Как “хиперболичното дисконтиране” разкрива типично човешки недостатъци

Всеки, който е гледал Дневникът на Бриджит Джоунс знае, че една от нейните новогодишни резолюции е "Не излизайте всяка нощ, а оставайте и четете книги и слушайте класическа музика."

Реалността обаче е съществено различна. Това, което хората всъщност правят в свободното си време, често не съвпада с това, което казват.

Икономистите наричат ​​това явление „хиперболична отстъпка“. В едно известно проучване, озаглавено „Да не ходим на фитнес“, няколко икономисти установиха, че когато на хората се предлага избор между договор с плащане на посещение и месечна такса Те са по-склонни да избират месечната такса и в крайна сметка плащат повече на посещение. Това е така, защото те надценяват мотивацията си да работят.

Хиперболичното дисконтиране е само едно от предизвикателствата за работа в креативна индустрия. Вкусовете са силно субективни, а елементите на сюжета и разказа, които правят един филм огромен удар, лесно могат да направят друг критичен и търговски провал.

В продължение на десетилетия рекламодателите и маркетолозите се борят да предскажат консумацията на продукти за свободното време като филми и книги. Също толкова трудно е да се реши времето. Кой уикенд трябва да издаде нов филм? Когато издател издаде хартиен носител на книга, как решават кога да пуснат версията на електронната книга?

Днес големите данни предлагат нова видимост в начина, по който хората изпитват забавление. Като изследовател, който изучава въздействието на изкуствения интелект и социалните медии, има три сили, които се открояват като особено мощни в предсказването на човешкото поведение.

1. Икономика на дългия хвост

Интернет прави възможно разпространението на развлекателни продукти, които са по-малко популярни от основните постижения. Поточно предаване може да придобие по-голяма аудитория от това, което е икономически изгодно за разпространение чрез телевизия на най-гледаното време. Този икономически феномен се нарича ефект на дълга опашка.

Тъй като медийните компании за поточно предаване като Netflix не трябва да плащат за разпространение на съдържание в киносалоните, те могат да произвеждат повече предавания, които да обслужват ниша. Netflix използва данни от навиците за гледане на техните индивидуални клиенти, за да реши да се върне обратно Къща от карти, която беше отхвърлена от телевизионните мрежи. Данните на Netflix показаха, че има фен база за филми, режисирани от Финчър и филми с участието на Спейси, и че голям брой клиенти са наели DVD дискове от оригиналната серия на Би Би Си.

2. Социално влияние в ерата на изкуствения интелект

С социалните медии хората могат да споделят с приятелите си това, което гледат, което прави иначе независимите развлечения да станат по-социални.

Чрез извличане на данни от социални сайтове като Twitter и Instagram компаниите могат да проследяват в реално време онези, които гледат филми за даден филм, шоу или песен. Филмовите студия могат да използват съкровищница от дигитални данни, за да решат как да популяризират показването и датата на пускане на филми.Например, обемът на търсенията с Google в трейлъра на филма през месеца преди премиерата му е водещ предвестник на победителите в „Оскар“, както и приходите от каси. Филмовите студиа могат да комбинират исторически данни за датите на пускане на филми и ефективността на боксофиса с тенденциите в търсенето, за да предскажат идеални дати за нови филми.

Данните за добив на социални медии също помагат на компаниите да идентифицират негативните настроения, преди да навлезе в криза. Един туит от нещастен влиятелен клиент може да стане вирусен, оформяйки общественото мнение.

В едно проучване, което проведох с Йонг Тан от Университета на Вашингтон и Cath Oh от държавния университет в Джорджия, показахме как такова социално влияние определя не само видеоклиповете в YouTube, които стават все по-популярни, но и че видеоклиповете, споделяни от влиятелни потребители, стават все по-широко разпространени., Едно проучване показва, че когато студиата обръщат внимание на бръмчането на социалните медии преди издаването на филма, разликата между прогнозираните приходи и реалните приходи, известна като грешка в прогнозата, намалява с 31%.

3. Анализ на потреблението

Големите данни осигуряват по-добра видимост в книгите и показват, че хората всъщност прекарват времето си в удоволствие.

Математикът Йордан Еленберг е пионер в използването на индекса на Хокинг, мярка за средния брой страници на петте най-подчертани пасажа в книгата на Kindle като част от общата дължина на тази книга. Индексът на Хокинг показва, когато хората се отказват от книга. Ако средната осветеност на книгата от 250 страници се появи на стр. 250, това ще му даде индекс Хокинг от 100%.

Теорията получава името си от Стивън Хокинг Кратка история във времето, Докато тази книга все още продава милиони копия на година, тя също така се чете рядко, с мрачен индекс на Хокинг от 6,6%.

Когато компания като Amazon решава кои книги да препоръча на потенциални читатели или кои премиери да произвеждат, те разглеждат подробни цифрови следи, от които участъците участват в публиката и кои не. Това може да им помогне да популяризират предстоящо издание или да направят по-добри препоръки към отделните потребители.

Нещо повече, нови видове изкуствен интелект могат да изследват какво кара хората да се ангажират с творческо съдържание. Например, компания на име Epagogix е пионер в подхода, използвайки невронна мрежа - инструмент за изкуствен интелект, който търси модели в много големи количества данни - на набор от сценарии, оценени от експерти в индустрията за развлечения. След това компютърът може да предскаже финансовия успех на филма. Според някои доклади, такъв изкуствен интелект може да предскаже до 75% от действителните печалби на отварянето на филмите.

Предвид новите прозрения за големи данни като тези, развлекателните компании скоро ще разберат какво точно би искала да направи Бриджит Джоунс с свободното си време по-добре от самата Бриджит.

Тази статия първоначално е публикувана на разговор от Аняна Сусарла. Прочетете оригиналната статия тук.