Big Data analysiert, extrahiert und verarbeitet systematisch große und komplexe Datensätze für die zukünftige Nutzung in vielen Bereichen des menschlichen Lebens. Die Menge an Informationen, die ein Mensch generiert, nimmt jedes Jahr zu, und dementsprechend wird die Verwaltung strukturierter und unstrukturierter Daten mit Hilfe moderner Technologien immer wichtiger. Auf der Grundlage der Datenanalyse werden neue Ansätze und Lösungen in einer Vielzahl von Bereichen entwickelt – von der Produktion bis zum Gesundheitswesen. Die Filmindustrie ist einer der Bereiche, die moderne Forschung in die Arbeit einführen, um die Produktivität zu verbessern. Sie nutzt die wertvollen Ergebnisse der Big-Data-Analytik, um Trends und Interessen der Zuschauer zu erkennen und die Ausgaben zu optimieren. Ziel dieses Aufsatzes ist es, die Auswirkungen der Big-Data-Analytik auf die Filmindustrie zu erörtern und dabei auch das persönliche Interesse an diesem Bereich zu berücksichtigen.
Big Data-Analytik
Die Einführung von Big-Data-Technologien durch Medienunternehmen auf der ganzen Welt spiegelt den Versuch wider, in der Medien-, Film- und Unterhaltungsbranche wettbewerbsfähig zu sein und Inhalte auf der Grundlage der erhaltenen Big-Data-Analysen zu erstellen. Heutzutage machen sich Regisseure und Produzenten Gedanken darüber, wie sie den Erfolg eines Films, einer Show oder eines anderen Fernsehprojekts erreichen können. Um dieses Ziel zu erreichen, müssen alle Beteiligten in der Filmindustrie wissen, was Big Data ist, wie man es nutzt und wie es zum Schlüssel für die Produktion profitabler Filme werden kann. Professionelle Datenanalysespezialisten sind daher in dieser Branche sehr gefragt, da der Erfolg des gesamten Projekts in vielerlei Hinsicht von ihnen abhängt. Der weit verbreitete Einsatz von Big-Data-Analysen begann mit der rasanten Entwicklung und Anwendung der digitalen Informationstechnologie (Arsenault, 2017). Heute ist diese Art der Unternehmensanalyse automatisiert und ermöglicht Filmemachern, anspruchsvollere Algorithmen für die Verarbeitung einer großen Datenmenge anzuwenden.
Die Datenanalyse erfüllt viele organisatorische Aufgaben in verschiedenen Bereichen, auch in der Filmindustrie. Sie stellt eine Diskussion zwischen Unternehmen und Daten her, erlernt Technologien und wendet sie in den Plänen eines Unternehmens an. Die Analytiker analysieren Datensätze und berichten über die Ergebnisse. Außerdem verwenden sie verschiedene Technologien, um Modelle zu entwickeln, die Daten in verwertbare Erkenntnisse umwandeln. Es gibt einige einzigartige Funktionen, z. B. die Analyse statistischer Daten, die auf den Ergebnissen von Umfragen unter Kinobesuchern und Fans basieren. Dazu gehören auch die Erstellung einer Filmproduktionsstrategie auf der Grundlage von Suchanfragen in einem Browser und die Ausarbeitung eines Algorithmus zur Formulierung hochwertiger Videoempfehlungen (Xu et al., 2016). Die Spezialisten haben vollen Zugriff auf eine Fülle von Online-Informationen und nutzen Big Data, um die Arbeit mit ähnlichen veröffentlichten Projekten zu vergleichen, um die Größe des Publikums und das Feedback zum Film zu ermitteln. Diese Vergleiche helfen dabei, die Vor- und Nachteile des bevorstehenden Projekts zu ermitteln.
Methoden und die Auswirkungen von Big Data auf die Filmindustrie
Der finanzielle Erfolg eines Films ist meist ungewiss, und es ist unmöglich, die Popularität eines Projekts mit absoluter Genauigkeit vorherzusagen. Dennoch haben sich viele Forscher die Aufgabe gestellt, die Erfolgswahrscheinlichkeit und Rentabilität eines Films mit verschiedenen Ansätzen und Methoden zu ermitteln. Die Textanalytik beispielsweise bezieht sich auf Methoden, die Informationen aus Textdaten wie sozialen Netzwerken, E-Mails, Blogs und Online-Foren extrahieren. Methoden zur Beantwortung von Fragen, die in der Filmbranche eingesetzt werden, zeigen die Häufigkeit und Anzahl der von Nutzern gestellten Fragen zu Filmpremieren, Hauptdarstellern und mehr. Methoden der Stimmungsanalyse analysieren meinungsbildende Texte, die die Gedanken der Menschen über verschiedene Filme, Genres oder Schauspieler enthalten (Gandomi & Haider, 2015). All dies hilft dabei, Statistiken über das Interesse der Menschen an bestimmten Projekten zu erstellen und die Daten in die Praxis umzusetzen.
