L'exploration de données révèle les facteurs surprenants derrière les films à succès

La comédie de 2007 Evan tout-puissant mettaient en vedette Steve Carell et Morgan Freeman, deux grandes vedettes du box-office. Donc, à certains égards, il n'est pas surprenant que le film ait rapporté plus de 100 millions de dollars de revenus. En comparaison, la comédie de 2001 Super soldats a joué des inconnus relatifs et a encaissé 18,5 millions de dollars.

Et pourtant, un investisseur avisé choisirait presque certainement le second plutôt que le premier dans lequel investir. C'est parce que Super soldats n'a coûté que 3 millions de dollars à fabriquer, comparativement à Evan Tout-Puissant 175 millions de dollars et produit un retour sur investissement de plus de 5, contre -0,4 pour le plus gros film.

Mais comment décider à l'avance dans quoi investir ? Aujourd'hui, nous obtenons une sorte de réponse grâce au travail de Michael Lash et Kang Zhao de l'Université de l'Iowa. Ces gars ont créé une base de données de plus de 100 catégories d'informations liées au film, telles que le budget et les revenus, les stars impliquées, le sujet du film et sa date de sortie, puis ont utilisé un algorithme d'apprentissage automatique pour découvrir des modèles. qui prédisent la rentabilité. Et les résultats sont surprenants.

L'équipe a commencé par combiner les données de deux sources en ligne : Internet Movie Database et BoxOfficeMojo. Ils ont ainsi rassemblé des données sur plus de 14 000 films et 4 000 acteurs, réalisateurs, etc., en se concentrant notamment sur les films sortis entre 2000 et 2010.

Lash et Zhao ont ensuite utilisé ces données pour déterminer l'expérience des acteurs individuels, les revenus et les bénéfices de chacun de leurs films et s'ils étaient apparus dans des films avec d'autres acteurs. Ils ont également fait un calcul similaire pour les administrateurs.

Ils ont également utilisé les résumés de l'intrigue sur IMDb pour comparer le contenu des films. Et ils ont calculé un retour sur investissement pour chaque film pour avoir une idée de sa rentabilité.

La tâche de l'algorithme d'apprentissage automatique était de parcourir ces données à la recherche de modèles en corrélation avec la rentabilité.

Il s'avère que le facteur le plus fortement corrélé à la rentabilité d'un film est le revenu brut moyen réalisé par les films précédents du réalisateur. En d'autres termes, les administrateurs qui ont généré plus de revenus dans le passé sont corrélés à une plus grande rentabilité à l'avenir.

À bien des égards, cela n'est pas surprenant. Les bons réalisateurs, comme Christopher Nolan, sont souvent bien connus du public cinéphile et peuvent constituer un attrait considérable.

Cependant, les résultats réservent une surprise importante. Ils montrent que les stars populaires sont corrélées à l'augmentation des revenus mais pas à la rentabilité. En d'autres termes, les grandes stars attirent les foules mais elles ne garantissent pas de profit, probablement parce qu'elles coûtent cher à embaucher en premier lieu.

D'autres facteurs qui s'avèrent importants sont de savoir si le film a une cote R ou est désigné étranger, ce qui est vraisemblablement en corrélation avec des bénéfices plus faibles (bien que Lash et Zhao ne le précisent pas).

Nos expériences basées sur 11 ans de films montrent que [notre algorithme] peut faire un travail décent pour prédire le succès des films, disent-ils.

C'est une curieuse étude qui manque de conviction. Il existe différentes manières de prédire à l'avance le succès au box-office, bien que peu s'adressent aux investisseurs, qui doivent évidemment être impliqués dès le début du processus.

Si l'on en croit cette méthode, elle montre la vraie valeur d'un réalisateur avec le bon type de bilan et montre également que le pouvoir des stars n'est pas la garantie de succès que beaucoup pourraient imaginer. C'est quelque chose dans lequel les investisseurs Evan tout-puissant aurait pu trouver utile de savoir au début du processus de production de ce film.

Le véritable test, bien sûr, n'est pas de prédire le passé mais de prédire l'avenir. Si cet algorithme est capable de sélectionner des films potentiellement rentables avant même qu'ils ne soient réalisés, alors Lash et Zhao et prêts à devenir des individus riches. Nous attendons avec impatience de voir comment ils s'en sortent.

Réf : arxiv.org/abs/1506.05382 : Prédictions précoces du succès d'un film : qui, quoi et quand de la rentabilité

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