О процедуре выявления зрительских предпочтений

Введение .

Ежегодно в мире выходит на экраны несколько тысяч фильмов (в России демонстрируется около 500 фильмов). Естественное желание производителей снизить количество «провальных» фильмов, а зрителей – смотреть наиболее интересные из них. Известны попытки предугадать кассовые сборы фильмов [2,3]. Исследователи пытаются определить параметры, способные объяснить размер кассовых сборов. Модели прогнозирования кассовых сборов используют не только описание кинофильмов, но и наблюдают за зрителями, пытаясь определить их настроения. Авторские разработки относятся к классу последних моделей: в качестве предиктора спроса используются зрительские оценки [16]. В обобщённом виде реакция зрительской аудитории на новинку кинорынка выглядит следующим образом. За несколько недель до премьеры зрителям демонстрируется трейлер – рекламный ролик с наиболее захватывающими эпизодами фильма. После просмотра предлагается заполнить короткую анкету, которая выявляет эмоциональное впечатление от трейлера, желание посмотреть фильм и демографические характеристики респондента. Эмоциональное впечатление регистрируется в виде декларируемой оценки интенсивности ключевых эмоциональных состояний. Согласно одному из теоретических представлений, каждое эмоциональное состояние может быть описано как суперпозиция базовых [6]. Поэтому оценки ключевых состояний отдельных респондентов агрегируются в базовые оценки всего трейлера и подвергаются факторному анализу с целью количественного описания скрытых переменных, характеризующих эмоциональное впечатление всей аудитории. При этом, однако, оценки пожелавших посмотреть фильм и отказавшихся анализировались отдельно. Зная оценки скрытых переменных уже вышедших фильмов, на основе обучающей выборки можно построить прогноз финансового успеха новинки – фильма, чья премьера ещё только ожидается. Разработка имеет прикладное значение: полученный таким образом прогноз кассовых сборов можно использовать при планировании проката и рекламной кампании. Зная прогноз сборов первой недели, что и является фокусом прогнозирования, кинотеатры могут решить, как долго держать тот или иной фильм в расписании: фильмы выходят в прокат еженедельно, и включать в расписание провальную картину невыгодно – конкуренция жёсткая, и каждую неделю появляются претенденты на зрительское внимание. Данные о кассовых сборах полезны продюсерам и дистрибьюторам, которые готовят рекламную кампанию. Вообще говоря, трейлер можно собрать из набора кадров, которые отражают ту или иную сторону фильма: напряжённый сюжет, драматичная история, динамичность сцен и т.д. Каждый набор составляет самостоятельный трейлер и предназначен для зрителя определённой страты: для подростков и для семейных пар можно подготовить разные рекламные ролики. В зависимости от того, трейлер какой страты обещает большие кассовые сборы, продюсеры и дистрибьюторы могут выбрать место показа рекламы: районы города, сайты в Интернете и т.п. Методика работает и показывает хорошую способность к прогнозированию [12]. Проблема, однако, состоит в том, что обобщение результатов требует вовлечения огромного количества респондентов. Демонстрационные показы с последующим анкетированием поднимают вопрос о том, как обеспечить стабильно высокий поток оценок новинок кинорынка. Соответственно, задача, с которой пришлось столкнуться исследователям, состоит в разработке механизма, который позволяет получить большой и стабильный поток оценок трейлеров.

Источники оценок привлекательности трейлеров

Вопрос обеспечения устойчивого потока данных об эмоциональных оценках трейлеров фильмов, выходящих в российский кинопрокат, можно обеспечить привлечением к процессу заинтересованной аудитории. Такую аудиторию можно разделить на два класса. Первый включает в себя так называемых киноманов (синефилов) – больших любителей кино как искусства, сюда можно отнести студентов и выпускников киношкол и некоторых институтов и университетов (ВГИК, ГИТР, РГГУ), активных пользователей тематических порталов о кино. В данном случае основной задачей становится донесение до заинтересованной аудитории информации о нашем исследовании.

