超級英雄片 票房無敵手?

(原文於2013年7月10日於主場新聞網站發表)

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有齊超級英雄、大卡士、大制作,是否就能保證一齣電影的票房?有什麼因素可以令一部低預算電影刀仔鋸大樹?這是電影公司以至電影制作人至為關心的課題,過 去只能憑直覺及經驗,來預卜電影的反應,但有了大數據(Big Data)及分析工具,仿如多了一個功能強大的水晶球。

每年的美式足球超級碗(Super Bowl),有近一億球迷觀看,是電影催谷宣傳的必爭之地,儘管30秒時段廣告費可以高達150萬美元,但仍有很多大片爭崩頭,搶位首播其預告片。

在去年的超級碗比賽期間,IBM大量搜羅Twitter和facebook等社交網絡及博客的文章資料,以每分鐘為單位,記錄網友提到每部電影的次數,以及對電影的喜惡評論。

IBM之前已與南加州大學合作研發出奧斯卡民意量表(Oscar Senti-Meter),測量網上推文數量及推文所表達的情緒,預測去年奧斯卡候選影片和影星排名。今次再把同樣技術,運用於人氣更熱熾、訊息量更快更多的超級碗期間。

結果在當晚6:30至8:30比賽進行的兩小時內,IBM共收集到網上11億篇推文、570萬篇博文(Blog)及論壇貼文,其中有350萬則訊息和電影 有關,談論復仇者聯盟的文章總數近十萬,數量足足比該時段播出預告片的另一齣大片異星爭霸戰(John Carter)高出好幾倍。

更有趣的是,復仇者聯盟的預告片播出前,在網上討論該片的數量幾乎為零,但播出後人氣急飆,而且情緒普遍正面。在預告片播出前,18%網友對這齣大片感覺良好,播出後比例衝上35%的高峰。

相較另一齣大片異星爭霸戰,網友的反應顯得差天共地,該齣大片播出前正面情緒比例26%,播出後反而急跌至20%,似乎預告片的宣傳效果幫倒忙。

兩者迴異的反應,充分地反映在日後的票房之上,復仇者聯盟當然大賣,而之前寄望甚殷的異星爭霸戰則遭遇滑鐵盧,票房只有前者的十分之一。

民意量表是如何做到在海量的資料中,成功測度到網友對某一齣電影的觀感,還可以細緻到,分離出他們對電影卡士、配樂、劇情及特技效果等個別因素的看法。

對傳統運算模式來說,大數據這種包含大量社交網絡分享、電郵及新聞的非結構化資訊,就像從未學過的外語,電腦根本看不懂,更遑論解讀其意義。

不過,一些新工具應運而生,去解決這些難題。文本分析(text analysis)便是利用大量的詞彙表,把看似無意義的資訊抽取提煉出來,令電腦懂得閱讀及分析。再進一步,更可運用語意分析(semantics analysis),從文字中解讀發文者的情緒或喜惡。

Social Sentiment: Are You Listening?

大數據既可以用於預測票房,還可以為如何改善票房提供指引,如更改卡士組合、修改那些劇情等。製片人亦可以因應將宣傳的資源集中於反應不夠熱烈的地方,提升命中率。

電影始終是夢工場,是創意工業,大數據不是要取代創意,但創意與大數據合流,將可以重新定義電影業。

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戴劍寒,IBM全球創新網絡香港區首席科技專家

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