Cualquiera que haya visto "El diario de Bridget Jones" sabe que una de sus resoluciones de Año Nuevo es "No salir todas las noches, quedarse en casa, leer libros y escuchar música clásica".

La realidad, sin embargo, es sustancialmente diferente. Lo que la gente hace en su tiempo libre a menudo no coincide con lo que dicen que harán.

Los economistas han denominado a este fenómeno "descuento hiperbólico". En un famoso estudio titulado "Pagar por no ir al gimnasio, "un par de economistas descubrieron que, cuando a las personas se les ofreció la posibilidad de elegir entre un contrato de pago por visita y una tarifa mensual, era más probable que eligieran la tarifa mensual y, de hecho, terminaron pagando más por visita. Eso es porque sobreestimaron su motivación para hacer ejercicio.

El descuento hiperbólico es solo uno de los desafíos de operar en una industria creativa. Los gustos son muy subjetivos, y los elementos de la trama y la narrativa que hacen de una película un gran éxito podrían fácilmente convertir a otra en un fracaso comercial y crítico.

Por décadas, Los anunciantes y los especialistas en marketing se esforzaron por predecir el consumo de productos de ocio como películas y libros. Es igualmente desafiante decidir el momento. ¿Qué fin de semana debería un estudio lanzar una nueva película? Cuando un editor publica una copia impresa de un libro, ¿Cómo deciden cuándo lanzar la versión del libro electrónico?

Hoy dia, Big Data ofrece una nueva visibilidad de cómo las personas experimentan el entretenimiento. Como investigador que estudia el impacto de la inteligencia artificial y las redes sociales, Hay tres fuerzas que me destacan como especialmente poderosas para predecir el comportamiento humano.

1. Aspectos económicos de la cola larga

Internet permite distribuir productos de entretenimiento que son menos populares que los grandes éxitos. La transmisión de programas puede adquirir una audiencia mayor de la que es económicamente viable para su distribución a través de la televisión en horario de máxima audiencia. Este fenómeno económico se conoce como efecto de cola larga,

Dado que las empresas de transmisión de medios como Netflix no tienen que pagar para distribuir contenido en las salas de cine, pueden producir más programas que se adapten a audiencias específicas. Netflix utilizó datos de los hábitos de visualización de sus clientes individuales para decidir respaldar "House of Cards, "que fue rechazada por las cadenas de televisión. Los datos de Netflix mostraron que había una base de fans para las películas dirigidas por Fincher y las películas protagonizadas por Spacey, y que un gran número de clientes había alquilado DVD de la serie original de la BBC.

2. Influencia social en la era de la inteligencia artificial

Con las redes sociales, las personas pueden compartir lo que ven con sus amigos, hacer que las experiencias de entretenimiento que de otro modo serían independientes se vuelvan más sociales.

Al extraer datos de sitios sociales como Twitter e Instagram, las empresas pueden realizar un seguimiento en tiempo real de lo que piensan los espectadores sobre una película determinada, espectáculo o canción. Los estudios cinematográficos pueden utilizar un tesoro de datos digitales para decidir cómo promocionar programas y fechas de estreno de películas. Por ejemplo, el volumen de búsquedas en Google del avance de una película durante el mes anterior a su estreno es un predictor principal de los ganadores del Oscar, así como de los ingresos de taquilla. Los estudios cinematográficos pueden combinar datos históricos sobre fechas de estreno de películas y rendimiento de taquilla con tendencias de búsqueda para predecir fechas de estreno ideales para nuevas películas.

La extracción de datos de las redes sociales también ayuda a las empresas a identificar el sentimiento negativo antes de que se convierta en una crisis. Un solo tweet de un cliente influyente insatisfecho puede volverse viral, dar forma a la opinión pública.

En un estudio que realicé con Yong Tan de la Universidad de Washington y Cath Oh de la Universidad Estatal de Georgia, mostramos cómo dicha influencia social determina no solo qué videos de YouTube se vuelven más populares, pero también que los videos compartidos por usuarios influyentes sean aún más vistos.

Un estudio muestra que cuando los estudios prestan atención a los rumores de las redes sociales antes del lanzamiento de una película, la diferencia entre los ingresos previstos y los ingresos reales, conocido como el error de pronóstico, reducido en un 31 por ciento.

3. Análisis de consumo

Big Data proporciona una mejor visibilidad de los libros y muestra que las personas realmente pasan su tiempo disfrutando.

El matemático Jordan Ellenberg fue pionero en el uso del índice de Hawking, una medida del número promedio de páginas de los cinco pasajes más destacados de un libro Kindle como proporción de la extensión total de ese libro. El índice de Hawking muestra cuándo las personas abandonan un libro. Si en la página 250 aparece el resaltado promedio de Kindle de un libro de 250 páginas, eso le daría un índice de Hawking del 100 por ciento.

La teoría recibe su nombre de "Una breve historia en el tiempo" de Stephen Hawking. Si bien este libro todavía vende millones de copias al año, también rara vez se lee, con un pésimo índice de Hawking del 6,6 por ciento.

Cuando una empresa como Amazon decide qué libros recomendar a los lectores potenciales o qué programas de Prime producir, observan rastros digitales detallados de qué puntos de la trama atrajeron al público y cuáles no. Esto podría ayudarlos a promover una próxima versión o hacer mejores recomendaciones a usuarios individuales.

Y lo que es más, Los nuevos tipos de inteligencia artificial pueden investigar qué hace que las personas se involucren con el contenido creativo. Por ejemplo, una empresa llamada Epagogix fue pionera en un enfoque que utiliza una red neuronal, una herramienta de inteligencia artificial que busca patrones en grandes cantidades de datos, en un conjunto de guiones calificados por expertos en la industria del entretenimiento. Entonces, la computadora podría predecir el éxito financiero de una película. Según algunos informes, tal inteligencia artificial puede predecir hasta el 75 por ciento de los ingresos brutos reales de las películas.

Dada la nueva información de Big Data como esta, Es posible que las empresas de entretenimiento pronto sepan qué es exactamente lo que a Bridget Jones le gustaría hacer con su tiempo libre mejor que la propia Bridget.

Este artículo se vuelve a publicar de The Conversation bajo una licencia Creative Commons. Lea el artículo original.