Paano "Ang Hyperbolic Discounting" ay Nagpapakita ng Mga Kadalasang Human Flaws

Sinuman na pinapanood Talaarawan ni Bridget Jones alam ng isa sa mga resolusyon ng kanyang Bagong Taon ay "Hindi lumabas gabi-gabi ngunit manatili sa at magbasa ng mga libro at makinig sa musikang klasiko."

Gayunpaman, ang katotohanan ay malaki ang pagkakaiba. Ang ginagawa ng mga tao sa kanilang oras sa paglilibang ay madalas na hindi tumutugma sa sinasabi nila na gagawin nila.

Inihayag ng mga ekonomista ang hindi pangkaraniwang bagay na ito na "hyperbolic discounting." Sa isang bantog na pag-aaral na pinamagatang "Pagbabayad Hindi Pumunta sa Gym," nakita ng ilang ekonomista na, kapag ang mga tao ay inaalok ng pagpili sa pagitan ng kontrata ng pay-per-visit at isang buwanang bayad, mas malamang na pumili sila ng buwanang bayad at talagang natapos na nagbabayad ng higit sa bawat pagbisita. Iyan ay dahil pinalaki nila ang kanilang pagganyak upang magtrabaho.

Ang hyperbolic discounting ay isa lamang hamon sa operating sa isang malikhaing industriya. Ang mga panlasa ay lubos na subjective, at ang mga elemento ng balangkas at salaysay na gumawa ng isang pelikula ng isang napakalaking hit ay maaaring madaling gumawa ng isa pang isang kritikal at komersyal na kabiguan.

Para sa mga dekada, ang mga advertiser at marketer ay struggled upang mahulaan ang pagkonsumo ng mga produkto sa paglilibang tulad ng mga pelikula at libro. Pareho na mahirap na magpasya ang tiyempo. Aling katapusan ng linggo dapat palabasin ng studio ang isang bagong pelikula? Kapag ang isang publisher ay naglabas ng isang hard copy ng isang libro, paano sila magpasya kung kailan ilabas ang bersyon ng e-book?

Ngayon, ang malaking data ay nag-aalok ng bagong kakayahang makita sa kung paano nakakaranas ang mga tao ng entertainment. Bilang isang tagapagpananaliksik na nag-aaral ng epekto ng artipisyal na katalinuhan at social media, mayroong tatlong pwersa na tumayo sa akin bilang lalong makapangyarihan sa panghuhula ng pag-uugali ng tao.

1. Economics of Long Tail

Ginagawang posible ng internet na ipamahagi ang mga produkto ng entertainment na hindi gaanong kilala kaysa sa mga pangunahing tagumpay. Ang mga palabas sa streaming ay maaaring makakuha ng mas malaking madla kaysa sa kung ano ang maaaring magastos para sa pamamahagi sa pamamagitan ng prime-time na telebisyon. Ang pang-ekonomiyang kababalaghang ito ay tinutukoy bilang ang epekto ng mahabang buntot.

Dahil ang mga streaming na kumpanya ng media tulad ng Netflix ay hindi kailangang magbayad upang ipamahagi ang nilalaman sa mga sinehan ng pelikula, maaari silang gumawa ng higit pang mga palabas na magsilbi sa mga niche audience. Ginamit ng Netflix ang data mula sa mga gawi ng panonood ng kanilang mga indibidwal upang magpasiyang i-back Bahay ng mga baraha, na tinanggihan ng mga network ng telebisyon. Ipinapakita ng data ng Netflix na mayroong fan base para sa mga pelikula na itinuturo ni Fincher at mga pelikula na naglalabas ng Spacey, at ang isang malaking bilang ng mga customer ay nag-arkila ng mga DVD ng orihinal na serye ng BBC.

2. Ang Social na Impluwensya sa Panahon ng Artipisyal na Katalinuhan

Sa social media, ang mga tao ay maaaring magbahagi kung ano ang kanilang pinapanood sa kanilang mga kaibigan, kung kaya ang mga independiyenteng karanasan sa entertainment ay nagiging mas panlipunan.