Второй класс – это аудитория, заинтересованная в прогнозах кассовых сборов фильмов, сюда можно отнести сотрудников продюсерских и дистрибьюторских компаний. Заинтересованность в прогнозах со стороны производителей и дистрибьюторов обусловлена их непосредственной деятельностью. Первым необходимо формировать бюджеты, вторым – распределять прокатные копии среди кинотеатров, и очевидно, что прокатчики заинтересованы в приобретении как можно более привлекательных для зрителя картин, которые принесут высокую выручку. На рынке существуют таргетированные информационные рассылки, целевой аудиторией которых являются профессионалы кинорынка. В связи с тем, что в качестве основного источника информации в нашей модели используется трейлер, интересной выглядит возможность осуществления взаимовыгодного сотрудничества с заинтересованными представителями рынка. Сотрудники продюсерских и дистрибьюторских компаний могут выступать в качестве респондентов при оценке трейлеров интересующих фильмов, взамен получая прогноз.

Обе аудитории – киноманов и заинтересованных представителей отрасли – можно охватить путём анкетирования. В качестве источника данных последнее уместно на этапах апробации методик, а по некоторым свидетельствам [14], подходит лишь для качественного исследования. Пока авторское исследование находилось в стадии формирования анкеты, опрос маленькой аудитории действительно приносил полезные результаты: респонденты давали полезные и развёрнутые комментарии к содержанию анкеты. Когда анкеты в целом были готовы к использованию в масштабном исследовании, возникла потребность в широкой аудитории, и достичь её стало возможно, благодаря Интернету. Анкета для онлайн-исследования полностью помещалась на одной веб-странице, прокручивая которую, пользователи могли переходить от одного вопроса к другому. Вверху страницы помещался мультимедийный ролик – трейлер фильма, затем размещались блок с инструкцией заполнения опросного листа и собственно вопросы, которые позволяли установить отношение к трейлеру и демографические характеристики респондента. После отправки анкеты пользователю демонстрировалось распределение ответов, полученных к моменту заполнения анкеты. Конечно, веб-сайт, созданный специально для нашего исследования, не имел и не имеет широкой популярности, поэтому вопрос о привлечении аудитории возник естественным путём. Для распространения ссылки на сайт исследования использовалась, в том числе, реклама.

В сообществе «Киномания», где рекламировалось исследование, по состоянию на январь 2014 года состояло более 3 млн пользователей социальной сети «ВКонтакте» (на март 2014 года в группе было 4 891 113 участников). Указанное сообщество является тематическим, и объединяет поклонников кино, которое можно назвать массовым. Реклама имела вид записи на главной странице сообщества – постер для привлечения внимания, текст с приглашением принять участие в исследовании и ссылка на веб-сайт с анкетой. В течение часа после размещения реклама занимала первую строчку в списке записей сообщества и автоматически транслировалась в новостную ленту пользователей. По истечении часа в группе появлялась новая запись, и рекламное сообщение опускалось на главной странице на одну строчку вниз. В течение суток реклама присутствовала в группе, после чего удалялась администратором сообщества. По данным Яндекс.Метрика, страницу фильма «Чемпионы», которая и рекламировалась в социальной сети, за период 17-19 января 2014 года посетили 1260 уникальных пользователя (всего зарегистрировано 1817 просмотров страницы). При этом собрано 409 анкет. Хотя в сообществе рекламировалась страница с анкетой для конкретного фильма, по завершении опроса пользовали могли выбрать другие фильмы для оценки, и некоторые пользовались предоставленной возможностью.

Таким образом, в терминах социологических исследований выборка являлась добровольной. Данный тип выборки критикуется за свою не случайность: добровольцы не выбираются из распределения генеральной совокупности, и поэтому результаты исследования не могут обобщаться на всё сообщество. Однако результаты, полученные авторами, показали, что посетители сайта исследования соответствуют аудитории кинотеатров: исследование с помощью аудитории ВКонтакте проводилось дважды, и распределение респондентов по демографическим характеристикам менялось незначительно [11]. Между тем, эффективность рекламы исследования оказалась крайне низкой. Во-первых, относительно числа активных пользователей количество собранных анкет является пренебрежимо малым – на уровне сотых процента. Во-вторых, повторное использование того же сообщества для привлечения респондентов показало кратное снижение количества заполненных анкет. Количество анкет, поступавших в результате рекламы исследования, не могло компенсировать размещение платного объявления, и от этой практики решено отказаться.

