20th Century Fox usa machine learning para prever audiência de filmes

Junto com Google Cloud, estúdio criou modelos de machine learning para identificar padrões nas preferências do público e prever bilheteria de filmes

A 20th Century Fox desenvolveu, em parceria com a equipe do Google Cloud, um modelo de inteligência artificial para identificar as preferências do público ao assistir trailers de filmes e, assim, prever a futura bilheteria de um longa metragem. O projeto, desenvolvido ao longo de 18 meses, foi possível graças ao uso da Cloud ML Engine, um serviço que permite que empresas treinem e desenvolvam modelos avançados de machine learning, e à arquitetura de código aberto TensorFlow.

A ferramenta, que passou a ser usada a partir do lançamento do filme “O Rei do Show” (The Greatest Showman) em 2017, permitiu que a 20th Century Fox passasse a fazer análises mais precisas do que as pesquisas de público tradicionais. Ao longo do tempo, os modelos de machine learning adotados pela companhia também passaram a considerar dados de compra e aluguel de filmes pelos consumidores para identificar correlações mais fortes entre determinado público e seus títulos preferidos.

O uso de machine learning na previsão da bilheteria de filmes resolve um desafio da indústria de entretenimento, que há anos têm feito altos investimentos em processamento de dados para mapear seu público e usar essas informações na tomada de decisão sobre lançamentos futuros. Contudo, a falta de modelos estatísticos claros impedia avanços significativos.

A ideia surgiu quando a equipe da 20th Century Fox propôs usar dados sobre os resultados dos trailers, que são o principal elemento da campanha de marketing de um novo título, para prever o sucesso do filme. Em conjunto com o Laboratório de Soluções Avançadas do Google, a empresa criou o Merlin Video, uma ferramenta de visão computacional que cruza informações sobre o conteúdo do vídeo com dados da audiência para fazer uma previsão.

“Contamos com o Google Cloud para desenvolver modelos internos de aprendizagem profunda que, com base em dados de clientes e roteiros de filmes, identificam os padrões básicos nas escolhas do público”, explica Miguel Campo-Rembado, vice-presidente sênior de Data Science da 20th Century Fox. “Esses modelos se tornaram muito importantes para apoiar decisões de negócios e, também, avaliar o tom de um filme, sua afinidade com os públicos principais e seu potencial desempenho financeiro.”

O uso da Cloud ML Engine permitiu que o time de cientistas de dados pudesse fazer testes rápidos com a ferramenta Merlin Video, sem comprometer a integridade do modelo de aprendizado de máquina. Isso permitiu que a 20th Century Fox finalizasse a ferramenta para uso em alguns dias, em vez de levar meses ou anos para finalizar o projeto.

Conheça a história completa do projeto no blog do Google Cloud (em inglês).

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