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Fox está usando aprendizaje automático para adivinar las películas que te gustarán

Expertos de la 20th Century Fox han desarrollado un software de aprendizaje automático que puede analizar trailers y predecir qué tan posible es que la gente vaya a ver las películas.

por Ian Birnbaum
11 Noviembre 2018, 3:00pm

Logan. Imagen: Google

Artículo publicado originalmente por Motherboard Estados Unidos.

Expertos en cifras de la 20th Century Fox y Google Cloud han desarrollado un software de aprendizaje automático que puede analizar trailers de películas y predecir qué tan posible es que la gente vaya a verlas a los cines.

Un artículo de investigación reciente explica cómo el programa, llamado Merlin, puede reconocer objetos y patrones en un trailer para entender escenas de películas. Merlin puede escanear trailers e identificar objetos como "hombre con barba", "pistola", "auto", y decidir si la cinta es una película de acción o un drama, basándose en el contexto en el que aparecen esos objetos.

"Un trailer con un acercamiento largo de un personaje suele ocurrir más en dramas", escriben los autores del estudio, "mientras que un trailer con tomas rápidas pero frecuentes suelen darse más en películas de acción".

Merlin puede usar sus conocimientos en tropos comunes de trailers para entender cómo las secuencias de acciones de los cortos generan expectativa dependiendo del género del film. Por ejemplo, Merlin sabe que autos a altas velocidades pueden llevar a una persecución "seguido de un volcamiento, y la explosión de un auto". Una explosión de carros es muy probable en una película de acción, así que Merlin puede usar esa información para etiquetar la película con palabras como "acción" y "persecución", y así recomendar otras películas con persecuciones automovilísticas.

Merlin compara estas etiquetas con una base de datos enorme que incluye cientos de películas y millones de registros de asistencia. Fox y Google afirman que la información es "completamente anónima" y que protege la privacidad del usuario, pero no queda claro qué información es incluida y cómo se ha obtenido. Según el paper que describe a Merlon, el sistema compara registros de asistencia con "información demográfica básica" a nivel individual.

Merlin usa sus métodos de categorización de películas y cifras históricas de las preferencias de los espectadores de películas para predecir si estos comprarían la boleta para la siguiente gran película del verano, Hombre con barba y pistola y carro.

Desde The Greatest Showman, de 2017, 20th Century Fox ha estado usando las predicciones de Merlin para decidir qué películas hacer y cómo hacer su respectiva campaña de marketing, según esta entrada de blog de Google.

Sin embargo, hay un detalle: el arte no funciona así. Hay muchos factores que pueden hacer exitosa a una película que no pueden ser identificados por un computador, incluso uno que identifica con éxito una barba. Las películas pueden tener actuaciones sin diálogos, bromas, y elementos intangibles más difíciles de cuantificar que incluso son difíciles de explicar para los humanos. Por eso es tan llamativa la buena crítica de cine: hay infinitas formas de analizar lo que hacen las películas, cómo lo hacen, y si son "buenas" o "malas".

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Imagen: Google

Para ver las limitaciones de Merlin podemos ver su análisis de Logan, el western de superhéroes de 2017 dirigido por James Mangold, que Google usó para probar su caso en la entrada de blog. Merlin vio el trailer de Logan y etiquetó todos los objetos que reconoció, como "vehículo", "auto", "hombre", "vello_facial", y, con la mayor frecuencia, "árbol".

Según Merlin, si viste Logan, lo más probable es que hubieses pagado por ver The Magnificent Seven, Jason Bourne, John Wick 2, y The Legend of Tarzan. Es fácil ver cómo "hombre", "barba" y "pistola" dirigirían recomendaciones a The Magnificent Seven o John Wick 2, pero sospecho que Tarzan fue escogida por la frecuencia de la etiqueta de "árbol". De las cinco películas que las audiencias reales más vieron después de Logan, Merlin solo acertó en una (John Wick 2). Jason Bourne y Tarzan no estuvieron siquiera en las primeras 20.

No creo que Merlin haya podido capturar la esencia —o incluso el atractivo— de la inquietante interpretación de Hugh Jackman como el viejo Logan, un vaquero mayor pero violento que lucha por sobrevivir en una frontera cada vez más esterilizada.

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Imagen: Google

Al observar los resultados, podemos ver que Merlin predijo 11 de las 20 películas con más probabilidades, que no está nada mal. Desde la perspectiva de 20th Century Fox, el software ha pronosticado correctamente más del 50 por ciento de películas que los espectadores de Logan querrían ver. Tener una estructura con referentes de cifras —así sea un poco difusa— puede ser muy útil al momento de decidir cómo planear los presupuestos de publicidad o cómo hacer la campaña de marketing de determinados lanzamientos.

Pero solo por estar basadas en datos y cifras, las predicciones de Merlin no son de fiar en su totalidad. Habría sido insensato de Fox haber seguido algunas de las recomendaciones de Merlin y, por ejemplo, promocionar Logan a los fans de The Hunger Games.

Estos resultados también muestran lo fácil que es para los humanos entender elementos culturales que las máquinas no pueden (todavía). Las cinco películas más vistas para quienes vieron Logan fueron, naturalmente, películas basadas en cómics como X-Men: Apocalypse, Doctor Strange, y Batman V Superman. Pero parece que Merlin no reconoce el contexto cultural alrededor de las películas basadas en cómics o a los personajes de los X-Men. Tampoco reconoce el agotamiento de las audiencias dado por el exceso de películas de superhéroes durante años; un agotamiento que hizo que tanto Logan como Deadpool fueran populares con esas audiencias cansadas de lo mismo.

Sin embargo, vale la pena resaltar la predicción acertada de Merlin de John Wick 2, como señal de qué tan preciso podría llegar a ser Merlin en el futuro. A diferencia de todas las otras películas que llegaron al top cinco, John Wick no es un personaje famoso o un superhéroe. Aún así, Merlin pudo detectar suficientes similitudes temáticas como para predecir que los fans de John Wick 2 también serían fans de Logan. Como dice Google en su blog, "Este resultado es un gana-gana porque la audiencia [de John Wick] se 'suma' al núcleo de audiencia de superhéroes, y también puede ser potencialmente utilizado para extender el alcance de la película más allá de su audiencia central".

Más allá de su potencial, es deprimente imaginar que los estudios de cine usen herramientas como Merlin para perfeccionar cosas que muchos de ellos ya hacen: intentar recrear el éxito de películas que ya son exitosas. "Históricamente, los estudios de cine han dependido fuertemente de la experiencia para decidir cómo invertir en determinado guion; pero esto podría significar un riesgo enorme, en especial al querer invertir en historias nuevas y originales", afirma el blog de Google que explica lo que es Merlin.

Y que dios nos ayude si este método se convierte en el estándar o la única métrica para decidir qué películas hacer. Evitando riesgos es como terminamos en veranos llenos de secuelas, reboots, e intentos de "franquicias" o "universos" solo porque así es como Marvel y Disney han hecho millones de dólares. Al confiar únicamente en la información producida por herramientas como Merlin, terminamos creando una industria en la que todos los autos llegan a una persecución, luego se vuelcan y luego explotan.

Merlin no tiene en cuenta muchas otras cosas que pueden afectar la asistencia en taquillas, como los grupos que intentan boicotear películas; las décadas de racismo que Hollywood tiene encima; la política y las acusaciones de acoso sexual. Claro, es genial que un programa pueda reconocer que "secuencias con armas tienen una correlación alta con explosiones", pero eso no garantiza que un programa de computadora pueda reconocer una película exitosa, y mucho menos una buena.

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