Андрей Татарников - Цифровое будущее культуры. Измерения и прогнозы

• Название: Цифровое будущее культуры. Измерения и прогнозы
• Автор: Андрей Татарников
• Жанр: Прочая научная литература

В монографии представлены результаты исследований по цифровой экономике, проводимых в лаборатории экспериментальной экономики ЦЭМИ РАН. В основном это результаты измерений и прогнозов, касающихся оцифровки культурных ценностей, а также соответствующие инструменты измерения и прогнозирования. В монографию также вошли результаты изучения алгебраических свойств информации, наследуемых всеми цифровыми продуктами, включая цифровые копии произведений искусства, музыки, кино и печатной продукции.

---

Проблема снижения рисков при кинопрокате рассматривалась многими исследователями и с различных позиций, в первую очередь в США, а также в европейских странах и гораздо меньше в нашей стране. Важно подчеркнуть, что в данном контексте речь идет о весьма специфических рисках, связанных не с техническими или чисто экономическими факторами типа соотношения цены и качества, а с эмоциональными и вкусовыми факторами. Такие риски характерны не только для киноиндустрии, но и для всей индустрии развлечений или, как минимум, для большей ее части.

Вопросы функционирования индустрии развлечений в условиях рынка рассматриваются в трудах А. Б. Долгина, А. Элберс, И. Элайшберга. Исследованиями киноиндустрии занимались Б. Литман, Р. Шарда, Л. Фовдур, У. Уолс, А. Де Вани, Б. Чанг, О. С. Березин, П. К. Огурчиков, И. Е. Кокарев, А. А. Голутва, К. Ю. Леонтьева, Э. И. Пичугин, Е. А. Антипов, С. К. Сарымсаков и др. Вопросы восприятия аудиовизуальной и иной продукции культурных сфер рассматривались в трудах В. Ф. Петренко, М. И. Жабского, Ю. Н. Арабова, Г. Грея, М. Холбрука, Э. Хиршман.

Отдельной строкой стоит упомянуть ряд работ, посвященных устной рекламе, называемой в западной литературе Buzz, WOM, а по-простому – «сарафанному радио». С развитием интернета и социальных сетей появилась возможность оперативно и в больших количествах получать отклики потребителей на определенный продукт. Особенно интересны методы, которые позволяют автоматизировать сбор данных и последующий прогноз. В этом контексте, конечно, на первый план выходят методы, использующие интернет в качестве источника данных. Так, в последнее десятилетие появилось множество моделей оценки кассовых сборов по данным, собранным в социальных сетях. При этом отзывы, рецензии и комментарии пользователей классифицируются по настроению – чаще положительному или отрицательному, хотя имеются работы и с более подробной классификацией, а далее используются для построения показателей, коррелирующих с кассовыми сборами. В результате исследований установлено, что эмоциональная окраска сообщений действительно связана с кассовыми сборами, а негативные и положительные отзывы имеют разный вес в объяснении выручки: для того чтобы компенсировать эффект одного отрицательного отзыва, необходимо несколько положительных. Наиболее интересный подход опирается на исследования, проведенные группой ученых из Корнельского университета во главе с Л. Фовдур, результаты которых опубликованы в 2009 году в статье «Влияние эмоциональных атрибутов на потребительский выбор. На примере киноиндустрии США».

В потреблении такого специфического продукта, как кино, существенную роль играют эмоции: их значимость при описании фильма подтверждена упомянутыми выше исследованиями Корнельского университета. Акцентируя внимание на тех или иных эмоциональных состояниях, можно позиционировать свой фильм. Такое позиционирование отличается от общепринятого позиционирования по социальным характеристикам, жанрам и т.п., для него была разработана методика с использованием информационных технологий. Однако ее непосредственное использование в российских условиях не представляется возможным, поскольку российский кинобизнес не столь прозрачен, а также имеет целый набор особенностей. Тем не менее, в работе (Татарников, 2016) была построена математическая модель спроса на фильмы, в основе которой заложены идеи, аналогичные тем, что изложены в публикации ученых Корнельского университета. Цель работы – создание инструментария для выявления зрительских эмоций и последующее использование этих данных в математических моделях спроса на фильмы для снижения неопределенности кассовых сборов. Для ее реализации были поставлены и решены следующие задачи:

• разработка процедуры сбора данных для выявления зрительских эмоций;

• сбор данных об эмоциональной нагрузке фильма, путем анкетирования зрителей;

• определение количественных переменных, основанных на оценках эмоций;

• выявление эмоций и их комбинаций, оказывающих наиболее сильное влияние на спрос;

• построение и интерпретация моделей прогнозирования кассовых сборов фильмов с использованием эмоциональных факторов спроса.

Объектом исследования стала отечественная киноиндустрия, прежде всего, та ее часть, которая связана с прокатом уже готовых фильмов. Был проведен ряд исследований, в результате которых отработана методика сбора данных о зрительском восприятии трейлеров кинофильмов. Осуществлен сбор данных через интернет и математическая обработка этих данных. Построено несколько вариантов модели и исследованы корреляции между их параметрами. Установлена значимая корреляция сборов с эмоциональными факторами, приведена интерпретация эмоциональных факторов принятия решения. Математически выражена значимость некоторых факторов для принятия решения.

