наверх
19.04.202111:58
Курсы валют НБУ
  • USD27.98+ 0.02
  • EUR33.53+ 0.06

Ученые научились предсказывать успех фильмов с помощью "Википедии"

(обновлено: )13
"Популярность фильма может быть достаточно хорошо предсказана путем измерения и анализа уровня активности редакторов и читаталей соответствующей статьи в Википедии", - пишут ученые.

МОСКВА, 8 ноя - РИА Новости. Ученые из Венгрии и Финляндии разработали математический метод, который позволяет предсказывать успех фильма в кинопрокате путем анализа активности пользователей в "Википедии" - сетевой энциклопедии, статьи в которой может редактировать любой желающий.

Авторы исследования, размещенного в электронной библиотеке Корнеллского университета, Мартон Местян (Marton Mestyan) из будапештского Университета технологии и экономики и его коллеги пишут, что "популярность фильма может быть достаточно хорошо предсказана путем измерения и анализа уровня активности редакторов и читаталей соответствующей статьи в Википедии".

Ученые отмечают, что в последнее время социологи и экономисты активно используют методы анализа активности в социальных сетях для самых разных целей - от мониторинга пробок до распространения эпидемии гриппа.

"Однако наведение мостов между "мониторингом в реальном времени" и "краткосрочным прогнозом" остается большой проблемой", - говорится в статье.

Местян и его группа проанализировали статьи в "Википедии" о 312 фильмах, вышедших в прокат в США в 2010 году. Они учитывали количество правок, число редакторов, число читателей и другие параметры, а затем измерили корреляцию их с кассовым успехом фильмов.

Как оказалось, прогноз на базе активности в "Википедии" в некоторых случаях позволил бы предсказать успех фильма за месяц до его выхода на экран.

Кроме того, "википедический метод" оказался точнее прежних попыток предсказывать кассовые сборы с помощью анализа поведения пользователей Twitter, которые давали хороший результат только для самых популярных картин.

Однако пока ученые использовали свой метод только для "предсказания назад".

"Было бы значительно более впечатляюще, если бы они использовали текущие данные для предсказания будущего. До тех пор, пока Местян и компания не смогут получать устойчивый и повторяющийся результат, сложно относиться к этой работе серьезнее, чем просто к любопытной корреляции", - пишет автор обзора на сайте MIT Techology Review, посвященного этому исследованию.

    Самое читаемое
      Темы дня