Категории
Самые читаемые
onlinekniga.com » Научные и научно-популярные книги » Прочая научная литература » Цифровое будущее культуры. Измерения и прогнозы - Андрей Татарников

Цифровое будущее культуры. Измерения и прогнозы - Андрей Татарников

Читать онлайн Цифровое будущее культуры. Измерения и прогнозы - Андрей Татарников

Шрифт:

-
+

Интервал:

-
+

Закладка:

Сделать
1 ... 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
Перейти на страницу:

Кино в своем развитии все более превращается в отрасль экономики, где действуют законы конкуренции и все более заметную роль играет маркетинг, а фильмы (за исключением авторского кино) рассматривается как инвестиционные проекты. Вместе с тем, маркетинг в данной отрасли имеет свою специфику, определяемую соединением в кинематографе искусства и бизнеса. Отделить одно от другого бывает достаточно сложно, а выживаемость кино как искусства во многом зависит от его успешности как бизнеса. Об этом очень ярко говорил Александр Митта24 в интервью по завершении фестиваля «Кинотавр» в 2013 году. В том же интервью он ссылается на Ингмара Бергмана, который считал, что «кино должно обращать интеллектуальные идеи в эмоции, минуя промежуточную посадку в области мозга». Также на Бергмана ссылается Никита Михалков: «Искусство должно потрясать, проникая сразу в сердце, минуя промежуточную посадку в области интеллекта»25. Хотя интерпретации мысли Бергмана в двух приведенных выше цитатах различаются, общее в них есть, и оно очевидно. Очень трудно заподозрить Бергмана в том, что он делал кассовое кино в ущерб кино как искусству, однако указанный им путь проходит через эмоции «сразу в сердце», минуя интеллект. Так или иначе, сказанное выше касается и элитарного (авторского), и массового кино. По своей сути фильм – инвестиционный проект. А потому, как в случае с любым инвестиционным проектом, необходимо обоснование его экономической целесообразности, объёма и сроков осуществления инвестиций, а также оценка рисков. Каждый проект имеет свой коммерческий потенциал, для кинопроекта это способность привлечения целевой аудитории в кинотеатры. Его количественным выражением служит сумма кассовых кинотеатральных сборов и поступлений от реализации прав на демонстрацию картины в других странах, прав на реализацию DVD, BlueRay и цифровых копий фильма в интернете, которые могут быть получены в пределах определённой территории при заданных внутренних и внешних условиях. В данной работе любой фильм рассматривается именно как инвестиционный проект, а задача состоит в том, чтобы повысить его привлекательность за счет снижения рисков.

Проблема снижения рисков при кинопрокате рассматривалась многими исследователями и с различных позиций, в первую очередь в США, а также в европейских странах и гораздо меньше в нашей стране. Важно подчеркнуть, что в данном контексте речь идет о весьма специфических рисках, связанных не с техническими или чисто экономическими факторами типа соотношения цены и качества, а с эмоциональными и вкусовыми факторами. Такие риски характерны не только для киноиндустрии, но и для всей индустрии развлечений или, как минимум, для большей ее части.

Вопросы функционирования индустрии развлечений в условиях рынка рассматриваются в трудах А. Б. Долгина, А. Элберс, И. Элайшберга. Исследованиями киноиндустрии занимались Б. Литман, Р. Шарда, Л. Фовдур, У. Уолс, А. Де Вани, Б. Чанг, О. С. Березин, П. К. Огурчиков, И. Е. Кокарев, А. А. Голутва, К. Ю. Леонтьева, Э. И. Пичугин, Е. А. Антипов, С. К. Сарымсаков и др. Вопросы восприятия аудиовизуальной и иной продукции культурных сфер рассматривались в трудах В. Ф. Петренко, М. И. Жабского, Ю. Н. Арабова, Г. Грея, М. Холбрука, Э. Хиршман.

