Како „хиперболички дисконтовање“ открива типично људске мане

Свако ко је гледао Дневник Бридгет Јонес зна да је једна од њених новогодишњих резолуција "Не излазите сваке ноћи, већ останите и читајте књиге и слушајте класичну музику."

Стварност је, међутим, битно другачија. Оно што људи у ствари раде у своје слободно време често не одговара ономе што они кажу да ће урадити.

Економисти су овај феномен назвали "хиперболичким дисконтовањем". У познатој студији под називом "Плаћање да не идете у теретану", неколико економиста је открило да, када се људима нуди избор између уговора о плаћању по посети и месечне накнаде, вероватније је да бирају мјесечну накнаду и заправо завршавају плаћањем више по посјети. То је зато што су преценили своју мотивацију да раде.

Хиперболиц дисцоунтинг је само један изазов пословања у креативној индустрији. Укуси су веома субјективни, а елементи заплета и наратива који чине један филм огромним ударцем лако би могли направити још један критични и комерцијални неуспјех.

Деценијама су оглашивачи и трговци покушавали да предвиде потрошњу производа за слободно време, као што су филмови и књиге. Једнако је изазовно одлучити о времену. Који викенд би студио требао објавити нови филм? Када издавач издаје штампану верзију књиге, како они одлучују када да објаве верзију е-књиге?

Данас, велики подаци нуде нову видљивост како људи доживљавају забаву. Као истраживач који проучава утицај вештачке интелигенције и друштвених медија, постоје три силе које се издвајају као посебно моћне у предвиђању људског понашања.

1. Економија дугог репа

Интернет омогућава дистрибуцију забавних производа који су мање популарни од маинстреам успјеха. Стреаминг емисије могу стећи већу публику од онога што је економски изводљиво за дистрибуцију путем ударне телевизије. Овај економски феномен се назива ефект дугог репа.

Будући да стреаминг медијске компаније, као што је Нетфлик, не морају да плаћају за дистрибуцију садржаја у биоскопима, могу произвести више емисија које задовољавају нишне публике. Нетфлик је користио податке из навика њихових појединачних клијената да би одлучио да се врати Кућа карата, који су телевизијске мреже одбациле. Нетфлик подаци су показали да постоји база фанова за филмове режисера Финцхера и филмове са Спацеием, и да је велики број купаца изнајмио ДВД-ове оригиналне ББЦ серије.

2. Друштвени утицај у ери вештачке интелигенције

Са друштвеним медијима, људи могу да поделе оно што гледају са својим пријатељима, чинећи иначе независна забавна искуства која постају социјална.

Рударством података из друштвених сајтова као што су Твиттер и Инстаграм, компаније могу пратити у реалном времену оно што гледаоци мисле о датом филму, емисији или пјесми. Филмски студији могу користити ризнице дигиталних података како би одлучили како промовирати емисије и датуме објављивања филмова.На пример, обим Гооглеових претрага у филмској приколици током месеца пре његове премијере је водећи предиктор добитника Оскара, као и приход од касета. Филмски студији могу комбиновати историјске податке о датумима објављивања филмова и перформансама бокса са трендовима претраживања да би предвидели идеалне датуме издавања нових филмова.

Подаци о рударству друштвених медија такође помажу компанијама да идентификују негативне осјећаје прије него што се спирале у кризу. Један твеет од незадовољног утицајног клијента може постати вирусан, стварајући јавно мњење.

У студији коју сам спровео са Ионг Тан-ом са Универзитета у Вашингтону и Цатх Ох-а са државног универзитета Георгиа, показали смо како такав друштвени утицај не одређује само који ИоуТубе видеозаписи постају популарнији, већ и да видеозаписи које дијеле утицајни корисници постају још више.

Једна студија показује да када студији обрате пажњу на бузз друштвених медија прије објављивања филма, разлика између предвиђеног прихода и стварног прихода, позната као грешка у прогнози, смањена је за 31 посто.

3. Анализа потрошње

Велики подаци пружају бољу видљивост у књигама и показују да људи заправо проводе своје време уживајући.

Математичар Јордан Елленберг први је користио Хавкингов индекс, мјеру просјечног броја страница пет најистакнутијих одломака у књизи Киндле као дио укупне дужине те књиге. Хавкингов индекс показује када људи одустану од књиге. Ако се на страни 250 појави просечна ознака Киндле за књигу од 250 страница, то би јој дало Хавкингов индекс од 100%.

Теорија добија име по Степхену Хавкингу Кратка историја у времену. Иако ова књига још увек продаје милионе примерака годишње, такође се ретко чита, са суморним Хавкинговим индексом од 6,6 одсто.

Када компанија као што је Амазон одлучи које књиге да препоручи потенцијалним читаоцима или које премијерне емисије произведу, они погледају детаљне дигиталне трагове о чијим се плановима баве публика, а које нису. То им може помоћи да промовишу предстојеће издање или боље препоруке за појединачне кориснике.

Штавише, нови типови вештачке интелигенције могу истражити шта људе тјера да се баве креативним садржајем. На пример, компанија под именом Епагогик је увела приступ који користи неуронску мрежу - алат за вештачку интелигенцију који тражи обрасце у веома великим количинама података - на сету сценарија које оцењују стручњаци у индустрији забаве. Компјутер би тада могао да предвиди финансијски успех филма. Према неким извештајима, таква вештачка интелигенција може предвидети до 75 одсто стварних отварања филмова.

С обзиром на нове увиде великих података као што су ове, компаније за забаву могу ускоро знати шта Бридгет Јонес жели учинити са својим слободним временом боље од саме Бридгет.

Овај чланак је првобитно објављен на конверзацији Ањане Сусарле. Прочитајте оригинални чланак овде.