Um time de pesquisadores da 20th Century Fox desenvolveu uma inteligência artificial capaz de dizer que tipo de público estará mais propenso a assistir a um filme analisando apenas o trailer. O modelo de aprendizado profundo, chamado pelo estúdio de Merlin Video, consegue identificar elementos como cores, paisagens e rostos em um vídeo – e, a partir disso, determinar como será o desempenho de um filme entre diferentes audiências.
Como qualquer sistema do tipo, a ferramenta foi “abastecida” muitos dados – no caso, centenas de trailers e dados de público relacionados a cada um dos filmes, todos lançados previamente.
Analisando esse banco de informações, a IA aprendeu a identificar os padrões e a ligar determinados elementos visuais a uma certa audiência. E embora tenha sido treinado com obras que já haviam saído dos cinemas, o modelo também conseguiu prever com bastante eficiência o público de longas-metragens que ainda não haviam chegado às salas.
Segundo o artigo publicado pelos pesquisadores, a ferramenta será útil para planejar franquias, otimizar janelas de lançamento e executar campanhas de marketing cada vez mais precisas. Caso seja aplicada massivamente, é bem provável que ela inclusive mude a dinâmica dos trailers, que hoje já é bem diferente de alguns anos atrás.
Com as redes sociais, mais do que resumir uma história, o vídeo precisa capturar a atenção dos espectadores o mais rápido que puder. É por isso que, no Facebook, os trailers costumam começar com aquela sequência rápida de imagens. Sabendo previamente que tipo de público um trailer vai atrair, é possível que estúdios comecem a desenvolver versões diferentes deles para chamar a atenção de audiências distintas.
Entretanto, é bom ressaltar que o modelo de aprendizado profundo da Fox ainda não é perfeito. Como ele analisa apenas as imagens, as previsões podem não ser perfeitas, já que o roteiro de um filme também costuma pesar nas decisões dos espectadores. Por isso, a ideia dos pesquisadores é unir texto e vídeo em um eventual próximo sistema.
Via olhar digital
