ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ BIG DATA В КИНОИНДУСТРИИ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Секция «Информационно-экономические системы»

УДК 004.048

ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ BIG DATA В КИНОИНДУСТРИИ

Е. И. Сухарева Научный руководитель - Т.Г. Долгова

Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31

E-mail: elenahka10@mail.ru

В статье представлены современные научные исследования bid data в сфере кино. Описаны технологии, применяемые крупными компаниями, такие как Netflix и 20th Century Fox.

Ключевые слова: big data, киноиндустрия, Netflix, нейросети, искусственный интеллект APPLICATION OF BIG DATA TECHNOLOGIES IN THE FILM INDUSTRY

E.I. Sukhareva Scientific supervisor - T.G.Dolgova

Reshetnev Siberian State University of Science and Technology 31, Krasnoyarskii rabochii prospekt, Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation

E-mail:elenahka10@mail.ru

The article presents modern scientific research of bid data in the field of cinema. The technologies used by large companies such as Netflix and 20th Century Fox are described.

Keywords: big data, film industry, netflix, neural networks, artificial intelligence

Big data открывает новые горизонты, использования технологических новшеств, что не может не располагать клиентов к компаниям. Однако высокая конкуренция в мире современного медиахолдинга заставляет его более традиционные сферы совершенствоваться, чтобы не разочаровать и не потерять многолетнюю аудиторию и конечно же, чтобы привлечь новую. Несомненно, одной из таких сфер является кино, ведь этой индустрии «дышит в спину», не так давно набравшая популярность платформа TikTok или не менее известный видеохостинг YouTube.

Анализируя большие данные можно получить информацию о пользователях с высокой точностью, а чем точнее информация, тем, естественно, большую прибыль корпорация получит.

Big data включает в себя большой объём информации различных видов как видео и картинки, метаданные, электронные журналы, так и текстовые и геоданные и машинный код. Однако с помощью классических методов данная информация с трудом поддаётся анализу, поэтому используются специальные современные средства такие, как нейросети и искусственный интеллект [1].

В киноиндустрии такие технологии могут помочь определить успех будущего фильма, то есть, иными словами, его окупаемость и прибыль, которую он может принести. Первой к этому прибегла компания ScriptBook. Принцип работы их искусственного интеллекта состоит в том, что в качестве входных данных система получает PDF-файл со сценарием и в течении небольшого промежутка времени выдает детальный отчет. Такой отчёт включает в

Актуальные проблемы авиации и космонавтики - 2022. Том 2

себя возможные кассовые сборы, анализ персонажей фильма, предсказывает целевую аудиторию и многое другое [2]. По данным разработчиков, из огромного количества, проанализированных сценариев уже вышедших фильмов, система смогла выделить неудачные и успешные проекты в 3 раза лучше, чем это делали эксперты.

Данной технологией так же заинтересовались 20th Century Fox, усовершенствовав её. Их искусственный интеллект Merlin Video изучает трейлеры к фильмам и дает в 2 раза более точную оценку зрителей, чем другие способы. Делает он это за счёт того, какие объекты встречаются в трейлере наиболее часто и их времени нахождения на экране [3]. Несомненно, у них есть и своя нейросеть для анализа сценариев фильмов под названием Merlin Text. Эти алгоритмы постоянно используются в 20th Century Fox с ноября 2017 года. Сейчас анализ нейросети дополняют данными о том, какие киноленты пользователи покупают и какие берут напрокат онлайн [4].

В качестве примера для таких покупок рассмотрим популярный стриминговый сервис — Netflix, предоставляющий пользователям подстроенный лично под каждого контент. Осуществляется это с помощью анализа всех собираемых данных сервисом. К ним относятся: в какое время суток чаще всего происходит просмотр, как долго длится процесс выбора фильма, и как часто и на сколько видео ставится на паузу. К тому же компания даже разработала собственную систему маркировки видео, для рекомендации новых фильмов и сериалов, на основе прежнего выбора.

Перед запуском широко известного сериала «Карточный домик», такая аналитика длилась в течение 6 лет, но это позволило Netflix поднять уровень успеха запуска новых проектов до 80% в то время, как у обычных телешоу он не достигает даже и половины и остаётся на уровне 30-40% [5].

Таким образом благодаря технологиям Big data компании совершенствуют качество выпускаемого ими контента, могут более адекватно скорректировать финансовую политику, улучшить рекламные акции, а также открыть новые каналы on-line продаж.

Библиографические ссылки

1. Хабр — Big Data от А до Я. Часть 1: Принципы работы с большими данными, парадигма MapReduce [Электронный ресурс]. URL: https://habr.com/ru/post/267361/ (дата обращения 20.10.2021).

2. CoderNet — Big Data — что это такое? Простыми словами рассказываем о главном [Электронный ресурс]. URL:

https://codernet.ru/articles/drugoe/big_data_%E2%80%94_chto_eto_takoe_prostyimi_slovami_rass kazyivaem_o_glavnom/ (дата обращения 20.10.2021).

3. DGL — Большие данные для кино [Электронный ресурс]. URL: https://www.dgl.ru/news/bolshie-dannye-dlya-kino_3453.html (дата обращения 20.10.2021).

4. Хабр — Камера, мотор, Big Data: как киностудии ищут новые фильмы с помощью ИИ — [Электронный ресурс]. URL: https://habr.com/ru/company/binarydistrict/blog/436988/ (дата обращения 20.10.2021).

5. DTF — Big Data в кино: Netflix, Кевин Спейси и генерация сценариев [Электронный ресурс]. URL: https://dtf.ru/flood/39198-big-data-v-kino-netflix-kevin-speysi-i-generaciya-scenariev (дата обращения 20.10.2021).

© Сухарева Е.И., 2022