转发深度、评论活泼水平,以及有关微博数量随片子上映日期邻近的变迁趋向,这些数据都能够被无效的提炼为特性并插手到模子中。微博数据的插手使得精确率跨越了80%。

  搜狗公司借助“深思”体系,成立了更为庞大的模子,用于预测国内片子票房,并在新浪微博上提前公布了2013年12月国内上映片子的首周票房预测成果。很欢快到目前为止预测成果与实在数据很是靠近,同时,咱们的模子还能够用于对影响票房的要素进行定量阐发。

   片子类型。成心思的是,通过比拟尝试发觉,科幻片最能提高票房,动作片和犯法片次之,而文艺片、列传片和动画片在模子中表示最差。

  对此咱们有着清醒的意识,目前的票房预测模子另有若干必要改良的标的目的。起首,目前模子的次要思惟是通过片子上映前的用户关心度来推算首周票房,这现实上没有思量片子上映后的口碑对票房的影响;其次,模子较为依赖汗青数据,可能难以识别一些上映后脱颖而出的小本钱“黑马”片子;再次,目前的手艺只能提前10天预告出首周票房,还能够愈加超前。

   片子产地。片子产地为好莱坞的片子,在其他要素与国产片附近的环境下,对票房大约有3000万到1.2亿不等的提拔。

  如何操纵微博数据从股市中掘金?景象形象台如何预告气候并公布预警?Google若何通过搜刮举动预告流感迸发?这些风趣的问题背后,实在都躲藏着大数据的影子。基于对搜刮举动、社交媒体等数据的深切阐发,能够丈量亿万用户的情感变迁、描画用户的举动模式、发掘用户的潜在需求,最终挖掘出数据中包含的线年Google在《Nature》上发布了其操纵搜刮数据对环球流感疫情近乎及时评估的手艺:(1)2012年微软纽约钻研院经济学家David Rothschild在51个选区中精确预测了50个选区的总统大选成果 (2)美国印第安纳大学和曼彻斯特大学的三位学者依托Twitter的情感阐发预测将来3-4天道琼斯指数的涨跌 ,精确率高达87.6%(3)。与此同时,大数据手艺还被普遍使用于门路拥挤、彩虹以至地动等范畴的预测。

  2013年Google在一份名为《Quantifying Movie Magic with Google Search》(5) 的白皮书中发布了其片子票房预测模子,该模子次要操纵搜刮、告白点击数据以及院线排片来预测票房,Google颁布颁发其模子预测票房与实在票房的吻合水平到达了94%,但并未见其公然对未上映片子的预测成果。

  影响一部片子票房的要素很是繁杂,从片子导演、演员、编剧的票房号召力,到制片与刊行公司的投资规模以及宣发本钱,再到片子类型、产地、拍摄手艺(3D,IMAX)以及能否续集,最初到上映时间、节沐日、档期、合作影片、院线排片以及上映前后的观众关心度、口碑传布效应以至气候都能够影响到一部片子的最终票房。

  预测专家纳特·西尔弗在《信号与噪声:大数据时代预测的科学与艺术》一书中提到,大数据时代的预测更容易失败,大部门失败的预测都源于一种自觉标自傲,用切确的预测来假充精确的预测。

  搜狗搜刮每天都相应上亿次的搜刮请求,查询词的漫衍和变迁趋向可以大概很好的反应出中国网民的乐趣点和关心指向。与Google的钻研雷同,咱们也发觉,片子上映前有关查询词的搜刮次数与票房支出有着很强的联系关系性。这一点很好理解,用户的自动搜刮举动表现了用户对这部片子的潜在乐趣。咱们拔取了2013年1-11月国内上映的180部片子的票房和上映前的搜刮量数据作为锻炼集,用于锻炼一个根本的线性回归模子。尝试发觉,纯真操纵搜刮量锻炼获得的模子,预测获得的首周票房与实在票房的有关度R方值仅为68%,这与Google仅用搜刮数据获得的成果70%很靠近。(注:R方值取值为0至1,值越大暗示模子预测结果越好),这个成果也申明无论在中国仍是美国,用户的搜刮举动是很类似的。

   档期的片子合作环境。咱们发觉以往公然的票房预测模子中对每部片子都是独立预测,没有思量片子间的合作关系,这明显是不正当的。咱们采用了独占的算法来估量同档期的其它影片对市场份额形成的影响。

  由于锻炼集片子的总数较少(180部),咱们做了大量的分外事情以确保最初的模子不会呈现过拟合(over fitting)的环境。此时的“深思”曾经做好了对即将上映片子进行票房预测的预备。

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