艾德思：Nature最新研究AI大数据预测你的偶像何时凉

 场景描述:最新发布在子刊上的一篇文章,通过搜集分析影史依赖,一百多万名演员的作品和发展数据,推算出影史演员的职业生涯发展特点,和个人的发展规律.

关键词:量化数据 职业生涯发展 平均模型

最近一项发表在子刊 Communications 中的研究引起了科学界和演艺界的广泛关注,来自伦敦玛丽皇后学院数学系的几位研究人员,发布了一篇关于<通过量化方式,预测演员事业发展周期>的论文.

这项研究的数据,搜集了从有记录开始,到 2016 年1月16日,在 IMDb 上 1512472 名男演员,和 896029 名女演员的职业生涯记录.

其中最早的数据,可以追溯到 1888 年.在研究中,他们总结出了一些特征,也很有趣,也很值得思考.

昙花一现:大部分演员的宿命 这是研究团队,通过定量分析这些数据,得到的第一个结论:有大量的演员,只在自己职业生涯的开端有过作品,此后就是长久的沉寂.

他们也许有职业方向的调整,但也都因为在影视行业中,优质作品和优质角色,本身就是一种非常稀缺的资源. 研究团队认为,在演员的职业生涯中,90% 的时间是处于失业状态的,并且只有 2% 的演员能够通过演出报酬,来养活自己.

在分析演员的职业生涯中的累积财富时,也体现出了非常明显的马太效应,即群体中的少数人手中,聚集着行业中绝大多数的资源.

研究发现影史上约有 100 多位男演员,他们集中了有史以来约 80% 的电影资源.

女演员的尴尬:全球影视业的通病 Annus mirabilis 是在欧美文化里的一个概念,直译到中文语境里就是「奇迹时刻」,在一项学科获得快速和重大突破的时刻,就称为 Annus mirabilis .

在本文中,也指一位演员的职业生涯最辉煌的阶段,也有高光时刻的意思.比如 90 年代的赵薇,千禧年的 F4,他们的职业生涯里都展现出了很明显的奇迹年特征.

这项研究中,在统计和分析所有从业 20 年以上的演员作品数据后,发现了两个特征:

1/男演员拥有更多的角色机会,而且一个男演员的演艺生涯里的 Annus mirabilis 奇迹时刻,可能出现在他职业生涯的任何时段;

2/女演员不但在工作机会上,远少于男演员,而且对于她们来说,演艺生涯的 Annus mirabilis 奇迹时刻,对于大部分女演员来说,都只发生在年轻/职业生涯刚开始的时候. 如图为该篇文章中的部分研究方式: L:为演员职业生涯时长; S:为演员有作品的年数,数量以每年 IMDb 的记录为标准; k:为该演员当年的作品数量; n:为该演员的作品生产效率;

如图片示例中是一名男演员,其职业生涯共计 L = 23年,并且在有作品的 12 年中(s = 12年中)累计有 17 个作品( n = 17 ).

可预测的奇迹时刻:爱豆何时走花路? 这些研究结果,也不单单针对于群体,在研究中通过百万级演员职业生涯的数据,研究人员还定义出了一个平均模型:

如图: ξ(κ):表示计算年偏离奇迹年的作品; κ :表示与奇迹年的偏离值;

这个模型,可以根据某个演员已经产生的数据,推算自己的奇迹年.

也就是说,当我们想测算某个演员,还有多久可以到达自己的职业生涯巅峰,只需要根据 ta 之前的从业数据,套入这个模型中,来推算 ta 还有几年到达/或者已经发生过了自己的 Annus mirabilis 奇迹时刻. 如果算出 κ 的偏离值在 0 以下,则说明这位演员还有 κ 年就要大火!

如果 κ 大于 0,则说明这位演员,可能已经度过了自己的奇迹时刻,未来将有可能进入平稳发展的阶段.

据该研究的团队表示,目前这个模型的准确率已经接近 85%,团队也希望能够对演艺界有所参考.

数据量化的演员发展:瞎说什么大实话 在娱乐圈,有一句话「小红靠捧,大红靠命,强捧灰飞烟灭.」描述演员的职业发展的规律,网络中也有不少命理师,依靠给明星/商业大佬推算运势,而被粉丝们关注.

无论是基于八字的命理推演,还是影视发展至今的历史数据,都是遵循着自己学科体系下的规律和经验,得出的暂时结论.

比如命理推算是推演出趋势,而量化数据,则是归纳数据中表现出的某些特征.但这些结论不等于结果,结论也不代表观点.越发开放的平台和舆论环境,审美和要求都愈加提高的观众,才是对此最有评判资格的.

最终,一个演员职业生涯的成功与否,取决于个人的作品质量,这源于演员个体的努力程度,并不会受任何既定规律的限制.

更多科研论文服务，动动手指，请戳 论文润色、投稿期刊推荐、论文翻译润色、论文指导及修改、论文预审！

语言不过关被拒？美国EditSprings--专业英语论文润色翻译修改服务专家帮您！