演員紅不紅,人工智能幫你算
據(jù)英國《自然·通訊》雜志近日發(fā)表的一篇論文,英國科學家團隊報告了一種機器學習方法,能以較高的準確率預測一名電視或電影演員最高產(chǎn)的年份是否已經(jīng)出現(xiàn)。這項研究認為,最高產(chǎn)的年份傾向于出現(xiàn)在演員的事業(yè)發(fā)展初期。
英國倫敦瑪麗王后大學研究人員盧卡斯·拉卡斯及同事,此次利用一個機器學習算法及全球數(shù)據(jù)庫,研究了1888年至2016年間200多萬名熒幕演員的產(chǎn)出時間模式,發(fā)現(xiàn)大部分演員在其演藝生涯當中很少有署名作品,而少數(shù)演員擁有逾100個署名作品,因此在工作分配方面呈現(xiàn)出“富者愈富”的現(xiàn)象。
團隊報告稱,雖然演員在其演藝生涯中的工作時間占比不可預測,但是活躍期和沉寂期呈現(xiàn)出集聚現(xiàn)象,即如果演員在特定的一年工作了,那么他們在第二年有工作的可能性更大;同樣如果前一年沒有工作,下一年有工作的可能性就更小。研究人員表示,依據(jù)演員的過往工作經(jīng)歷,有可能以85%的準確率,預測一名演員的最高產(chǎn)年份是否已經(jīng)出現(xiàn)。
據(jù)報告稱,考慮到整體電影電視行業(yè)的失業(yè)率達90%,而且僅有約2%的熒幕演員能夠通過表演維持生計,因此只要擁有充足的工作量(持續(xù)的產(chǎn)出),對于大部分演員來說,就能稱得上成功了。
而通過機器學習算法預測一名演員的最高產(chǎn)年份,結(jié)果顯示,最高產(chǎn)的年份通常傾向于出現(xiàn)在演員的事業(yè)發(fā)展初期,且這種效應在女演員群體中更加明顯,女演員的演藝生涯也有更大概率比男演員短。

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