कैसे "अतिशयोक्तिपूर्ण डिस्काउंटिंग" आमतौर पर मानव पंजे प्रकट करता है

जिसने भी देखा ब्रिजेट जोन्स की डायरी जानता है कि उसके नए साल का एक संकल्प "हर रात बाहर नहीं जाना है, लेकिन किताबों में रहना और शास्त्रीय संगीत सुनना है।"

हालांकि, वास्तविकता काफी हद तक अलग है। लोग अपने ख़ाली समय में वास्तव में क्या करते हैं, वे जो कहते हैं, उसके साथ मेल नहीं खाते।

अर्थशास्त्रियों ने इस घटना को "अतिशयोक्तिपूर्ण छूट" कहा है। एक प्रसिद्ध अध्ययन में "पेइंग नॉट टू गो टू द जिम" शीर्षक से एक प्रसिद्ध अर्थशास्त्रियों ने पाया कि जब लोगों को पे-पर-विजिट अनुबंध और मासिक शुल्क के बीच विकल्प की पेशकश की गई थी, वे मासिक शुल्क का चयन करने की अधिक संभावना रखते थे और वास्तव में प्रति यात्रा अधिक भुगतान करते थे। ऐसा इसलिए है क्योंकि उन्होंने बाहर काम करने के लिए अपनी प्रेरणा को कम कर दिया है।

हाइपरबोलिक डिस्काउंट क्रिएटिव इंडस्ट्री में काम करने की सिर्फ एक चुनौती है। स्वाद अत्यधिक व्यक्तिपरक हैं, और एक फिल्म को जबरदस्त हिट बनाने वाले कथानक और कथ्य के तत्व आसानी से एक और महत्वपूर्ण और व्यावसायिक विफलता बना सकते हैं।

दशकों तक, विज्ञापनदाताओं और बाज़ारियों ने फिल्मों और पुस्तकों जैसे अवकाश उत्पादों की खपत की भविष्यवाणी करने के लिए संघर्ष किया। यह समय तय करने के लिए समान रूप से चुनौतीपूर्ण है। किस सप्ताहांत में एक स्टूडियो को एक नई फिल्म जारी करनी चाहिए? जब कोई प्रकाशक किसी पुस्तक की हार्ड कॉपी जारी करता है, तो वे कैसे तय करते हैं कि ई-बुक संस्करण कब जारी किया जाए?

आज, बड़ा डेटा लोगों को मनोरंजन का अनुभव करने में नई दृश्यता प्रदान करता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता और सोशल मीडिया के प्रभाव का अध्ययन करने वाले एक शोधकर्ता के रूप में, ऐसी तीन ताकतें हैं जो मानव व्यवहार की भविष्यवाणी करने में विशेष रूप से शक्तिशाली हैं।

1. लंबी पूंछ का अर्थशास्त्र

इंटरनेट मनोरंजन उत्पादों को वितरित करना संभव बनाता है जो मुख्यधारा की सफलताओं की तुलना में कम लोकप्रिय हैं। प्राइम-टाइम टेलीविज़न के माध्यम से वितरण के लिए स्ट्रीमिंग शो आर्थिक रूप से संभव है की तुलना में एक बड़ा दर्शक प्राप्त कर सकते हैं। इस आर्थिक घटना को लंबी पूंछ प्रभाव के रूप में जाना जाता है।

चूंकि नेटफ्लिक्स जैसी मीडिया कंपनियों को स्ट्रीमिंग करने के लिए मूवी थिएटर में सामग्री वितरित करने के लिए भुगतान नहीं करना पड़ता है, वे अधिक शो का निर्माण कर सकते हैं जो आला दर्शकों को पूरा करते हैं। नेटफ्लिक्स ने अपने व्यक्तिगत ग्राहकों के डेटा का उपयोग करके वापस देखने का निर्णय लिया पत्तों का घर, जिसे टेलीविजन नेटवर्क ने अस्वीकार कर दिया था। नेटफ्लिक्स के आंकड़ों से पता चला है कि फ़िन्चर द्वारा निर्देशित फिल्मों और स्पेसी अभिनीत फिल्मों के लिए एक प्रशंसक आधार था, और बड़ी संख्या में ग्राहकों ने मूल बीबीसी श्रृंखला की डीवीडी किराए पर ली थी।

2. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के युग में सामाजिक प्रभाव

सोशल मीडिया के साथ, लोग अपने दोस्तों के साथ जो देख रहे हैं उसे साझा कर सकते हैं, अन्यथा स्वतंत्र मनोरंजन अनुभव अधिक सामाजिक हो जाते हैं।

