Работа с данными в любой сфере (Еременко) - страница 12

RKO Pictures

Почему RKO Pictures, одна из голливудских студий «Большой пятерки» в 1950-х гг., продолжала снимать Кэтрин Хепберн в своих фильмах? Потому что данные показывали, что это был беспроигрышный выбор, способный привлечь внимание людей и в конечном итоге заставить их пойти в кинотеатры.

Конечно, есть место и для интуиции. На первом кастинге режиссер Джордж Кьюкор нашел актрису странной, но также признал, что «она обладала огромным чувством, которое проявлялось даже в том, как она брала стакан. Я подумал, что она очень талантлива…» (Fowles, 1992). Вот пример интуиции.

Опираясь на данные о положительном восприятии Хепберн зрительской аудиторией, RKO позже смогла воспользоваться и интуитивными предположениями Кьюкора относительно таланта актрисы и превратить их в надежные прогнозы о том, что студия сможет и дальше зарабатывать свои миллионы.

Это произошло благодаря Джорджу Гэллапу – первому человеку, который рассказал руководителям Голливуда о возможности использовать данные для принятия решений и прогнозирования, включая подбор актеров на главные роли и определение того, в какой жанр наиболее целесообразно вкладывать деньги[3].

Чтобы помочь RKO сделать это, Гэллап собрал, объединил и проанализировал качественные и количественные данные, которые охватывали демографическую информацию о зрительской аудитории RKO и ее мнение о фильмах, выпускаемых киностудией. Собирая эти данные, Гэллап создал модель, которая в первый раз сегментировала аудиторию кинозрителей демографически, выделив тех, кто благоприятно реагировал на определенные жанры, – модель, которая может и будет использоваться в дальнейшем для выборки и анализа данных.

Разрекламированный как предсказатель, помогающий студиям разбогатеть, Гэллап быстро стал любимцем многих лидеров киноиндустрии США, проверяя по данным опросов и интервью отношение аудитории к персонажам различных лент, от мультиков Уолта Диснея до фильмов Орсона Уэллса[4].

Своим успехом Гэллап был обязан только данным (возможно, его можно назвать первым высокооплачиваемым аналитиком данных в мире). Его усилия в области статистики привели к тому, что этот ресурс по-прежнему имеет ценность за пределами своего первоначального замысла, обладая потенциалом охвата неструктурированных данных: записанных интервью представителей аудитории, отражающих культурные и социальные ценности того времени. Возможно, Гэллап подозревал, что потенциал анализа данных может только расти.

Данные могут генерировать контент

Итак, что если после всех умных свидетельств, основанных на данных, вы возненавидели фильм, который недавно видели в кинотеатре? Ну, данные, возможно, не могут предсказать все, но они, безусловно, заставили вас занять место перед экраном. Иногда данные могут получить тройку за достижения, но они всегда получают отлично за усилия. И над первым уже работают. Вместо того чтобы привязывать нужные демографические показатели аудитории к новому фильму или телевизионному сериалу, кинокомпании теперь находят способы использовать данные об аудитории, чтобы принимать обоснованные решения о предлагаемых публике развлечениях.