Неполная конверсия посетителей в заполненные анкеты – например, 1260 посетителей принесли лишь 409 анкет для фильма «Чемпионы» -заставляет, однако, задуматься над тем, как побудить пользователей Интернета заполнять оценивать трейлеры. Безусловно, многие хранилища видео-роликов в Интернете предлагают оценивать своё содержимое. Но инструментом при этом является балльная шкала или счётчик положительных и негативных оценок. Для качественной оценки пользователям доступны комментарии. Данный инструмент является достаточно скудными по сравнению с 21 шкалой в авторском исследовании, и мотивация выставить такое количество оценок должна быть высокой. Так, какие же стимулы к заполнению анкет известны исследователям?

Рекомендательный сервис как источник оценок

В исследовании [4] подходов к объяснению участия в онлайн-опросах, которое сопровождается обширным обзором и систематизацией литературы по соответствующей тематике, выделяются следующие группы стимулов:

• •    безусловная оплата участия: вместе с приглашением потенциальный респондент получает деньги или подарочный сертификат – оплата, таким образом не зависит от заполнения анкеты;

• •    оплата по результатам заполнения анкеты: участники получают оплату лишь в случае полного заполнения анкеты;

• •    знакомство с результатами: по итогам опроса респонденты получают обратную связь в виде информации о себе либо о выборке в целом.

Другая публикация [15] демонстрирует результаты опроса самих респондентов об их мотивации: денежное вознаграждение отметили лишь 6% опрошенных, остальных привлекает возможность узнать о новинках рынка, желание повлиять на качество товаров и услуг, а также сам процесс исследования. Именно те, кто готов оценивать новинки бесплатно, представляют большой интерес. Во-первых, по той причине, что они не подвержены проблеме влияния оплаты на качество опроса. Во-вторых, поскольку правдивые ответы, по убеждению самих респондентов, вносят вклад в создании ценности для всего общества (ответ «Я надеюсь, что мои ответы помогут улучшить качество товаров и услуг» в упомянутом исследовании [15]). Для получения стабильного потока оценок новинок кинофильмов необходимо опираться именно на личную заинтересованность зрителей.

В сети достаточно энтузиастов, готовых генерировать коллективное благо. Самым ярким тому примером является Википедия. И эффективным способом мотивации оценивания трейлеров может являться именно производство общей ценности, которая проявляется в двух аспектах.

Во-первых, оценку можно распространить на сам фильм. Причём речь идёт не о приравнивании оценки рекламного ролика к оценке самого фильма, а об оценке последнего по той же методике. То есть пользователь оценивает как трейлер, так и сам фильм по тем же эмоциональным категориям, что даёт базу для сопоставления ожиданий аудитории с действительностью. Известно, что рекламный ролик – трейлер можно составить множеством способов, комбинируя те или иный кадры из фильма. В результате, продюсер вполне может предложить поклонникам динамичных фильмов двухминутную нарезку с погоней, которая занимает в фильме не более десяти минут, а всё остальное время полуторачасового фильма занимает размеренное развитие сюжета. Заинтересованные зрители могут посмотреть фильм, но их ожидания не будут оправданы. Сравнение оценок трейлера и фильма, таким образом, может лечь в основу механизма, который препятствовал бы манипулированию аудиторий со стороны производителей кинофильмов.

