Андрей Татарников - Измерения и прогнозы в киноиндустрии. Модели и эксперименты

Исследования Остина и Гордона (Austin, Gordon, 1987), а также Де Сильвы (De Silva, 1998) показывают, что жанр фильма выступает наиболее важным фактором для потребителей при принятии решения просмотра конкретного фильма. Более того, студии заинтересованы в подобного рода информации, если решение о производстве фильмов в определенном жанре воздействует на степень влияния звезд, задействованных в этом фильме. Например, производство фильмов в более привычных и популярных жанрах, таких как драмы или комедии, возможно, обеспечит студии большей гибкостью, чем привлечение не самых лучших и высокооплачиваемых звезд. Таким образом, фильм должен иметь меньшие затраты и увеличение прибыли. С другой стороны, зрители могут отказаться от кино, потому что в нем задействованы менее привлекательные звезды. Это может вызывать трудности, потому что зарплаты звезд и другие издержки производства неуклонно растут. Кроме того, неясно, является ли участие более привлекательной звезды гарантией успеха, потому что возможные негативные отзывы критиков могут смягчить влияние звезд на производительность кассы. В последнем сценарии, студии могут попытаться «управлять» процессом производства, о чем говорится у Элайшберга и Сони в их совместном труде (Eliashberg, Sawhney, 1994). Наконец, поскольку негативные отзывы сказываются на производительности, студии могут выбрать более привычные жанры, чтобы снизить риски. Важность этих управленческих решений очевидна.

Уникальная природа кино как товарного рынка, по сравнению с другими рынками, значительно повышает важность жанров. В частности, в отличие от других рынков, в которых множество известных брендов конкурируют между собой, на кинорынке каждую неделю выходят от двух до пяти новых фильмов. Следующий фильм отличается от предыдущего, и каждую неделю или две недели потребители должны решать, какие фильмы смотреть. Если бы не было жанров, по которым можно классифицировать фильмы – потребители нашли бы повторное решение проблем слишком утомительным и напряженным (Desai, Basuroy, 2005).

Алек Кеннеди в своей работе рассмотрел взаимосвязь между кассовыми сборами фильмов и обзорами критиков относительно данных фильмов (Kennedy, 2008). Элайшберг с коллегами с помощью статистических методов обработки текстовой информации выявлена взаимосвязь между содержанием сценария и кассовыми сборами фильма (Eliashberg et al, 2007). Евгений Антипов и Елена Покрышевская из Высшей школы экономики в своей работе пришли к выводу, что для адекватного анализа кассовых сборов первой недели фильмов необходимо раздельно анализировать различные типы фильмов (Antipov, Pokryshevskaya, 2010).

Помимо кассовых сборов, некоторые исследователи пытались прогнозировать рейтинги фильмов, такие как IMDb (Andrei et al, 2012). Остин и Патак создали алгоритм для прогноза рейтинга фильма на основе данных об участниках процесса производства кинокартины: актерах, режиссерах и сценаристах (Achal, Manas, 2011).

Агент-ориентированное моделирование также было использовано для решения задач по построению прогнозов в киноиндустрии. Агент-ориентированное моделирование (АОМ) является средством получения знаний, основанным на построении совокупности агентов с определенным набором свойств (Бахтизин, 2008). Такой вычислительный инструмент позволяет воссоздавать различные общественные процессы – от регулирования светофоров до распространения инфекционных заболеваний. Возможность задать модель поведения отдельных агентов позволяет максимально приблизить модельный мир к реальности. Одними из первых исследователей, воспользовавшихся данным подходом к прогнозированию кассовых сборов, стали Клаудио Панико и Себастиано Алессио Дельре из университета Боккони (Panico et al, 2010). В 2010 году ими была опубликована статья «Конкуренция в Голливуде. Теоретико-игровой метод в сравнении с агент-ориентированной моделью». В этой работе сравниваются два разных подхода, один из которых можно отнести скорее к разряду количественных моделей, а второй – поведенческих. Авторы исследуют дуополию, в которой кинопродюсеры конкурируют за зрительскую аудиторию, неоднородную по своим вкусам и предпочтениям. Устанавливая рекламный и производственный бюджеты, продюсеры влияют на количество зрителей, пришедших в кинотеатры. Авторы рассматривают три периода. В первый период производители одновременно и независимо друг от друга определяют уровни расходов на рекламу и производство. Второй период характеризуется количеством зрителей, пришедших в кинотеатры под влиянием рекламных компаний. В третий период вторая волна посетителей кинотеатров определяется благодаря «сарафанному радио».

Киноиндустрия очень своеобразна во многих отношениях: существует единая цена, огромные инвестиции в маркетинговые компании на первой неделе проката, «сарафанное радио» оказывает влияние на количество зрителей, пришедших в кинотеатры и так далее. Огромные инвестиции в производство и маркетинг, осуществляемые кинокомпаниями в условиях острой конкуренции приводят к сложным стратегическим взаимодействиям. Теоретико-игровой анализ представляется естественным инструментом для изучения этих взаимодействий, помогающим отыскать новый способ понимания сути поведения продюсеров и функционирования отрасли.

Однако, как справедливо отмечают участники киноиндустрии, отраслевые практики нередко полагаются на интуицию и эмпирические правила. Поэтому ряд исследователей строит свои рассуждения, подразумевая, что решения на рынке не полностью рациональны. В этой связи возникает вопрос о том, каким образом различные правила или эвристики влияют на динамику конкуренции и эволюцию отрасли и как это можно сравнить с прогнозами моделей, построенных с учетом полной рациональности.

В своей работе исследователи из университета Боккони анализируют взаимодействия кинопродюсеров, согласовав два различных подхода. Во-первых, моделируется рынок дуополии, чтобы изучить конкуренцию кинопроизводителей, пытающихся привлечь аудиторию в кинотеатры. Авторы учитывают производственные бюджеты, влияющие на качество готового продукта, а также рекламные бюджеты, привлекающие людей в кино. Особенно обращается внимание на следующее: как совокупность потребителей с различными вкусами реагирует на варианты распределения денежных средств между бюджетами и как эффект «сарафанного радио» влияет на размеры зрительской аудитории. Основной результат заключается в том, что поведение производителей в равновесии не противоречит эмпирическим данным, которые говорят о том, что расходы на рекламу, в среднем, составляют 30—35%.

Во-вторых, вооружившись результатами формального анализа, авторы создают агент-ориентированную модель, чтобы сравнить теоретические прогнозы с экспериментальным планом. Ими используются различные эвристики относительно выбора бюджетов и сравниваются результаты моделирования с анализом равновесия формальной модели. Во многих сценариях результаты моделирования определяют уровень прибыли кинопродюсеров, которая выше, чем предполагается по соответствующему равновесию Нэша.