Отдельной строкой стоит упомянуть ряд работ, посвященных устной рекламе, называемой в западной литературе Buzz, WOM, а по-простому – «сарафанному радио». С развитием интернета и социальных сетей появилась возможность оперативно и в больших количествах получать отклики потребителей на определенный продукт. Особенно интересны методы, которые позволяют автоматизировать сбор данных и последующий прогноз. В этом контексте, конечно, на первый план выходят методы, использующие интернет в качестве источника данных. Так, в последнее десятилетие появилось множество моделей оценки кассовых сборов по данным, собранным в социальных сетях. При этом отзывы, рецензии и комментарии пользователей классифицируются по настроению – чаще положительному или отрицательному, хотя имеются работы и с более подробной классификацией, а далее используются для построения показателей, коррелирующих с кассовыми сборами. В результате исследований установлено, что эмоциональная окраска сообщений действительно связана с кассовыми сборами, а негативные и положительные отзывы имеют разный вес в объяснении выручки: для того чтобы компенсировать эффект одного отрицательного отзыва, необходимо несколько положительных. Наиболее интересный подход опирается на исследования, проведенные группой ученых из Корнельского университета во главе с Л. Фовдур, результаты которых опубликованы в 2009 году в статье «Влияние эмоциональных атрибутов на потребительский выбор. На примере киноиндустрии США».

В потреблении такого специфического продукта, как кино, существенную роль играют эмоции: их значимость при описании фильма подтверждена упомянутыми выше исследованиями Корнельского университета. Акцентируя внимание на тех или иных эмоциональных состояниях, можно позиционировать свой фильм. Такое позиционирование отличается от общепринятого позиционирования по социальным характеристикам, жанрам и т.п., для него была разработана методика с использованием информационных технологий. Однако ее непосредственное использование в российских условиях не представляется возможным, поскольку российский кинобизнес не столь прозрачен, а также имеет целый набор особенностей. Тем не менее, в работе (Татарников, 2016) была построена математическая модель спроса на фильмы, в основе которой заложены идеи, аналогичные тем, что изложены в публикации ученых Корнельского университета. Цель работы – создание инструментария для выявления зрительских эмоций и последующее использование этих данных в математических моделях спроса на фильмы для снижения неопределенности кассовых сборов. Для ее реализации были поставлены и решены следующие задачи:

• разработка процедуры сбора данных для выявления зрительских эмоций;

• сбор данных об эмоциональной нагрузке фильма, путем анкетирования зрителей;

• определение количественных переменных, основанных на оценках эмоций;

• выявление эмоций и их комбинаций, оказывающих наиболее сильное влияние на спрос;

• построение и интерпретация моделей прогнозирования кассовых сборов фильмов с использованием эмоциональных факторов спроса.

Объектом исследования стала отечественная киноиндустрия, прежде всего, та ее часть, которая связана с прокатом уже готовых фильмов. Был проведен ряд исследований, в результате которых отработана методика сбора данных о зрительском восприятии трейлеров кинофильмов. Осуществлен сбор данных через интернет и математическая обработка этих данных. Построено несколько вариантов модели и исследованы корреляции между их параметрами. Установлена значимая корреляция сборов с эмоциональными факторами, приведена интерпретация эмоциональных факторов принятия решения. Математически выражена значимость некоторых факторов для принятия решения.

В итоге разработаны новые, приспособленные к российским условиям математические модели спроса на кинофильмы. Также разработан набор инструментов для выявления зрительских эмоций и прогнозирования кассовых сборов фильма на основе данных об эмоциональном восприятия трейлера. Было проанализировано 100 трейлеров к отечественным и зарубежным фильмам, выходившим в российский прокат за период с марта 2012 по сентябрь 2015 года, получено и обработано более 1 000 анкет от говорящих на русском языке респондентов из 20 стран. Наиболее значимые результаты.

1. Выявлена принципиальная возможность коммерчески эффективного прогнозирования спроса на кинофильмы в российских условиях путем извлечения значимой информации из опросов в интернете и ее использования (после обработки) в качестве объясняющих переменных в математических моделях.

2. Предложен инструментарий, который позволяет получить набор достаточных для прогноза исходных данных, с минимальными затратами, что выгодно отличает его от ранее известных аналогов, в том числе, от аналогов, использующих данные об эмоциональном восприятии трейлеров наряду с данными о бюджете фильма, исполнителях главных ролей и т. д.

3. Построена оригинальная математическая модель прогнозирования кассовых сборов при прокате фильмов на отечественном кинорынке, в качестве ее переменных использованы обобщенные эмоциональные оценки зрителей при просмотре трейлера к фильму. В частности:

I. на основе серии экспериментов выбран сбалансированный подход к формализации эмоциональных оценок, где оценка идет по четырехбалльной шкале при относительно небольшом числе оцениваемых базовых эмоций (их всего 7);

1 ... 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
Перейти на страницу:
На этой странице вы можете бесплатно читать книгу Цифровое будущее культуры. Измерения и прогнозы - Андрей Татарников.
Комментарии