Com es revelen els "descomptes hiperbòlics" les deficiències típicament humanes

Qualsevol que hagi vist Diari de Bridget Jones sap que una de les resolucions de l'Any Nou és "No sortir cada nit, sinó quedar-se i llegir llibres i escoltar música clàssica".

La realitat, però, és substancialment diferent. El que la gent realment fa en el seu temps lliure sovint no coincideix amb el que diuen que farà.

En un famós estudi titulat "Pagar per no anar al gimnàs", un parell d’economistes van trobar que, quan se'ls va oferir l’elecció entre un contracte de pagament per visita i una quota mensual., tenien més possibilitats d’escollir la quota mensual i, en realitat, van acabar pagant més per visita. Això és perquè sobrestimaven la seva motivació per treballar.

El descompte hiperbòlic és només un repte per operar en una indústria creativa. Els gustos són molt subjectius, i els elements de la trama i la narrativa que fan que una pel·lícula sigui un èxit enorme puguin fer que un altre sigui un fracàs crític i comercial.

Durant dècades, els anunciants i els venedors van lluitar per predir el consum de productes d'oci com ara pel·lícules i llibres. És igualment difícil decidir el moment. Quin cap de setmana hauria d'estudiar un estudi una nova pel·lícula? Quan un editor publica una còpia impresa d’un llibre, com decideixen quan s’ha de llançar la versió del llibre electrònic?

Avui, les grans dades ofereixen una nova visibilitat sobre com experimenten les persones amb entreteniment. Com a investigador que estudia l’impacte de la intel·ligència artificial i de les xarxes socials, a mi em destaquen tres forces especialment potents per predir el comportament humà.

1. Economia de la cua llarga

Internet permet distribuir productes d'entreteniment que són menys populars que els principals èxits. Els espectacles de transmissió poden adquirir un públic més gran que el que és econòmicament factible per a la distribució a través de la televisió per primera vegada. Aquest fenomen econòmic es coneix com a efecte de llarga cua.

Atès que les companyies de mitjans de streaming com Netflix no han de pagar per distribuir contingut a sales de cinema, poden produir més espectacles que s'adaptin a públics de nínxol. Netflix ha utilitzat dades dels hàbits de visualització dels seus clients individuals per decidir de nou Castell de cartes, que va ser rebutjada per les cadenes de televisió. Les dades de Netflix van mostrar que hi havia una base de fans per a pel·lícules dirigides per Fincher i pel·lícules protagonitzades per Spacey, i que un gran nombre de clients havien llogat DVD de la sèrie original de la BBC.

2. Influència social en l'era de la intel·ligència artificial

Amb les xarxes socials, les persones poden compartir el que estan veient amb els seus amics, fent que les experiències d’entreteniment independents es tornin més socials.

Mitjançant la mineria de dades de llocs socials com Twitter i Instagram, les empreses poden fer un seguiment en temps real del que els espectadors pensen en una pel·lícula, un espectacle o una cançó determinada. Els estudis de pel·lícules poden utilitzar un tresor de dades digitals per decidir com promoure espectacles i dates de llançament de pel·lícules.Per exemple, el volum de recerques de Google sobre el tràiler d'una pel·lícula durant el mes anterior a la seva estrena és el principal predictor dels guanyadors dels Oscar, així com els ingressos de taquilla. Els estudis de cinema poden combinar dades històriques sobre les dates de llançament de pel·lícules i el rendiment de taquilla amb les tendències de cerca per predir dates de llançament ideals per a noves pel·lícules.

Les dades de les xarxes socials de mineria també ajuden a les empreses a identificar el sentiment negatiu abans de convertir-se en una crisi. Un sol tweet d’un client influent infeliç pot viral, donant forma a l’opinió pública.

En un estudi que vaig realitzar amb Yong Tan de la Universitat de Washington i Cath Oh de la Georgia State University, vam mostrar com aquesta influència social determina no només quins vídeos de YouTube es fan més populars, sinó que els vídeos compartits per usuaris influents es veuen encara més àmpliament..

Un estudi mostra que quan els estudis fan atenció als rumors de les xarxes socials abans del llançament d’una pel·lícula, la diferència entre els ingressos previstos i els ingressos reals, coneguda com l’error de previsió, es va reduir en un 31 per cent.

3. Anàlisi del consum

Les grans dades ofereixen una millor visibilitat de què gaudeixen els llibres i les persones.

El matemàtic Jordan Ellenberg va ser pioner en l'ús de l'índex Hawking, una mesura del nombre mitjà de pàgines dels cinc passatges més destacats d'un llibre Kindle com a proporció de la durada total d'aquest llibre. L’índex Hawking mostra quan la gent renuncia a un llibre. Si apareix un ressalt mitjà del llibre de 250 pàgines a la pàgina 250, això li donaria un índex Hawking del 100 per cent.

La teoria rep el seu nom de Stephen Hawking's Una breu història en el temps. Tot i que aquest llibre encara ven milers d’exemples a l’any, també es rarament es llegeix amb un índex de Hawking de 6,6 per cent.

Quan una empresa com Amazon decideix quins llibres recomana als lectors potencials o que mostra Prime per produir, es veuen traços digitals detallats dels quals assenyala la participació dels espectadors i que no. Això els pot ajudar a promoure un pròxim llançament o fer millors recomanacions a usuaris individuals.

A més, els nous tipus d’intel·ligència artificial poden investigar què fa que la gent es dediqui al contingut creatiu. Per exemple, una empresa anomenada Epagogix va ser pionera en un enfocament mitjançant una xarxa neuronal: una eina d'intel·ligència artificial que busca patrons en quantitats molt grans de dades, en un conjunt de guions classificats per experts de la indústria de l'entreteniment. L’ordinador podria predir l’èxit financer d’una pel·lícula. Segons alguns informes, aquesta intel·ligència artificial pot predir fins a un 75% de les obertures reals d’obertura de les pel·lícules.

Tenint en compte les noves dades de grans dades com aquestes, les companyies d’oci podrien aviat saber què vol fer exactament Bridget Jones amb el seu temps d’oci millor del que fa Bridget.

Aquest article va ser publicat originalment a The Conversation d'Anjana Susarla. Llegiu l'article original aquí.