20th Century Fox está utilizando IA para predecir el comportamiento de su audiencia

20th Century Fox se trata de uno de los estudios cinematográficos más emblemáticos de nuestro tiempo. Este esfuerzo comercial supuestamente ha estado buscando formas de predecir el futuro éxito o no de sus películas, esto con el propósito de encontrar nuevas formas para obtener mayores beneficios. La inteligencia artificial (IA) es el epítome de los avances tecnológicos, ya que es capaz de simular patrones de la vida real para dar una visión más clara de las probabilidades futuras.

El aprendizaje automático es, en el fondo, el arte de encontrar patrones en los datos. Es por eso que a la mayoría de las empresas les fascina esta tecnología.

Básicamente, los patrones ayudan a predecir el futuro, y predecir el futuro es una excelente manera de ganar dinero. A veces no está claro cómo encajan estas cosas, pero aquí hay un ejemplo perfecto del estudio de cine 20th Century Fox, que utiliza la inteligencia artificial (IA) para predecir los gustos cinematográficos de su público.

Los investigadores de la compañía publicaron un artículo el mes pasado en el que explicaban cómo estaban analizando el contenido de los avances de películas utilizando el aprendizaje automático.

Los sistemas de visión artificial examinan las imágenes de los tráileres, etiquetando objetos y eventos, y luego los comparan con los datos generados para otros tráileres. La idea es que las películas con conjuntos similares de etiquetas atraigan a conjuntos similares de personas.

Como explican los investigadores en el artículo, este es exactamente el tipo de datos que los estudios de películas adoran.

Los estudios cinematográficos ya han estado buscando datos de un tipo similar, pero con el uso de métodos tradicionales, como entrevistar a los consumidores o rellenar cuestionarios. Sin embargo, dividir estos grupos de audiencia en microsegmentos que inevitablemente vienen con el uso de la inteligencia artificial hará que el concepto sea aún más práctico. Los estudios, por lo tanto, necesitan saber qué quiere ver la gente, para que sepan qué películas hacer.

“Comprender la composición detallada de la audiencia es importante para los estudios cinematográficos que invierten en historias de comerciales inciertos”, escriben. En otras palabras, si saben quién mira qué, sabrán qué películas hacer.

Es incluso mejor si la composición de la audiencia se puede dividir en “microsegmentos” más pequeños y más precisos. Un buen ejemplo de esto es el Logan de 2017Es una película de superhéroes, sí, pero tiene temas más oscuros y una trama que atrae a un público ligeramente diferente. Entonces, ¿puede usarse la IA para capturar esas diferencias?

Para crear su “sistema experimental de predicción y recomendación de asistencia a la película”, llamado Merlin, 20th Century Fox se asoció con Google para utilizar los servidores de la empresa y el marco de IA de código abierto TensorFlow. En una publicación de blog adjunta, el gigante de la búsqueda explica el análisis de Merlin de Logan.

Primero, Merlin escanea el tráiler, etiquetando objetos como “vello facial”, “automóvil” y “bosque”.

Si bien solo registra la frecuencia de estas etiquetas, los datos reales generados son más complejos, teniendo en cuenta el tiempo que estos objetos aparecen en la pantalla y cuándo aparecen los avances.

Como explican los ingenieros de 20th Century Fox, esta información temporal es particularmente rica porque se relaciona con el género de una película. “Por ejemplo”, escriben, “un tráiler con una larga foto de primer plano de un personaje es más probable para una película dramática que para una película de acción, mientras que un tráiler con tomas rápidas pero frecuentes es más probable para una película de acción.” Esto definitivamente es cierto para Logan, con su tráiler con muchas tomas lentas de Hugh Jackman luciendo sangriento y golpeado.

Al comparar esta información con los análisis de otros tráileres, Merlin puede intentar predecir qué películas pueden interesar a las personas que vieron a LoganPero aquí es donde las cosas se ponen un poco arriesgadas.

La IA muestra las 20 mejores películas que la gente que fue a ver a Logan también vio. La columna de la derecha muestra las predicciones de Merlin, y la columna de la izquierda muestra los datos reales (recopilados, se supone, utilizando el método anterior a la IA de “preguntar a las personas”).

Merlín acertó en la predicción de algunas películas, incluidas otras de superhéroes como X Men: ApocalypseDoctor Strange y Batman v Superman: Dawn of Justice. Incluso identifica correctamente a John Wick: Capítulo 2 como compañero de Logan. Esa es una intuición impresionante, ya que John Wick no es una película de superhéroes. Sin embargo, presenta a un protagonista igualmente cansado con un aspecto similarmente robusto. Con todo, Merlin identifica todas las cinco selecciones principales.

Lo que es más revelador, sin embargo, son los desajustes. Merlin predice que The Legend of Tarzan será un gran éxito con los fanáticos de Logan, por ejemplo. Ni Google ni 20th Century Fox ofrecen una explicación para esto, pero podría tener algo que ver con el “bosque”, el “árbol” y la “luz” que se encuentran en Logan, elementos que también aparecen en gran medida en el tráiler de Tarzán.

De manera similar, The Revenant tiene mucha flora y vello facial, pero fue una carnada para obtener un Oscar cargado de drama en lugar de una película de superhéroes inteligente.

Merlin también expulsa a Ant-Man y Deadpool 2 como señuelos para la misma audiencia. Estas fueron películas de superhéroes con tráilers de corte rápido, pero también adoptaron enfoques poco convencionales para sus protagonistas, similares al tratamiento de Wolverine en Logan.

20th Century Fox probablemente ya sabía todo esto, pero es interesante ver lo que la inteligencia artificial pudo y no pudo detectar. La industria del cine ha estado dispuesta a adoptar la inteligencia artificial para este tipo de análisis, y varias compañías ya afirman que pueden predecir el éxito que podría tener una película con solo usar el aprendizaje automático para explorar su guión. Sin embargo, análisis como estos muestran que las computadoras aún no son aficionadas a las películas. Deben pasar más tiempo en el cine antes de poder predecir realmente nuestro gusto.

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