18 июня 2019, вторник, 06:07
VK.comFacebookTwitterTelegramInstagramYouTubeЯндекс.Дзен

НОВОСТИ

СТАТЬИ

PRO SCIENCE

МЕДЛЕННОЕ ЧТЕНИЕ

ЛЕКЦИИ

АВТОРЫ

Кассовые сборы фильмов предсказывают по Википедии

Сравнение реальных кассовых сборов со спрогнозированными на основе деятельности пользователей Википедии
Сравнение реальных кассовых сборов со спрогнозированными на основе деятельности пользователей Википедии
Márton Mestyán, Taha Yasseri, János Kertész

Ученые создали алгоритм прогнозирования финансового успеха фильма на основе данных о деятельности интернет-пользователей. В статье, опубликованной в PLOS ONE, трое венгерских авторов продемонстрировали, что популярность фильма можно предсказать задолго до его выхода на экран с помощью измерения активности редакторов и читателей статьи об этом фильме в Википедии.

Исследователи неоднократно с успехом применяют анализ сетевой активности пользователей для получения различной информации. Такеси Сакаи и коллеги из Токийского университета в 2010 году предложили использовать «Твиттер» для выявления сообщений о землетрясениях. В дальнейшем один из соавторов Сакаи – Макото Окадзаки – применил семантический анализ сообщений «Твиттера» для обнаружения радуг и городских пробок. В США компьютерная система на основе «Твиттера» используется для выявления ресторанов с некачественной пищей. Лингвисты изучают блогосферу с целью выявления изменений в языке или географического распределения языков. Анализ «Твиттера» позволяет предсказывать изменения промышленного индекса Доу-Джонса  с точностью до 87,6% или же результаты выборов. В других исследованиях анализируются статистика поисковых запросов в Google, количество загрузок на сайте arXiv.org, пользовательские комментарии к статьям в интернет-изданиях и другие виды сетевой активности.

Мартон Местьян (Márton Mestyán), Таха Яссери (Taha Yasseri) и Янош Кертес (János Kertész) предлагают оценивать активность редакторов и количество просмотров страницы о готовящемся фильме в Википедии для оценки его будущей популярности и кассовых сборов. Для отработки методики они использовали данные о 312 фильмах, которые вышли на экраны в США в 2010 году. Разработанный ими метод анализа дает хорошие прогнозы уже за один месяц до появления картины в кинотеатрах. При анализе учитывались: количество просмотров статьи, количество пользователей, которые вносили изменения, количество самих изменений и его один показатель – коэффициент строгости, основанный на том, какое количество правок подвергаются в дальнейшем пересмотру.

Исследователи подчеркивают, что их статистический метод, независящий от языка, легко может быть применен к кинорынкам других стран и даже для прогнозирования популярности других видов продукции.

Обсудите в соцсетях

Система Orphus
«Ангара» Африка Византия Вселенная Гренландия ДНК Иерусалим КГИ Луна МГУ Марс Металлургия Монголия НАСА РБК РВК РГГУ РадиоАстрон Роскосмос Роспатент Росприроднадзор Русал СМИ Сингапур Солнце Юпитер акустика антибиотики античность археология архитектура астероиды астрофизика бактерии бедность библиотеки биомедицина биомеханика бионика биоразнообразие биотехнологии блогосфера викинги вирусы воспитание вулканология гаджеты генетика география геология геофизика геохимия гравитация грибы дельфины демография демократия дети динозавры животные здоровье землетрясение змеи зоопарк зрение изобретения иммунология импорт инновации интернет инфекции ислам исламизм исследования история карикатура картография католицизм кельты киты климатология комета кометы компаративистика космос культура лазер лексика лженаука лингвистика льготы мамонты математика материаловедение медицина метеориты микробиология микроорганизмы мифология млекопитающие мозг моллюски музеи насекомые наука нацпроекты неандертальцы нейробиология неолит обезьяны общество онкология открытия палеолит палеонтология память папирусы паразиты перевод питание планетология погода политика право приматы психиатрия психоанализ психология психофизиология птицы ракета растения религиоведение рептилии робототехника рыбы сердце смертность сон социология спутники старение старообрядцы стартапы статистика такси технологии тигры топливо торнадо транспорт ураган урбанистика фармакология физика физиология фольклор химия христианство школа экология эпидемии эпидемиология этология язык Древний Египет Западная Африка Латинская Америка НПО «Энергомаш» Нобелевская премия РКК «Энергия» Российская империя Сергиев Посад альтернативная энергетика аутизм биология бозон Хиггса глобальное потепление грипп информационные технологии искусственный интеллект история искусства история цивилизаций исчезающие языки квантовая физика квантовые технологии компьютерная безопасность компьютерные технологии космический мусор криминалистика культурная антропология междисциплинарные исследования местное самоуправление мобильные приложения научный юмор облачные технологии обучение одаренные дети педагогика персональные данные подготовка космонавтов преподавание истории продолжительность жизни происхождение человека русский язык сланцевая революция финансовый рынок черные дыры эволюция эмбриональное развитие этнические конфликты ядерная физика Вольное историческое общество жизнь вне Земли естественные и точные науки НПО им.Лавочкина Центр им.Хруничева История человека. История институтов дело Baring Vostok Протон-М 3D Apple Big data Dragon Facebook Google GPS IBM MERS PRO SCIENCE видео ProScience Театр SpaceX Tesla Motors Wi-Fi

Редакция

Электронная почта: politru.edit1@gmail.com
Адрес: 129090, г. Москва, Проспект Мира, дом 19, стр.1, пом.1, ком.5
Телефон: +7 929 588 33 89
Яндекс.Метрика
Свидетельство о регистрации средства массовой информации
Эл. № 77-8425 от 1 декабря 2003 года. Выдано министерством
Российской Федерации по делам печати, телерадиовещания и
средств массовой информации. Выходит с 21 февраля 1998 года.
При любом использовании материалов веб-сайта ссылка на Полит.ру обязательна.
При перепечатке в Интернете обязательна гиперссылка polit.ru.
Все права защищены и охраняются законом.
© Полит.ру, 1998–2019.