實際來看 StoryFit，一間專門服務電影、戲劇的科技公司，如何利用數據分析與改善
YIYI
小狐狸
前言
謹記預測的使用說明：
- 如同天氣預報，電影預測也非百分之百地指出未來事實。但電影數據分析仍可以非常強大 做出有所根據的猜測。
- 預測「成功」的定義隨著「預測目標」而定。預測目標可能為：票房、討論度、洗好度、獲獎等。
- 預測準確度因電影而異。即使是同一預測目標，在兩部不同類型、風格的電影可能有不同的預測準確度
分析目的是擁有更好的決策
電影產業每年都產出更多電影、更大製作，而且有更多型態的媒體來爭奪觀眾的注意力。但是在 2000 至 2010 年間，只有 36% 的電影具票房盈利。
因此盡可能預測市場，能夠幫助製作方擁有更好的決策，讓作品有機會成功。（無論是獲利、獲獎、獲得討論度）
機器學習與人工智慧在電影產業裡愈來愈普遍。如同其他產業，今日好萊塢能夠利用空前豐富的輔助資料。儘管消化這些資訊十分嚇人，但透過適當資訊視覺化，也能使分析變得更直覺。
要訣 ①：數量是王道
分析大量的電影和電視節目，套用特殊規則定義參數，其中的模式就會浮現。在數據分析中，數量便是王道，歷史資料對預測未來的成功至關重要。為了使歷史資料發揮最大效用，收益預測必須以回顧大量的電影表現為基礎，也才能針對特定電影擬定具遠見的財務規劃。知識就是力量，數據分析便是將原始數據轉化成有價值的知識。
要將預測分析實際應用於電影，你需要分析盡可能多的影片
要訣 ②：電影可以收集的變因
研究者、產業界及製片廠進行了許多研究，並發現了一些相關因素：
截至目前，沒有任何研究僅針對單一指標。同時也必須特別注意：這些研究採用的資料集及數量都各不相同（劇本數量從80到1000）。然而每一案例都估測一組變因，並與已知的結果比對。一部電影所獲得的影評數量，可能與其票房收入比對；一部電影中大牌明星的人數，也可能和其影評反應比對。
接續下一篇：如何應用分析結果？
「預測」成功最好的辦法，就是在電影生命週期的每個階段（延伸閱讀：【影視全流程】認 識 電 影 產 業），整合正確的數據分析方法。在電影發展階段及發行階段，應用數據分析最能夠即刻發揮影響力。然而在製作及後製階段，數據分析也有創新性的應用。
Cover Photo by Kevin Ku on Unsplash
