「双曲線割引」が人間の欠陥を明らかにする方法

見ている人は誰でも ブリジットジョーンズの日記 彼女の新年の抱負の一つは、「毎晩外出するのではなく、本を読んで、クラシック音楽を聴く」ことです。

しかし現実は大きく異なります。人々が余暇に実際にしていることは、彼らがしていると言っていることと一致しないことがよくあります。

エコノミストは、この現象を「双曲線割引」と名付けました。「ジムに行かないで払う」という有名な研究で、2人のエコノミストは、訪問時払い契約と月額使用料のどちらかを選択するよう提案されました。 、彼らは毎月の料金を選択する可能性が高く、実際には1回の訪問でより多くを支払うことになりました。それは、彼らが運動する動機を過大評価していたからです。

双曲線割引は、クリエイティブ業界で事業を行う上での1つの課題です。趣味は非常に主観的であり、映画をものすごいヒットにするような陰謀や物語の要素は、他の映画を重大で商業的な失敗にさせる可能性があります。

何十年もの間、広告主やマーケティング担当者は映画や本などのレジャー用品の消費量を予測するのに苦労していました。タイミングを決めるのも同様に困難です。どの週末にスタジオが新しい映画をリリースするべきですか？出版社が本のハードコピーを発行するとき、どのようにして電子書籍版を発行するかを決定しますか。

今日、ビッグデータは人々がどのように娯楽を経験するかについての新しい可視性を提供します。人工知能とソーシャルメディアの影響を研究する研究者として、人間の行動を予測するのに特に強力な3つの力が私には際立っています。

ロングテールの経済学

インターネットは、主流の成功よりも人気の低いエンターテイメント製品を配布することを可能にします。ストリーミング番組は、プライムタイムテレビを介した配信に経済的に実現可能なものよりも多くの視聴者を獲得することができる。この経済現象はロングテール効果と呼ばれます。

Netflixのようなストリーミングメディア会社は映画館でコンテンツを配信するために支払う必要がないので、彼らはニッチな視聴者に応えるより多くの番組を制作できます。 Netflixは、個々の顧客の視聴習慣から得たデータを使ってバックアップを決定しました。 砂上の楼閣 テレビネットワークでは拒否されました。 Netflixのデータによると、Fincher監督の映画やSpacey主演の映画のファンが多く、多くの顧客がオリジナルのBBCシリーズのDVDをレンタルしています。

人工知能時代における社会的影響

ソーシャルメディアを使用すると、人々は自分が見ていることを友人と共有でき、それ以外の点では独立したエンターテインメント体験をよりソーシャルにすることができます。

TwitterやInstagramのようなソーシャルサイトからのデータをマイニングすることによって、企業は映画を観る人が与えられた映画、ショーや歌についてどう思うかをリアルタイムで追跡することができます。映画スタジオは、貴重なデジタルデータを使用して、映画の上映方法や公開日を決定する方法を決定できます。例えば、そのプレミアが発表される前の月の間の映画の予告編のグーグル検索の量は、興行収入と興行収入の主要な予測因子です。映画スタジオは、映画の発売日や興行成績に関する過去のデータを検索傾向と組み合わせて、新しい映画の理想的な発売日を予測することができます。

ソーシャルメディアデータをマイニングすることで、企業は危機に陥る前に否定的な感情を特定することもできます。不幸な影響力のある顧客からの1つのつぶやきは、世論を形成するように、激しくなる可能性があります。

ワシントン大学のYong Tan氏とジョージア州立大学のCath Oh氏との間で行われた調査では、このような社会的影響がどのYouTubeビデオが人気になるだけでなく、影響力のあるユーザーによって共有されるビデオもさらに広く見られるようになるかを示しました。

ある研究では、映画の公開前にスタジオがソーシャルメディアの話題に注目した場合、予測収入と実際の収入の差（予測誤差と呼ばれる）が31％減少したことを示しています。

消費分析

ビッグデータは、人々が実際に楽しんでいる本やショーの内容をより見やすくします。

数学者のJordan Ellenbergは、Hawkingインデックスの使用を開拓しました。これは、Kindleの本の中で最もハイライトされている5つの箇所の平均ページ数を、その本の全長に占める割合として表したものです。 Hawkingの索引は人々が本をあきらめる時を示す。 250ページの本の平均的なKindleのハイライトが250ページに表示されている場合、それは100パーセントのHawkingインデックスを与えるでしょう。

理論はスティーブンホーキングのからその名前を取得します 時間内の簡単な歴史 。この本はまだ年に何百万ものコピーを販売していますが、それはまた6.6パーセントの嫌なホーキング指数で、めったに読まれません。

Amazonのような会社がどの本を潜在的な読者に推薦するか、またはどのPrimeが製作を示すかを決めるとき、彼らはどのプロットポイントが観客を魅了したか、どれがしなかったかの詳細なデジタルトレースを調べます。これは、彼らが今後のリリースを促進したり、個々のユーザーにより良い推奨をするのに役立つかもしれません。

さらに、新しいタイプの人工知能は、人々がクリエイティブコンテンツに関わる理由を調査することができます。たとえば、Epagogixという会社は、エンターテインメント業界の専門家によって評価された一連のスクリーンプレイ上で、非常に大量のデータからパターンを探す人工知能ツールであるニューラルネットワークを使用するアプローチを開発しました。コンピュータは映画の経済的な成功を予測することができます。いくつかの報告によると、そのような人工知能は、映画の実際の開幕生の最大75パーセントを予測することができます。

これらの新しいビッグデータの洞察を考えると、エンターテインメント会社はまさにブリジットジョーンズがまさにブリジット彼女自身よりも彼女の余暇の時間に何をしたいと思うかについて知るかもしれません。

この記事はもともとAnjana SusarlaによるThe Conversationに掲載されたものです。ここで元の記事を読んでください。