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Técnicas de IA para entender el comportamiento de espectadores de cine
Un reciente estudio aborda el desafío de modelar el comportamiento de los espectadores utilizando técnicas de Inteligencia Artificial Explicable basadas en dinámica de opiniones.
Investigadores de la Universidad de Granada utilizan técnicas de IA para entender el comportamiento de espectadores de cine. Foto: Krists Luhaers/Unsplash
En concreto, se hace uso de información sobre la influencia de las superestrellas considerando dieciséis de los actores y actrices más conocidos. Los resultados del estudio muestran que el comportamiento de los usuarios en la industria del cine se basa primordialmente en mecanismos emocionales (con un grado de racionalidad relativamente bajo), donde la principal causa de la dinámica de opiniones son las interacciones entre espectadores que tienen opiniones similares sobre las superestrellas.
El estudio, Modeling the opinion dynamics of superstars in the film industry – Modelando la dinámica de opinión de las superestrellas en la industria cinematográfica– ha sido desarrollado por los investigadores del Instituto Andaluz Interuniversitario en Data Science and Computational Intelligence (DaSCI) de la Universidad de Granada Jesús Giráldez Crú, Carmen Zarco y Oscar Cordón, en colaboración con la investigadora de la Universidad de Oviedo, Ana Suárez Vázquez, ha utilizado modelos basados en agentes (del inglés, ABM), una técnica de IA basada en simulación computacional y empleada para entender y analizar el comportamiento de sistemas sociales complejos.
Estos resultados permiten explicar los diferentes comportamientos de la audiencia tanto a corto como a largo plazo.
A corto plazo, justo después del estreno, el público puede verse muy influido por las persistentes campañas de marketing. Sin embargo, estas campañas pueden verse contrarrestadas por la experiencia previa del espectador, que se comparte con otros espectadores influyéndose mutuamente, lo que explica el éxito de las películas (y de las superestrellas) a largo plazo.
Este fenómeno se ha observado en varias películas y puede interpretarse como una consecuencia de cómo cambian las claves del éxito cinematográfico entre la taquilla a corto y a largo plazo. Un ejemplo muy claro de este fenómeno fue la primera película Mi gran boda griega, estrenada en 2002.
Esta comedia romántica, producida por Tom Hanks, se convirtió en una de las películas más rentables de la historia que se hizo viral cuando casi no existía todavía el fenómeno de hacerse viral.
Los ABM son herramientas de IA con alta explicabilidad, ya que la dinámica de todo el sistema (en este caso, una población) se puede inferir a nivel microscópico a partir de los comportamientos individuales de cada agente.
En este estudio, los agentes representan a la audiencia cinematográfica, cuyas opiniones evolucionan a lo largo del tiempo, y las cuales son usadas para determinar el impacto de las superestrellas en el éxito de las películas.
De este modo, los agentes simulados son gemelos digitales de los espectadores y tratan de modelar su comportamiento. El modelo propuesto utiliza datos reales, basados en encuestas de opinión, así como en datos existentes sobre estrenos de películas, extraídos de la base de datos pública IMDb.
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