В итоге разработаны новые, приспособленные к российским условиям математические модели спроса на кинофильмы. Также разработан набор инструментов для выявления зрительских эмоций и прогнозирования кассовых сборов фильма на основе данных об эмоциональном восприятия трейлера. Было проанализировано 100 трейлеров к отечественным и зарубежным фильмам, выходившим в российский прокат за период с марта 2012 по сентябрь 2015 года, получено и обработано более 1 000 анкет от говорящих на русском языке респондентов из 20 стран. Наиболее значимые результаты.

1. Выявлена принципиальная возможность коммерчески эффективного прогнозирования спроса на кинофильмы в российских условиях путем извлечения значимой информации из опросов в интернете и ее использования (после обработки) в качестве объясняющих переменных в математических моделях.

2. Предложен инструментарий, который позволяет получить набор достаточных для прогноза исходных данных, с минимальными затратами, что выгодно отличает его от ранее известных аналогов, в том числе, от аналогов, использующих данные об эмоциональном восприятии трейлеров наряду с данными о бюджете фильма, исполнителях главных ролей и т. д.

3. Построена оригинальная математическая модель прогнозирования кассовых сборов при прокате фильмов на отечественном кинорынке, в качестве ее переменных использованы обобщенные эмоциональные оценки зрителей при просмотре трейлера к фильму. В частности:

I. на основе серии экспериментов выбран сбалансированный подход к формализации эмоциональных оценок, где оценка идет по четырехбалльной шкале при относительно небольшом числе оцениваемых базовых эмоций (их всего 7);

II. выделен набор факторов, обобщающих эмоциональные оценки трейлера к кинофильму со стороны зрителей;

III. построен набор регрессионных моделей для выявления наиболее существенных (объясняющих) факторов применительно к различным категориям фильмов. Количество объясняющих факторов для разных категорий фильмов различно;

4. Проведены расчеты, демонстрирующие высокую (80—85%) точность получаемых прогнозов на реальных данных. Показана устойчивость результатов относительно состава выборки.

5. Разработана методика выявления зрительских предпочтений на основе анализа полученных в результате исследования эмоциональных факторов спроса, а также концептуальная схема ее встраивания в реальный рынок. В данном случае фильмы позиционируются по эмоциональному содержанию (нагрузке) фильма, а не по социальным характеристикам, жанрам и т.п., что отличает принятый подход от большинства распространенных в настоящее время подходов. Предлагаемые решения позволяют:

• осуществлять сбор и анализ данных об эмоциональной нагрузке фильма и позиционировать свой фильм, акцентируя внимание на тех или иных эмоциональных состояниях. Такое позиционирование отличается от общепринятого сейчас позиционирования по социальным характеристикам, жанрам и т.п., для него разработана методика с использованием информационных технологий;

• осуществлять управление одним из важнейших этапов рекламной кампании фильма, что способствует снижению уровня неопределенности доходов и повышает эффективность бизнес-процессов при управлении кинопроектом на стадии продвижения (дистрибуции фильма).

В процессе работы применялись методы экономико-математического моделирования – регрессионный анализ, факторный анализ, статистические методы, информационные технологии и психологические методы – качественный анализ данных, элементы контент-анализа. Предлагаемая методика использовалась при проведении рекламных кампаний ряда отечественных фильмов от российских компаний-производителей.

2. Инвентаризация культурного наследия

2.1. Общая оценка места ООД в Рунете

Количество производимой человечеством информации растёт экспоненциально, в России в том числе. Соответственно, уменьшается доля всего того, что было создано раньше, в доцифровую эпоху. А советское время вполне можно отнести к доцифровому. Если вычислительная техника и использовалась до наступления 90гг, то по-видимому, преимущественно для чисто вычислительных задач, и вся создаваемая цифровая продукция с большими оговорками может быть отнесена к категории культурного и исторического наследия. Без сомнения, СССР оставил нам богатейший культурный пласт, но книги писались тогда точно так же, как сейчас, фильмы снимались точно так же, как сегодня. С одним технологическим отличием. Культура СССР рождалась в аналоговом виде, и для участия в описываемом в данном исследовании Проекте ей необходимо приобрести новый формат хранения – цифровой формат. Часть может быть переведена, часть уже переведена, а часть уже сейчас утеряна, частично – безвозвратно утеряна. Это естественный процесс старения и распада. Кроме того, люди могут просто решить, что то или иное произведение не представляет собой культурной и исторической ценности и подлежит если не уничтожению, то забвению и постепенному распаду. Всё сказанное говорит о том, что доля контента, унаследованного от СССР, в общем массиве современной информации, сравнительно невелика, и эта доля постоянно уменьшается в историческом периоде. Это утверждение кажется достаточно прозрачным и не требует специальных измерений, вычислений и доказательств. Из общей постановки вопроса, которая привела нас к очевидному выводу, выделим два нюанса, которые будут играть важную роль в будущем. Мы заявили, что культурное наследие СССР имеет аналоговую природу. Но мы предполагаем наше существование в цифровом мире, и для этого требуется оцифровка. Оцифровка – это копирование или клонирование аналогового объекта. Копия может быть лучше или хуже оригинала по совокупности своих потребительских свойств, клон – идентичен оригиналу. Но оцифровывать нужно только то, что имеет спрос. Как уже было сказано выше, люди могут отказаться от своего наследия – по причине его низкого качества, по причине несоответствия этическим нормам и по тысяче других причин. Следовательно, вопрос выбора контента, подлежащего оцифровке, должен быть как-то обоснован. Вопрос выбора нас будет интересовать и несколько позже, в тот момент, когда мы должны будем решить, по каким законам должен потребляться контент культурного наследия. В данном разделе, однако, ограничимся вопросами оцифровки.