映画監督は、大ヒット作に数百万ドルを賭け、指を交差させて、映画が興行収入でうまくいくことを望んでいます。 彼らは常に、映画のプレリリースの話題のように、彼らの賭けが正しかったという兆候を探しています。 しかし、どのようにバズを定量化するのですか？ ある研究グループは、ウィキペディアの編集を見ることを提案しています。
PloS ONEで公開されている調査の前提は、映画のウィキペディアページを編集および更新する人が増えるほど、その映画に興味を持つ人が増え、見に行く人が増えるということです。 それ。 研究者は、2010年に発表された312の映画のウィキペディアページを追跡して、この仮説をテストしました。ビュー、ユーザー数、編集数、編集チェーンの厳密さを組み合わせて各ページの人気を推定しました。 彼らはそれを、予想される興行収入と比較しました。 ウィキペディアのアルゴリズムは、映画の成功を77％の精度で推測できることがわかりました。 そして、映画が成功すればするほど、アルゴリズムはより正確になりました。
著者は、この予測方法が映画の領域にとどまる必要はないと言っています。 「導入されたアプローチは、世論のマイニングが貴重な洞察を提供する他の分野に簡単に一般化できます。例えば、財政上の決定、政策立案、ガバナンス」。
Smithsonian.comからの詳細：
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