Big Data Analytics nutzt die Analyse verschiedener Daten aus sozialen Netzwerken und Suchanfragen in Browsern. Inhaltsbasierte Daten konzentrieren sich also auf Informationen, die von Nutzern auf Social-Media-Plattformen gepostet werden (z. B. Bewertungen, Bilder, Posts, Tweets und Videos). Netflix beispielsweise analysiert Millionen von Echtzeit-Datenpunkten, die seine Zuschauer machen, und kann so feststellen, ob ein Pilotfilm eine erfolgreiche neue Serie sein wird (Xu, Frankwick, & Ramirez, 2016). Auch HBO, YouTube und Netflix verfügen über einen Algorithmus zur Formulierung hochwertiger Empfehlungen für Filme oder Videos. Es gibt Verfahren, die sich mit der Modellierung und Bewertung des Einflusses von Akteuren und Verbindungen in einem sozialen Netzwerk befassen. Text-, Audio- und Videoanalysen können eingesetzt werden, um eine Vorstellung von solchen Daten zu erhalten.
Ausmaß, Auswirkungen, Folgen und Unterbrechungen
Eines der Hauptprobleme bei der Filmproduktion ist die Vorhersage der Rentabilität des Projekts anhand von Daten, die erst in der Vorbereitungsphase verfügbar sind. Die Genauigkeit der Vorhersage hängt weitgehend von Parametern wie der Analyse des Publikums, der Veröffentlichung und der Genremerkmale des Films ab (Lash & Zhao, 2016). So werden populäre Filme dank der digitalen Filmproduktion, die es Regisseuren ermöglicht, schneller und billiger als früher gleichzeitig zu arbeiten, deutlich länger und mit 3D-Effekten versehen. Filmverleihnetzwerke und führende Vertreter der Filmindustrie haben lange Filme im Allgemeinen nicht gutgeheißen, da sie die Dynamik des Vertriebs verringern. Durch Untersuchungen, Umfragen und die Bewertung ähnlicher Filme fanden Analysten jedoch heraus, dass die Kinobesucher mit einer solchen Verlängerung zufrieden waren (Lash & Zhao, 2016). So schaffen Filmemacher hartnäckig Werke von mehr als zwei Stunden Dauer und erzielen große Summen an der Kinokasse.
Bei der Big-Data-Analyse werden häufig Merkmale wie Genre, Bewertung, Anzahl der Teile eines Films und Handlung in die Kriterien für die Erfolgsvorhersage einbezogen. Die Forscher verwenden auch Drehbuchtexte und Kritiken von Hauptdarstellern (Lash & Zhao, 2016). Zum Beispiel sind Filme über Superhelden jetzt im Trend; Millionen von Menschen auf der ganzen Welt sind Fans von allem, was mit Superhelden zu tun hat. Für Regisseure ist es vorteilhaft, Filme zu diesem Thema zu drehen und Fortsetzungen, Prequels und Crossovers von Lieblingsgeschichten zu schaffen. Darüber hinaus werden viele berühmte Filme in mehrere Teile aufgeteilt, um die Handlung ausführlicher darzustellen. Dies geschieht, um den Gewinn aus einem Projekt zu erhöhen, und oft ist eine Geschichte langweilig, unauffällig und schlechter als der erste Teil.
Persönliches Interesse
Die Filmindustrie ist ein Bereich, in dem ich eine Karriere aufbauen und entwickeln möchte. Mein Ziel ist es, ein Video- oder Werbeunternehmen zu gründen, und ich bin sehr daran interessiert, wie die prädiktive Analytik von Big Data mir helfen kann, mein Unternehmen zu vergrößern. Heutzutage tendieren Filme und Fernsehsendungen dazu, Big Data zu nutzen, um Budgetierung und Marketing zu verbessern. Außerdem lassen sich damit die Vorlieben des Publikums vorhersagen, um beeindruckende Einspielergebnisse zu erzielen. Je nach Alter, Bildungsstand, Interessen und geografischer Verteilung des Publikums produzieren die Unternehmen eine bestimmte Art von Film für den Zielmarkt. Daher ist die Diskussion dieses Themas für mich von besonderer Bedeutung und ermöglicht es zu lernen, wie man wissenschaftliche Daten nutzen kann, um in Zukunft hochwertige und profitable Filme zu produzieren.
Schlussfolgerung
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Datenwissenschaft eine Mischung aus Statistik, Mathematik, Programmierung und Fachwissen ist. Digitale Informationstechnologien und analytische Daten verändern nicht nur die grafische Komponente moderner Filme radikal, sondern haben auch ganz konkrete Auswirkungen auf den Filmproduktionsprozess. Es gibt viele Möglichkeiten, mit Big Data die Trends und Interessen der Zuschauer zu ermitteln, um den Erfolg ihrer zukünftigen Projekte vorherzusagen. Dabei wertet Big Data Analytics die Informationen aus, betrachtet die Zusammenhänge und fügt sie zu einem Gesamtbild zusammen, um die Filmproduktion zu optimieren und die Gewinne zu steigern.
Referenzen
Arsenault, A. H. (2017). Die Datafizierung der Medien: Big Data und die Medienindustrien. International Journal of Media & Cultural Politics, 13(1-2), 7-24.
Gandomi, A., & Haider, M. (2015). Beyond the hype: Big Data-Konzepte, -Methoden und -Analysen. International Journal of Information Management, 35(2), 137-144.
Lash, M. T., & Zhao, K. (2016). Frühe Vorhersagen des Filmerfolgs: The who, what, and when of profitability. Journal of Management Information Systems, 33(3), 874-903.
Xu, Z., Frankwick, G. L., & Ramirez, E. (2016). Auswirkungen von Big-Data-Analytik und traditioneller Marketing-Analytik auf den Erfolg neuer Produkte: A knowledge fusion perspective. Journal of Business Research, 69(5), 1562-1566.