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.