ट्विटर और इंस्टाग्राम जैसी सोशल साइट्स से डेटा माइनिंग करके, कंपनियां रियल टाइम में ट्रैक कर सकती हैं कि फिल्म निर्माता किसी दिए गए फिल्म, शो या गाने के बारे में क्या सोचते हैं। मूवी स्टूडियो शो के प्रचार के लिए डिजिटल डेटा के खजाने का उपयोग कर सकते हैं ताकि फिल्मों के लिए शो और रिलीज की तारीखों को बढ़ावा दिया जा सके।मिसाल के तौर पर, किसी फिल्म के ट्रेलर की गूगल सर्च का वॉल्यूम उसके प्रीमियर से पहले महीने के दौरान ऑस्कर विजेताओं के साथ-साथ बॉक्स ऑफिस रेवेन्यू का एक प्रमुख भविष्यवक्ता है। मूवी स्टूडियो मूवी रिलीज़ डेट और बॉक्स ऑफिस परफॉर्मेंस के बारे में ऐतिहासिक डेटा को जोड़कर नई फिल्मों के लिए आदर्श रिलीज़ डेट की भविष्यवाणी कर सकते हैं।

खनन सोशल मीडिया डेटा कंपनियों को संकट में सर्पिल होने से पहले नकारात्मक भावना की पहचान करने में मदद करता है। एक दुखी प्रभावशाली ग्राहक का एक ट्वीट सार्वजनिक राय को आकार देते हुए वायरल हो सकता है।

जॉर्जिया स्टेट यूनिवर्सिटी के वाशिंगटन और कैथ ओह विश्वविद्यालय के योंग टैन के साथ किए गए एक अध्ययन में, हमने दिखाया कि कैसे ऐसे सामाजिक प्रभाव न केवल निर्धारित करते हैं, जो YouTube वीडियो अधिक लोकप्रिय हो जाते हैं, बल्कि प्रभावशाली उपयोगकर्ताओं द्वारा साझा किए गए वीडियो और भी व्यापक रूप से देखे जाते हैं ।

एक अध्ययन से पता चलता है कि जब स्टूडियो किसी फिल्म की रिलीज़ से पहले सोशल मीडिया पर ध्यान देते हैं, तो अनुमानित राजस्व और वास्तविक राजस्व के बीच अंतर, जिसे पूर्वानुमान त्रुटि के रूप में जाना जाता है, 31 प्रतिशत तक कम हो जाता है।

3. उपभोग विश्लेषिकी

बिग डेटा किन किताबों में बेहतर दृश्यता प्रदान करता है और दिखाता है कि लोग वास्तव में अपना समय आनंद ले रहे हैं।

गणितज्ञ जॉर्डन एलेनबर्ग ने हॉकिंग इंडेक्स के उपयोग का बीड़ा उठाया, किंडल बुक में पांच सबसे हाइलाइट किए गए मार्ग की औसत पृष्ठ संख्या का एक माप उस पुस्तक की कुल लंबाई के अनुपात के रूप में है। हॉकिंग सूचकांक दिखाता है कि जब लोग एक किताब को छोड़ देते हैं। यदि 250 पृष्ठ की पुस्तक का औसत किंडल हाइलाइट पृष्ठ 250 पर दिखाई देता है, तो यह 100 प्रतिशत का हॉकिंग सूचकांक देगा।

सिद्धांत का नाम स्टीफन हॉकिंग से लिया गया है ए ब्रीफ हिस्ट्री इन टाइम । जबकि यह पुस्तक अभी भी प्रति वर्ष लाखों प्रतियां बेचती है, यह भी बहुत कम पढ़ी जाती है, जिसमें 6.6 प्रतिशत की निराशाजनक हॉकिंग इंडेक्स है।

जब अमेजन जैसी कंपनी संभावित पाठकों की सिफारिश करने के लिए कौन सी किताबें तय करती है या कौन सी प्राइम का उत्पादन करती है, तो वे विस्तृत डिजिटल निशान देखते हैं कि कौन से प्लॉट दर्शकों को लगाते हैं और कौन सा नहीं। इससे उन्हें आगामी रिलीज़ को बढ़ावा देने या व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं के लिए बेहतर सिफारिशें करने में मदद मिल सकती है।

क्या अधिक, नए प्रकार की कृत्रिम बुद्धि इस बात की जांच कर सकती है कि लोग रचनात्मक सामग्री के साथ क्या करते हैं। उदाहरण के लिए, एपागोगिक्स नामक कंपनी ने तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करते हुए एक दृष्टिकोण का बीड़ा उठाया है - एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरण जो बहुत बड़ी मात्रा में डेटा में पैटर्न की तलाश करता है - मनोरंजन उद्योग के विशेषज्ञों द्वारा निर्धारित पटकथाओं के एक सेट पर। कंप्यूटर तब किसी फिल्म की वित्तीय सफलता की भविष्यवाणी कर सकता था। कुछ रिपोर्टों के अनुसार, ऐसी कृत्रिम बुद्धिमत्ता फिल्मों की वास्तविक ओपनिंग ग्रॉस के 75 प्रतिशत तक की भविष्यवाणी कर सकती है।

इन जैसे नए बड़े डेटा अंतर्दृष्टि को देखते हुए, मनोरंजन कंपनियों को जल्द ही पता चल सकता है कि ब्रिजेट जोन्स वास्तव में अपने अवकाश के समय के साथ ब्रिजेट से बेहतर क्या करना चाहती हैं।

यह लेख मूल रूप से अंजना सुसरला द्वारा वार्तालाप पर प्रकाशित किया गया था। मूल लेख यहां पढ़ें।