Во-вторых, оценка по обсуждаемой методике может быть встроена в рекомендательный сервис. Исследователи рассматривают последние как механизм фильтрации контента69 в условиях его лавинообразного нарастания: ранжируя объекты и рекомендуя друг другу действительно полезный и интересный контент, пользователи коллективными усилиями вытесняют с рынка невостребованный контент [10]. Известные методики [1] составления рекомендаций цифрового контента основаны на поиске аналогов понравившегося контента, отслеживания характеристик пользователей и их поведения в сети [8] или сравнения списков избранного у различных пользователей [5]. Последний подход – рекомендация объекта, понравившегося пользователю с похожими вкусами – также называется «коллаборативной фильтрацией». Однако оценка в рекомендательном сервисе, если она присутствует, имеет всего одну шкалу с условной полярностью «нравится-не нравится». Набор эмоциональных шкал позволяет чётче определить, какое эмоциональное состояние связано с фильмом, и это знание позволяет обсуждать услугу подбора фильма под заданное эмоциональное состояние. Аналогично тому, как сегодня пользователи ищут контент, применяя разнообразные фильмы, с новой услугой пользователи могут выбирать фильмы, настраивая желаемую интенсивность базовых эмоций. Однако эффективность методики для разработки инструмента подбора фильма с заданным эмоциональным профилем неочевидна. Как показывают исследования, советы друзей – то есть отзывы публики – действительно важны для зрителей [13]. То есть люди прислушиваются к рекомендациям. Но не всякая рекомендация оказывается полезной. Так, например, участие конкретного актёра [13] или режиссёра заметно влияет на решение о просмотре, и априори нельзя предугадать, связаны ли положительные эмоции от просмотра с сюжетом, либо относятся к знакомому лицу в кадре. Соответственно, если определяющим фактором эмоционального состояния одного зрителя явился актёр, фильм может сформировать иное впечатление у тех, кому важнее спецэффекты или музыкальное сопровождение фильма. Внутри референтной группы, напротив, рекомендация на основе эмоциональных характеристик может оказаться вполне работоспособной.

Как видно, результаты, полученные в соответствие с обсуждаемой методикой, могут служить основой для разработки сервисов, стимулирующих зрителей раскрывать свои оценки, поскольку предоставляют достаточные ценности: подбор фильма под заданное состояние, фильтрация контента и создание обратной связи для производителей, побуждая последних следить за соответствием содержания трейлеров и кинофильмов.

• ⁶⁹ Понятие «контент» используется как более краткое название введённого Хэлом Вэриэном термина «информационные продукты»: «всё, что может быть оцифровано» [7].

Заключение

В заключении необходимо отметить ещё один важный вопрос: встраивание методики в схему потребления контента с постфактумной оплатой. Разработанная методика демонстрирует приемлемую точность прогнозирования [12], способность заинтересовать в Интернете аудиторию, близкую к посетителям кинотеатров [11], и, как показано выше, имеет перспективы для мотивации пользователей к выставлению оценок, благодаря встраиванию в рекомендательный сервис. Однако развитие рекомендательных сервисов может перерасти в рынок цифрового контента без потребности в кинотеатрах, где пользователи оплачивают работу лишь тех авторов, чьи произведения считают ценными лично для себя [10]. При отсутствии кинотеатров отпадает необходимость в прогнозировании кассовых сборов. Тем не менее, сборы не иссякают – они принимают форму пожертвований от пользователей, которые также поддаются прогнозированию [9], хотя и на основе иных подходов. В экономике с постфактумной оплатой методика прогнозирования спроса на кинофильмы по эмоциональной оценке трейлеров может пригодиться также для финансирования краудфандинговых кампаний, которые по своей сути являются мероприятием по сбору пожертвований для реализации проекта. Если после просмотра фильма пользователь раскроет своё эмоциональное впечатление от просмотра, ему могут быть предложены трейлеры ещё не снятых фильмов на предмет финансирования их производства. На современных краудфандинговых площадках каждый проект сопровождается рекламным роликом. Такие ролики существуют и для компаний по сбору средств на съёмки фильма. Ролики в виде трейлеров могут быть оценены и рекомендованы тем пользователям, которые могут заинтересоваться проектам, высоко оценив просмотренный фильм с близким эмоциональным профилем. Таким образом, встраивание эмоциональной оценки в рекомендательный сервис имеет перспективы не только отсеивать уже произведённый контент низкого качества, но и поддерживать производство фильмов, способных заинтересовать общество.

Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ, проект № 13-06-00394.