演员红不红,人工智能帮你算
据英国《自然·通讯》杂志近日发表的一篇论文,英国科学家团队报告了一种机器学习方法,能以较高的准确率预测一名电视或电影演员最高产的年份是否已经出现。这项研究认为,最高产的年份倾向于出现在演员的事业发展初期。
据英国《自然·通讯》杂志近日发表的一篇论文,英国科学家团队报告了一种机器学习方法,能以较高的准确率预测一名电视或电影演员最高产的年份是否已经出现。这项研究认为,最高产的年份倾向于出现在演员的事业发展初期。
英国伦敦玛丽王后大学研究人员卢卡斯·拉卡斯及同事,此次利用一个机器学习算法及全球数据库,研究了1888年至2016年间200多万名荧幕演员的产出时间模式,发现大部分演员在其演艺生涯当中很少有署名作品,而少数演员拥有逾100个署名作品,因此在工作分配方面呈现出“富者愈富”的现象。
团队报告称,虽然演员在其演艺生涯中的工作时间占比不可预测,但是活跃期和沉寂期呈现出集聚现象,即如果演员在特定的一年工作了,那么他们在第二年有工作的可能性更大;同样如果前一年没有工作,下一年有工作的可能性就更小。研究人员表示,依据演员的过往工作经历,有可能以85%的准确率,预测一名演员的最高产年份是否已经出现。
据报告称,考虑到整体电影电视行业的失业率达90%,而且仅有约2%的荧幕演员能够通过表演维持生计,因此只要拥有充足的工作量(持续的产出),对于大部分演员来说,就能称得上成功了。
而通过机器学习算法预测一名演员的最高产年份,结果显示,最高产的年份通常倾向于出现在演员的事业发展初期,且这种效应在女演员群体中更加明显,女演员的演艺生涯也有更大概率比男演员短。
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