Helpex - Trao đổi & giúp đỡ Đăng nhập

Wikipedia có thể dự đoán thành công của bộ phim?

Hoàng Việt Anh
· 02:00 28/08/2013
08:55:28 13/06/2021

Sử dụng dữ liệu trực tuyến để dự đoán xu hướng ngày càng phổ biến. Trong khi chúng ta đã thấy một số nỗ lực này có một góc độ vị tha, chẳng hạn như cố gắng sử dụng dữ liệu xã hội để phối hợp ứng phó thảm họa, đã có một số lượng lớn hơn các dự án với mục đích thương mại.

Chẳng hạn, có dự án đã thử sử dụng dữ liệu tìm kiếm của Google để dự đoán giá cổ phiếu hoặc Twitter đề cập để dự đoán thành công phòng vé.

Nỗ lực mới nhất đã đặt tầm nhìn lên phòng vé, mặc dù lần này các nhà nghiên cứu từ Đại học Oxford đang cố gắng dự đoán thành công dựa trên bộ phim Wikipedia đó.

Họ tin rằng mức độ hoạt động của các biên tập viên kết hợp với số lượt xem mà một trang nhận được có thể dự đoán thành công mà một bộ phim sẽ đạt được tại phòng vé.

Để kiểm tra lý thuyết, họ đã phân tích các cấp độ hoạt động tại 312 trang Wikipedia cho các bộ phim trước khi phát hành tại rạp chiếu phim. Phân tích bao gồm số lượt xem mà trang nhận được, số lượng biên tập viên đã đóng góp cho bài viết, số lần chỉnh sửa riêng lẻ và sự nghiêm ngặt hợp tác của đoàn tàu chỉnh sửa bài viết.

Họ thấy rằng có những liên kết rõ ràng giữa hoạt động của trang Wikipedia và doanh thu kiếm được tại phòng vé.

Phân tích được trình bày ở đây có thể đưa ra dự đoán với độ chính xác hợp lý sớm nhất là một tháng trước khi phát hành. Rõ ràng là dự đoán chính xác hơn cho những bộ phim thành công hơn. Một số ví dụ về những bộ phim có doanh thu phòng vé được dự đoán chính xác là  Iron Man 2Alice in WonderlandToy Story 3InceptionClash of the Titans và  Shutter Island .

Các nhà nghiên cứu cũng tin rằng việc theo dõi Wikipedia thể hiện một cách tiếp cận tốt hơn là truy quét Twitter.

Sức mạnh dự đoán của mô hình dựa trên Wikipedia, mặc dù đơn giản so với Twitter, có thể được giải thích bởi thực tế là nhiều biên tập viên Wikipedia là những người theo dõi ngành công nghiệp điện ảnh thu thập thông tin và chỉnh sửa các bài viết liên quan sớm hơn ngày phát hành, trong khi đó, việc sản xuất tweets hàng loạt chỉ xuất hiện rất gần với thời gian phát hành, chủ yếu được gợi lên bởi các chiến dịch tiếp thị.

Hơn nữa, các nhà nghiên cứu cũng tự tin rằng phương pháp này có thể dễ dàng được mở rộng sang các lĩnh vực khác, bao gồm cả tài chính và chính sách công.

Bài gốc
1 hữu ích 0 bình luận 7.9k xem chia sẻ

Có thể bạn quan tâm