L'economia comportamentale e l'apprendimento automatico potrebbero aiutare a comprendere meglio le preferenze cinematografiche dei consumatori? Un team di ricercatori dell'Università di Cambridge, l'Università dell'Inghilterra occidentale, e l'Alan Turing Institute ha approfondito questa questione, in un affascinante studio che combina l'economia comportamentale, affari e intelligenza artificiale.

Marco Del Vecchio, Aleksandr Kharlamov, Glenn Parry, e Ganna Pogrebna hanno utilizzato le loro diverse competenze per sviluppare strumenti che potrebbero aiutare l'industria dei media a comprendere meglio ciò che gli spettatori di contenuti vogliono veramente vedere. Attualmente, il film, l'industria dei media e dell'intrattenimento seleziona le offerte di contenuti in base a decisioni dall'alto verso il basso, tipicamente informato da competenze, Esperienza, sondaggi e focus group. "La nostra motivazione principale era capire se e fino a che punto possiamo mettere le percezioni dello spettatore al centro dell'equazione, " hanno detto i ricercatori.

Il loro studio si è concentrato sui viaggi emotivi dei film, indagare se questi rientrano in categorie diverse, e se sono collegati al successo di un film. I ricercatori hanno utilizzato un set di dati di 6, 174 film, ciascuno con script completi, dati sui ricavi, valutazioni IMDb, e altre informazioni pertinenti.

Utilizzando algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), hanno analizzato le sceneggiature dei film per determinare i loro viaggi emotivi e quindi hanno usato questi risultati per esplorare la relazione tra il viaggio emotivo di un film e il suo successo, sia in termini di entrate che di accoglienza del pubblico.

I ricercatori hanno scoperto che, come i romanzi, le storie nei film si inseriscono in sei archi narrativi principali, o tipi di viaggi emotivi che gli spettatori sperimentano:

• Rags to Riches:"Un continuo aumento emotivo" (ad es. La redenzione di Shawshank , giorno della marmotta , e L'incubo prima di Natale )
• Riches to Rags:"Una caduta emotiva continua" (ad es. Psicopatico e Toy Story 3 )
• Man in a Hole:"Una caduta seguita da un'ascesa" (ad es. Il Padrino , Il Signore degli Anelli:La Compagnia dell'Anello , e La partenza )
• Icaro:"Un'ascesa seguita da una caduta" (es. Sul lungomare , Mary Poppins , e Un fidanzamento molto lungo )
• Cenerentola:"Rise-fall-rise" (ad es. Rushmore , piccola , e Spider-Man 2 )
• Edipo:"Caduta-ascesa-caduta" (es. Tutto su mia madre , Così come viene e La Sirenetta )

I film nella categoria "Man in a Hole" hanno avuto le più alte classifiche al botteghino, così come i maggiori ricavi lordi mondiali e nazionali, indipendentemente dai loro generi e budget di produzione. "'Man in a Hole' ha successo non perché produce i film più 'piaciuti', ma poiché genera i film più 'di cui si parla', " hanno detto i ricercatori. "Il numero di valutazioni IMDb fornite, così come il numero di recensioni di utenti e critici è molto più alto per i film di "Man in a Hole" che per i film in qualsiasi altra categoria di arco emotivo".

Nonostante le migliori prestazioni medie di questi film, notano i ricercatori, "Sarebbe una semplificazione eccessiva dire che l'industria cinematografica dovrebbe produrre solo film 'Man in a Hole'. Una combinazione accuratamente scelta di budget di produzione e genere produce un film di successo finanziario con qualsiasi forma emotiva".

Ad esempio, l'arco emotivo di Icarus è stato particolarmente efficace per i film a basso budget, mentre la forma Riches to Rags aveva maggiori probabilità di avere successo con budget più grandi di oltre $ 100 milioni.

Fantascienza, mistero, e i film thriller con lieto fine (forma "Rags to Riches") e commedie con un brutto finale (forma "Riches to Rags") non hanno ottenuto buoni risultati al botteghino, mentre i film a forma di "Edipo" non sono andati bene alle cerimonie di premiazione e ai festival diversi dagli Oscar.

"Le nostre scoperte e lo strumento su cui stiamo lavorando possono in definitiva aiutare gli scrittori a ottimizzare i loro script durante l'editing o informare i produttori che devono prendere una decisione di investimento quando si trovano di fronte a una scelta tra progetti, " hanno detto i ricercatori.

Pogrebna e i suoi colleghi stanno ora cercando partner industriali che possano fornire loro ulteriori dati per i loro studi.

"Nel futuro, vorremmo creare metodi robusti per analizzare il sentiment in tutti i media, compresa la saggistica come documentari e video più brevi come quelli su YouTube. Una volta ottimizzato lo strumento, sarebbe bello creare un'azienda in grado di commercializzare il lavoro e metterlo nelle mani dei colleghi del settore".

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