Ako "Hyperbolické Discounting" Odhalenie Typicky Ľudské nedostatky

Každý, kto ho sledoval Denník Bridget Jonesovej vie, že jedným z jej novoročných predsavzatí je „Nie každý večer chodiť, ale zostať v čítaní kníh a počúvať klasickú hudbu“.

Realita je však podstatne odlišná. To, čo ľudia vo svojom voľnom čase skutočne robia, často nezodpovedá tomu, čo hovoria.

Ekonómovia označili tento fenomén za „hyperbolické diskontovanie“. V slávnej štúdii s názvom „Neplatiť do posilňovne“, niekoľko ekonómov zistilo, že keď sa ľuďom ponúkla možnosť voľby medzi zmluvou o platbe za návštevu a mesačným poplatkom, s väčšou pravdepodobnosťou si vybrali mesačný poplatok a skutočne zaplatili viac za návštevu. Je to preto, že nadhodnotili svoju motiváciu pracovať.

Hyperbolické diskontovanie je len jednou z výziev pôsobenia v kreatívnom priemysle. Chuť je veľmi subjektívna a prvky sprisahania a rozprávania, ktoré robia jeden film obrovským zásahom, by mohli ľahko spôsobiť ďalšie kritické a komerčné zlyhanie.

Po desaťročia sa inzerenti a obchodníci snažili predpovedať spotrebu produktov pre voľný čas, ako sú filmy a knihy. Je rovnako ťažké rozhodnúť o načasovaní. Ktorý víkend by mal štúdio vydať nový film? Keď vydavateľ vydá kópiu knihy, ako sa rozhodnú, kedy vydať verziu e-knihy?

Veľké dáta dnes ponúkajú novú viditeľnosť toho, ako ľudia zažívajú zábavu. Ako výskumník, ktorý študuje vplyv umelej inteligencie a sociálnych médií, existujú tri sily, ktoré sú pre mňa mimoriadne silné pri predpovedaní ľudského správania.

1. Ekonomika dlhého chvosta

Internet umožňuje distribuovať zábavné produkty, ktoré sú menej populárne ako bežné úspechy. Streamingové relácie môžu získať väčšie publikum ako to, čo je ekonomicky uskutočniteľné pre distribúciu prostredníctvom televízie v hlavnom vysielacom čase. Tento ekonomický fenomén sa označuje ako dlhý chvostový efekt.

Keďže streamingové mediálne spoločnosti, ako napríklad Netflix, nemusia platiť za distribúciu obsahu v kinách, môžu produkovať viac prehliadok, ktoré uspokoja cieľové publikum. Netflix použil údaje zo svojich návykov na prezeranie individuálnych zákazníkov, aby sa rozhodol vrátiť Domček z kariet, ktoré televízne siete zamietli. Údaje spoločnosti Netflix ukázali, že existuje fanúšiková základňa pre filmy režírované Fincherom a filmami v hlavnej úlohe Spacey, a že veľký počet zákazníkov si prenajal DVD z pôvodnej série BBC.

2. Sociálny vplyv v ére umelej inteligencie

So sociálnymi médiami sa ľudia môžu podeliť o to, čo sledujú so svojimi priateľmi, čo robí inak nezávislé zážitky zo zábavy.

Ťažbou dát zo sociálnych stránok, ako je Twitter a Instagram, môžu spoločnosti sledovať v reálnom čase, čo diváci premýšľajú o danom filme, show alebo piesni. Filmové štúdiá môžu využiť pokladnicu digitálnych údajov, aby sa rozhodli, ako propagovať relácie a dátumy vydania filmov.Napríklad objem vyhľadávania Google na filmovom prívese počas mesiaca pred jeho premiérou je vedúcim prediktorom víťazov Oscara, ako aj tržieb v pokladni. Filmové štúdiá môžu kombinovať historické údaje o termínoch zverejňovania filmov a výkonnosti pokladne s trendmi vyhľadávania s cieľom predpovedať ideálne dátumy vydania nových filmov.

Údaje o banských sociálnych médiách tiež pomáhajú spoločnostiam identifikovať negatívne nálady pred tým, než sa dostanú do krízy. Jediný tweet od nešťastného vplyvného zákazníka môže ísť vírusový, formovať verejnú mienku.

V štúdii, ktorú som uskutočnil s Yong Tanom z University of Washington a Cath Oh z Gruzínskej štátnej univerzity, sme ukázali, ako takýto sociálny vplyv určuje nielen to, ktoré videá YouTube sa stávajú populárnejšími, ale aj to, že videá zdieľané vplyvnými používateľmi sa stávajú ešte rozšírenejšími., Jedna štúdia ukazuje, že keď štúdiá venujú pozornosť sociálnym médiám pred vydaním filmu, rozdiel medzi predpokladaným príjmom a skutočným príjmom, známym ako chyba prognózy, sa znížil o 31 percent.

3. Spotreba Analytics

Veľké dáta poskytujú lepšiu viditeľnosť v tom, čo knihy a ukazuje, že ľudia skutočne trávia svoj čas.

Matematik Jordan Ellenberg bol priekopníkom v používaní Hawkingovho indexu, čo je miera priemerného čísla stránky piatich najvýraznejších pasáží v knihe Kindle ako podiel celkovej dĺžky tejto knihy. Hawkingov index ukazuje, kedy sa ľudia vzdajú knihy. Ak sa na strane 250 objaví priemerná hodnota Kindle na 250 strán, bude to index Hawking 100 percent.

Teória dostala svoje meno od Stephena Hawkinga Stručná história v čase, Kým táto kniha stále predáva milióny kópií ročne, je to tiež zriedka čítané, s nešikovným Hawkingovým indexom 6,6 percenta.

Keď spoločnosť, ako je Amazon rozhodne, ktoré knihy odporučiť potenciálnym čitateľom, alebo ktoré Prime ukazuje produkovať, sa pozerajú na podrobné digitálne stopy, ktoré sprisahania bodov zapojených divákov, a ktoré nie. To im môže pomôcť podporiť pripravované vydanie alebo urobiť lepšie odporúčania pre jednotlivých používateľov.

Nové typy umelej inteligencie môžu navyše skúmať, čo robí ľudí zapájaním sa do kreatívneho obsahu. Napríklad spoločnosť s názvom Epagogix bola priekopníkom prístupu využívajúceho neurónovú sieť - nástroj umelej inteligencie, ktorý hľadá vzory vo veľmi veľkom množstve údajov - na súbore scenárov, ktoré hodnotia odborníci v zábavnom priemysle. Počítač potom mohol predpovedať finančný úspech filmu. Podľa niektorých správ môže takáto umelá inteligencia predpovedať až 75 percent skutočných otvorených cien.

Vzhľadom na nové veľké údaje, ako sú tieto, môžu zábavné spoločnosti čoskoro vedieť, čo by Bridget Jones rád robila s voľným časom lepšie ako sama Bridget.

Tento článok bol pôvodne uverejnený na Konverzácii Anjana Susarla. Prečítajte si pôvodný článok.