Chiunque abbia visto "Il diario di Bridget Jones" sa che uno dei suoi propositi per il nuovo anno è "Non uscire tutte le sere, ma restare a casa a leggere libri e ascoltare musica classica".

La realtà, però, è sostanzialmente diverso. Ciò che le persone effettivamente fanno nel loro tempo libero spesso non corrisponde a ciò che dicono che faranno.

Gli economisti hanno chiamato questo fenomeno "sconto iperbolico". In un famoso studio intitolato "Pagare per non andare in palestra, "un paio di economisti hanno scoperto che, quando alle persone veniva offerta la scelta tra un contratto a pagamento e un canone mensile, erano più propensi a scegliere la tariffa mensile e in realtà finivano per pagare di più per visita. Questo perché hanno sopravvalutato la loro motivazione ad allenarsi.

Lo sconto iperbolico è solo una delle sfide dell'operare in un'industria creativa. I gusti sono molto soggettivi, e gli elementi della trama e della narrativa che rendono un film un enorme successo potrebbero facilmente rendere un altro un fallimento critico e commerciale.

Per decenni, inserzionisti e operatori di marketing hanno faticato a prevedere il consumo di prodotti per il tempo libero come film e libri. È altrettanto difficile decidere i tempi. Quale fine settimana uno studio dovrebbe rilasciare un nuovo film? Quando un editore pubblica una copia cartacea di un libro, come decidono quando rilasciare la versione e-book?

Oggi, i big data offrono nuova visibilità sul modo in cui le persone sperimentano l'intrattenimento. Come ricercatore che studia l'impatto dell'intelligenza artificiale e dei social media, ci sono tre forze che mi sembrano particolarmente potenti nel prevedere il comportamento umano.

1. Economia della coda lunga

Internet consente di distribuire prodotti di intrattenimento meno popolari dei grandi successi. Gli spettacoli in streaming possono acquisire un pubblico più ampio di quello che è economicamente fattibile per la distribuzione attraverso la televisione in prima serata. Questo fenomeno economico è denominato effetto coda lunga,

Poiché le società di media in streaming come Netflix non devono pagare per distribuire contenuti nei cinema, possono produrre più spettacoli che si rivolgono a un pubblico di nicchia. Netflix ha utilizzato i dati delle abitudini di visualizzazione dei propri clienti per decidere di sostenere "House of Cards, " che è stato rifiutato dalle reti televisive. I dati di Netflix hanno mostrato che c'era una base di fan per i film diretti da Fincher e i film con Spacey, e che un gran numero di clienti aveva noleggiato i DVD della serie originale della BBC.

2. Influenza sociale nell'era dell'intelligenza artificiale

Con i social, le persone possono condividere ciò che stanno guardando con i loro amici, fare in modo che esperienze di intrattenimento altrimenti indipendenti diventino più sociali.

Estraendo dati da siti social come Twitter e Instagram, le aziende possono monitorare in tempo reale cosa pensano gli spettatori di un determinato film, spettacolo o canzone. Gli studi cinematografici possono utilizzare un tesoro di dati digitali per decidere come promuovere gli spettacoli e le date di uscita dei film. Ad esempio, il volume delle ricerche su Google del trailer di un film durante il mese prima della sua anteprima è un importante predittore dei vincitori dell'Oscar e delle entrate al botteghino. Gli studi cinematografici possono combinare i dati storici sulle date di uscita dei film e le prestazioni al botteghino con le tendenze di ricerca per prevedere le date di uscita ideali per i nuovi film.

L'estrazione dei dati dei social media aiuta anche le aziende a identificare il sentimento negativo prima che si trasformi in una crisi. Un singolo tweet di un cliente influente infelice può diventare virale, plasmare l'opinione pubblica.

In uno studio che ho condotto con Yong Tan dell'Università di Washington e Cath Oh della Georgia State University, abbiamo mostrato come tale influenza sociale determini non solo quali video di YouTube diventano più popolari, ma anche che i video condivisi da utenti influenti diventano ancora più visti.

Uno studio mostra che quando gli studi prestano attenzione al ronzio dei social media prima dell'uscita di un film, la differenza tra le entrate previste e le entrate effettive, noto come errore di previsione, ridotto del 31 per cento.

3. Analisi dei consumi

I big data offrono una migliore visibilità su quali libri e spettacoli le persone trascorrono effettivamente il loro tempo godendo.

Il matematico Jordan Ellenberg ha aperto la strada all'uso dell'indice di Hawking, una misura del numero medio di pagina dei cinque passaggi più evidenziati in un libro Kindle come proporzione della lunghezza totale di quel libro. L'indice di Hawking mostra quando le persone rinunciano a un libro. Se l'evidenziazione media Kindle di un libro di 250 pagine appare a pagina 250, questo gli darebbe un indice di Hawking del 100 percento.

La teoria prende il nome da "A Brief History in Time" di Stephen Hawking. Anche se questo libro vende ancora milioni di copie all'anno, è anche raramente letto, con un triste indice di Hawking del 6,6 per cento.

Quando un'azienda come Amazon decide quali libri consigliare ai potenziali lettori o quali spettacoli Prime produrre, guardano tracce digitali dettagliate di quali punti della trama hanno coinvolto il pubblico e quali no. Ciò potrebbe aiutarli a promuovere una versione imminente o a fornire consigli migliori ai singoli utenti.

Cosa c'è di più, nuovi tipi di intelligenza artificiale possono indagare su ciò che spinge le persone a interagire con i contenuti creativi. Ad esempio, una società di nome Epagogix ha aperto la strada a un approccio che utilizza una rete neurale - uno strumento di intelligenza artificiale che cerca modelli in grandi quantità di dati - su una serie di sceneggiature valutate da esperti nel settore dell'intrattenimento. Il computer potrebbe quindi prevedere il successo finanziario di un film. Secondo alcuni rapporti, tale intelligenza artificiale può prevedere fino al 75% degli incassi effettivi di apertura dei film.

Dati i nuovi approfondimenti sui big data come questi, le compagnie di intrattenimento potrebbero presto sapere cosa esattamente Bridget Jones vorrebbe fare con il suo tempo libero meglio di Bridget stessa.

Questo articolo è stato ripubblicato da The Conversation con una licenza Creative Commons. Leggi l'articolo originale.