流媒體服務(wù)可以說處于數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的最前沿。很多視頻制作公司會分析大數(shù)據(jù)中的模式，為他們的內(nèi)容創(chuàng)作提供參考，并為用戶提出個性化的觀看建議。通過這種方式，數(shù)據(jù)科學(xué)可以幫助影視娛樂創(chuàng)作和營銷達到前所未有的水平。

數(shù)據(jù)科學(xué)本身也在各種電影中成為創(chuàng)作主題。近年來，以阿蘭·圖靈和約翰·納什等現(xiàn)實生活中的著名人物為原型的故事已經(jīng)被搬上了大熒幕，同時也有很多以預(yù)測分析，機器學(xué)習(xí)和人工智能為主題的虛構(gòu)電影。

整個社會對數(shù)據(jù)科學(xué)的關(guān)注表明，未來會出現(xiàn)更多有關(guān)這一主題的電影。此外，影視制作公司也將通過數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)來更好地理解個人觀看習(xí)慣和偏好，以創(chuàng)作更加吸引觀眾的內(nèi)容。

電影的成功指標和相關(guān)數(shù)據(jù)

技術(shù)可以告訴電影制作人他們應(yīng)該如何去制作電影，以及如何去進行營銷。從電影選角，到甚至是營銷中使用的配色，電影的每個方面都會影響票房。使用數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)，我們可以預(yù)測觀眾的偏好，并確定如何優(yōu)化內(nèi)容以實現(xiàn)其最大潛力。

預(yù)測觀眾對電影的期望，幾乎可以說是票房的保證了。2018年，被迪斯尼公司收購的福克斯發(fā)布了一篇論文，概述了如何使用機器學(xué)習(xí)分析電影預(yù)告片的內(nèi)容。在這一過程中，收集的數(shù)據(jù)用于對比預(yù)告片，并預(yù)測看過該預(yù)告片會對其他哪些類型的電影感興趣。

?？怂故褂霉雀璺?wù)器和開源AI框架TensorFlow創(chuàng)建了Merlin，一個“實驗性的電影上座率預(yù)測和建議系統(tǒng)?！痹贛erlin的試運行期間，電影公司使用該工具分析了《金剛狼3：羅根》的預(yù)告片，預(yù)測《洛根》的觀眾可能會感興趣的其他電影。在20個預(yù)測中，有11個是正確的。

預(yù)測名單中包括：《X戰(zhàn)警：天啟》、《疾速特攻2》、《奇異博士》、《蝙蝠俠大戰(zhàn)超人：正義黎明》和《自殺小隊》。一般來說，《洛根》的觀眾想看的是一部擁有“硬漢男主角”的超級英雄電影。

雖然Merlin的數(shù)據(jù)解釋并不完美，但它確實是過去十年軟件開發(fā)進步的一個典型例子。為了使程序員能夠更好地專注于改進AI算法，未來的軟件開發(fā)必須在減少花費在瑣事上的時間方面制定措施。由于AI旨在專注于單個任務(wù)，因此它是提高程序內(nèi)數(shù)據(jù)分析準確性的要點。

大數(shù)據(jù)在流媒體網(wǎng)站中的作用

當大數(shù)據(jù)的概念在2010年左右首次出現(xiàn)時，有效地改變了將數(shù)據(jù)分析轉(zhuǎn)化為有用洞察和價值的方法。大數(shù)據(jù)一般來自于外部，使用來自互聯(lián)網(wǎng)、公共數(shù)據(jù)源等位置的信息來進行更準確的預(yù)測。在娛樂行業(yè)中，大數(shù)據(jù)可用于提供個性化的用戶體驗并降低流媒體網(wǎng)站的觀眾流失率。

看似有海量的電影和電視節(jié)目供用戶選擇，但要留住觀眾對流媒體服務(wù)和電影制作公司是至關(guān)重要的。如果流失率過高，那就表明公司做錯了，通過與機器學(xué)習(xí)相結(jié)合，大數(shù)據(jù)可以幫助公司識別問題點出現(xiàn)在哪里。

在流媒體服務(wù)中，用戶界面在觀眾留存中起到了重要作用。例如，如果對觀眾感興趣的內(nèi)容推薦不準確，就可能導(dǎo)致觀眾轉(zhuǎn)向其他平臺。流媒體服務(wù)公司非常清楚，提供一個好的用戶體驗是非常重要的。

為了留住觀眾，Netflix開發(fā)了自適應(yīng)流媒體算法，并持續(xù)改進它，以優(yōu)化流媒體質(zhì)量并創(chuàng)建個性化的用戶體驗。該公司會調(diào)整媒體的音頻和視頻質(zhì)量，以優(yōu)化體驗；還使用預(yù)測性緩存來讓視頻更快或更高質(zhì)量地播放。例如，如果觀看者正在觀看一個系列節(jié)目，則將部分緩存下一集。

從該公司的利潤增長上看，Netflix算法取得了巨大的成功：自2015年以來，Netflix的利潤增長了30％以上，每年的收入達到166.14億美元。

電影業(yè)的預(yù)測分析

類似于Merlin這樣的應(yīng)用程序，對影視市場的預(yù)測分析的影響是非常大的，但需要更大的數(shù)據(jù)集才能找到準確的模式。在過去的幾十年中，研究人員收集了數(shù)千部電影和電視節(jié)目的數(shù)據(jù)，以尋找可行的預(yù)測指標，包括角色類型、情節(jié)復(fù)雜性、明星影響力、預(yù)算或圍繞特定電影的展開的“熱議”和營銷活動。

從某種意義上說，這種熱議是值得注意的，因為信息來自于眾多不同的來源，例如社交媒體和批評性評論。然而，圍繞電影的熱議只是整個分析中的一小部分，數(shù)據(jù)分析應(yīng)該涉及電影的每個生命周期階段，從開發(fā)到后期制作和發(fā)布。

預(yù)測分析可以幫助創(chuàng)作者，創(chuàng)作公司和管理人員進行戰(zhàn)略決策，預(yù)測趨勢并更好地了解觀眾的習(xí)慣。知情決策對電影制作過程至關(guān)重要，獲取高質(zhì)量、高可用性的數(shù)據(jù)是觀眾留存和利潤的關(guān)鍵。數(shù)據(jù)科學(xué)家需要不斷思考如何去利用預(yù)測分析和大數(shù)據(jù)，將這些知識應(yīng)用充分到商業(yè)環(huán)境中。