Theo một nghiên cứu đăng trên tạp chí New Journal of Physics của Đức, các nhà nghiên cứu thuộc khoa toán học ứng dụng và vật lý của trường Đại học Tottori, Nhật Bản, đã thiết lập một mô hình toán học có thể giúp dự đoán mức độ thành công của một bộ phim về doanh thu. >>> Ngừa sẹo bằng… mô hình toán ...
Theo một nghiên cứu đăng trên tạp chí New Journal of Physics của Đức, các nhà nghiên cứu thuộc khoa toán học ứng dụng và vật lý của trường Đại học Tottori, Nhật Bản, đã thiết lập một mô hình toán học có thể giúp dự đoán mức độ thành công của một bộ phim về doanh thu.
Các nhà nghiên cứu này đã sử dụng những khoản tiền chi phí cho quảng cáo hàng ngày của 25 bộ phim được trình chiếu tại các rạp của Nhật Bản như "Avatar," "Da Vinci Code," "Pirates of Caribbean 3" hoặc "Spider-Man 3" như là những số liệu để xây dựng mô hình trên.
Ngoài ra, họ cũng đã đánh giá mức độ quảng cáo xung quanh các bộ phim thông qua số lần phim được đưa lên các mạng xã hội và tính toán khả năng của một cá nhân đi xem một bộ phim tại một rạp của Nhật Bản.
Theo những nhà nghiên cứu nói trên, các kết quả tính toán dưới dạng đồ họa đã rất tương ứng với doanh thu trên thực tế của các bộ phim và khiến cho họ nghĩ rằng mô hình toán học này có thể cung cấp một chỉ số tương đối tốt về thành công của một bộ phim, thậm chí trước khi nó được trình chiếu.
Mô hình này có thể áp dụng cho những thị trường thương mại khác như âm nhạc trực tuyến, đồ uống có ga hoặc những sự kiện mang tính địa phương.
Một nghiên cứu đăng trên tạp chí New Journal of Physics cho biết các nhà khoa học Nhật Bản đã xây dựng một mô hình toán học nhằm dự đoán doanh thu của một bộ phim. Công trình do các nhà nghiên cứu thuộc khoa toán học ứng dụng và vật lý của Đại học Tottori thực hiện. Mục tiêu của mô hình là đánh giá mức độ thành công thương mại của phim dựa trên những dữ liệu có thể quan sát trước và trong thời gian phát hành.
Nhóm nghiên cứu đã thu thập số liệu liên quan đến 25 bộ phim được trình chiếu tại các rạp ở Nhật Bản. Danh sách này gồm những tác phẩm như Avatar, Mật mã Da Vinci, Cướp biển vùng Caribbean 3 và Người Nhện 3. Các khoản chi cho quảng cáo hằng ngày của từng bộ phim được sử dụng làm một trong những nguồn dữ liệu chính để xây dựng mô hình.
Bên cạnh chi phí quảng cáo, các nhà nghiên cứu còn xem xét mức độ xuất hiện của mỗi bộ phim trên mạng xã hội. Số lần một tác phẩm được nhắc đến hoặc đưa lên các mạng xã hội được dùng để đánh giá phạm vi lan truyền của hoạt động quảng bá. Cách tiếp cận này nhằm phản ánh không chỉ số tiền được chi cho quảng cáo mà còn cả mức độ chú ý mà bộ phim tạo ra trong công chúng.
Mô hình cũng tính đến khả năng một cá nhân quyết định đến xem một bộ phim tại một rạp chiếu ở Nhật Bản. Yếu tố này giúp liên kết hoạt động quảng cáo với hành vi đi xem phim của khán giả. Từ những dữ liệu đó, nhóm nghiên cứu tìm cách mô tả mối quan hệ giữa cường độ quảng bá, sự quan tâm của công chúng và doanh thu thực tế.
Các kết quả tính toán được trình bày dưới dạng đồ họa để so sánh với doanh thu đã ghi nhận của các bộ phim. Theo thông tin từ nghiên cứu, những kết quả này tương ứng khá rõ với doanh thu thực tế. Mức độ tương ứng đó khiến các nhà nghiên cứu cho rằng mô hình có thể trở thành một chỉ số tương đối tốt để đánh giá triển vọng thành công của một bộ phim.
Điểm đáng chú ý là mô hình được cho là có thể đưa ra đánh giá ngay cả trước khi phim chính thức trình chiếu. Nếu được áp dụng trong giai đoạn chuẩn bị phát hành, công cụ này có thể cung cấp thêm thông tin cho việc xem xét hiệu quả quảng bá. Nguồn nghiên cứu không nêu rằng mô hình có thể thay thế hoàn toàn các phương pháp đánh giá khác trong ngành điện ảnh.
Dữ liệu được sử dụng trong công trình tập trung vào các bộ phim chiếu tại thị trường Nhật Bản. Vì vậy, khả năng áp dụng mô hình ở những thị trường khác cần được xem xét dựa trên đặc điểm của từng nơi. Thói quen khán giả, cách phân phối phim và hoạt động quảng cáo có thể tạo ra những dữ liệu khác với nhóm phim được nghiên cứu.
Các nhà nghiên cứu cho rằng phương pháp này không chỉ giới hạn trong lĩnh vực điện ảnh. Mô hình có thể được áp dụng cho một số thị trường thương mại khác, chẳng hạn như âm nhạc trực tuyến, đồ uống có ga hoặc các sự kiện mang tính địa phương. Tuy nhiên, nguồn thông tin chỉ ghi nhận tiềm năng mở rộng đó và không cung cấp kết quả thử nghiệm cụ thể trong các lĩnh vực nói trên.