La minería de datos revela los factores sorprendentes detrás de las películas exitosas

la comedia de 2007 Evan Todopoderoso protagonizada por Steve Carell y Morgan Freeman, dos grandes estrellas de la taquilla. Entonces, de alguna manera, no sorprende que la película recaudó más de $ 100 millones en ingresos. En comparación, la comedia de 2001 Súper soldados protagonizó algunas incógnitas relativas y recaudó unos míseros $ 18.5 millones.

Y, sin embargo, un inversionista inteligente elegiría casi con certeza el segundo en lugar del primero para invertir. Eso es porque Súper soldados costó sólo $ 3 millones para hacer, en comparación con de Evan Todopoderoso $ 175 millones y produjo un retorno de la inversión de más de 5, en comparación con -0.4 para la película más grande.

Pero, ¿cómo decidir de antemano en qué invertir? Hoy recibimos una especie de respuesta gracias al trabajo de Michael Lash y Kang Zhao de la Universidad de Iowa. Estos muchachos crearon una base de datos de más de 100 categorías de información relacionada con la película, como el presupuesto y los ingresos, las estrellas involucradas, de qué se trataba la película y cuándo se estrenó, y luego usaron un algoritmo de aprendizaje automático para descubrir patrones. que predicen la rentabilidad. Y los resultados son sorprendentes.

El equipo comenzó combinando datos de dos fuentes en línea: Internet Movie Database y BoxOfficeMojo. De esta forma recopilaron datos de más de 14.000 películas y 4.000 actores, directores, etc., centrándose en particular en las películas estrenadas entre 2000 y 2010.

Lash y Zhao luego usaron estos datos para determinar qué tan experimentados eran los actores individuales, cuántos ingresos y ganancias había generado cada una de sus películas, y si habían aparecido en películas con otros actores. También hicieron un cálculo similar para los directores.

También utilizaron los resúmenes de la trama en IMDb para comparar el contenido de las películas. Y calcularon un retorno de la inversión para cada película para tener una idea de su rentabilidad.

La tarea del algoritmo de aprendizaje automático era buscar en estos datos patrones que se correlacionaran con la rentabilidad.

Resulta que el factor más fuertemente correlacionado con la rentabilidad de una película es el ingreso bruto promedio obtenido por las películas anteriores del director. En otras palabras, los directores que han generado más ingresos en el pasado se correlacionan con una mayor rentabilidad en el futuro.

En muchos sentidos, eso no es sorprendente. Los buenos directores, como Christopher Nolan, suelen ser bien conocidos por el público que va al cine y pueden ser una atracción considerable.

Sin embargo, los resultados arrojan una sorpresa significativa. Muestran que las estrellas populares se correlacionan con mayores ingresos pero no con la rentabilidad. En otras palabras, las grandes estrellas atraen multitudes pero no garantizan una ganancia, presumiblemente porque cuestan mucho contratarlas en primer lugar.

Otros factores que resultan ser importantes son si la película tiene una calificación R o si se designa como extranjera, lo que presumiblemente se correlaciona con menores ganancias (aunque Lash y Zhao no lo aclaran).

Nuestros experimentos basados ​​en 11 años de películas muestran que [nuestro algoritmo] puede hacer un trabajo decente para predecir el éxito de las películas, dicen.

Ese es un estudio curioso que carece de persuasión. Hay varias formas de predecir el éxito de taquilla por adelantado, aunque pocas se han dirigido a los inversores, que obviamente deben participar desde el principio del proceso.

Si hay que creer en este método, muestra el verdadero valor de un director con el tipo correcto de historial y también muestra que el poder de las estrellas no es la garantía de éxito que muchos podrían imaginar. Eso es algo en lo que los inversores Evan Todopoderoso podría haber resultado útil saberlo al comienzo del proceso de producción de esa película.

La verdadera prueba, por supuesto, no está en predecir el pasado sino en predecir el futuro. Si este algoritmo es capaz de seleccionar películas potencialmente rentables incluso antes de que se hagan, entonces Lash y Zhao se convertirán en personas ricas. Esperamos ver cómo les va.

Ref: arxiv.org/abs/1506.05382 : Predicciones tempranas del éxito cinematográfico: el quién, el qué y el cuándo de la rentabilidad

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