Sa pamamagitan ng pagmimina ng data mula sa mga social site tulad ng Twitter at Instagram, maaaring masubaybayan ng mga kumpanya sa real time kung ano ang iniisip ng mga gumaganap tungkol sa isang naibigay na pelikula, palabas o kanta. Ang mga studio ng pelikula ay maaaring gumamit ng isang kayamanan ng digital na data upang magpasiya kung paano itaguyod ang mga palabas at magpalabas ng mga petsa para sa mga pelikula.Halimbawa, ang dami ng mga paghahanap sa Google ng trailer ng pelikula sa buwan bago ang premiere nito ay isang nangungunang tagahula ng mga nanalo ng Oscar pati na rin ang kita ng box office. Maaaring pagsamahin ng mga studio ng pelikula ang makasaysayang data tungkol sa mga petsa ng release ng pelikula at pagganap ng box office na may mga uso sa paghahanap upang mahulaan ang mga ideal na petsa ng paglabas para sa mga bagong pelikula.

Tinutulungan din ng pagmimina ng data ng social media ang mga kumpanya upang matukoy ang mga negatibong damdamin bago ito pumipinsala sa isang krisis. Ang isang solong tweet mula sa isang hindi maligaya na maimpluwensyang customer ay maaaring pumunta viral, na humuhubog sa opinyon ng publiko.

Sa isang pag-aaral na isinasagawa ko sa Yong Tan ng University of Washington at Cath Oh mula sa Georgia State University, ipinakita namin kung gaano ang naturang panlipunang impluwensiya ay hindi lamang tumutukoy kung alin ang mga video sa YouTube ay naging mas popular, ngunit din na ang mga video na ibinahagi ng mga maimpluwensyang gumagamit ay naging mas malawak na tiningnan.

Ipinakikita ng isang pag-aaral na kapag ang mga studio ay nagbabantay sa social media buzz bago ang paglabas ng pelikula, ang pagkakaiba sa pagitan ng hinulaang kita at ang aktwal na kita, na kilala bilang error sa forecast, ay nabawasan ng 31 porsiyento.

3. Pagkonsumo ng Analytics

Ang malaking data ay nagbibigay ng mas mahusay na kakayahang makita sa kung anong mga libro at nagpapakita ng mga tao na talagang gumugugol ng kanilang oras tinatangkilik

Ang dalub-agog na si Jordan Ellenberg ay nagsimulang magamit ang Hawking index, isang sukat ng average na numero ng pahina ng limang pinaka-naka-highlight na mga sipi sa isang aklat ng Kindle bilang isang proporsyon ng kabuuang haba ng aklat na iyon. Ang Hawking index ay nagpapakita kung ang mga tao ay sumuko sa isang libro. Kung ang isang average na 250-pahinang aklat na Kindle highlight ay makikita sa pahina 250, na magbibigay ito ng Hawking index na 100 porsiyento.

Ang teorya ay nakakuha ng pangalan nito mula kay Stephen Hawking Isang Maikling Kasaysayan sa Panahon. Habang nagbebenta pa rin ang aklat na ito ng milyun-milyong kopya sa isang taon, bihira rin itong binasa, na may isang nakalulungkot index Hawking na 6.6 porsyento.

Kapag ang isang kumpanya tulad ng Amazon ay nagpasiya kung anong mga libro ang inirerekomenda sa mga potensyal na mambabasa o kung saan ang Prime ay nagpapakita upang makabuo, tinitingnan nila ang mga detalyadong digital na bakas kung saan ang mga puntong pang-plot ay nakikipag-ugnayan sa mga madla at hindi. Maaaring makatulong ito sa kanila na itaguyod ang nalalapit na pagpapalabas o gumawa ng mas mahusay na mga rekomendasyon sa mga indibidwal na gumagamit.

Higit pa, maaaring mag-imbestiga ng mga bagong uri ng artipisyal na katalinuhan kung bakit nakikipag-ugnayan ang mga tao sa malikhaing nilalaman. Halimbawa, ang isang kumpanya na nagngangalang Epagogix ay nagsimulang isang diskarte sa paggamit ng isang neural network - isang artipisyal na tool ng katalinuhan na naghahanap ng mga pattern sa napakalaking dami ng data - sa isang set ng screenplays na inuri ng mga eksperto sa industriya ng entertainment. Ang computer ay maaaring mahulaan ang pinansiyal na tagumpay ng isang pelikula. Ayon sa ilang mga ulat, ang naturang artipisyal na katalinuhan ay maaaring mahuhulaan hanggang sa 75 porsiyento ng aktwal na pagbubukas ng mga pelikula.

Dahil sa mga bagong malaking pananaw ng data tulad ng mga ito, maaaring malaman ng mga kompanya ng entertainment sa lalong madaling panahon kung ano ang gusto ni Bridget Jones sa kanyang oras sa paglilibang mas mahusay kaysa sa kanyang sarili.

Ang artikulong ito ay orihinal na na-publish sa The Conversation ni Anjana Susarla. Basahin ang orihinal na artikulo dito.