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    基于隨機森林算法的國產(chǎn)電影票房影響因素分析

    2019-04-30 11:11:14高尚
    智富時代 2019年3期
    關(guān)鍵詞:電影票房影響因素

    高尚

    【摘 要】為得出影響我國國產(chǎn)電影票房的主要因素,利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù),爬取藝恩網(wǎng)站2010-2018年排名在前30的電影數(shù)據(jù),共計270部。同時基于隨機森林回歸算法構(gòu)建電影票房預(yù)測模型。根據(jù)模型得出,同檔期影片競爭、片花和預(yù)告片播放量以及點映票房三個指標(biāo)是影響國產(chǎn)電影票房的主要因素

    【關(guān)鍵詞】電影票房;隨機森林回歸算法;影響因素

    一、前言

    2019年春節(jié)檔首周票房高達(dá)58.3億,接近2010年全年總票房。整個春節(jié)檔期間,電影《流浪地球》狂攬46億票房,位居中國影史第二位。從08年的43.41億總票房到18年的近600億票房,我國電影市場迅速發(fā)展。不僅吸引眾多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)重金投入,同時極大的促進(jìn)了我國文化產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。隨著國家逐步放開電影投資對民間資本的限制,越來越多的人選擇參與到電影投資中,希望從中獲利。然而,由于電影產(chǎn)品的獨特性,對其進(jìn)行準(zhǔn)確把握進(jìn)而合理投資是難以做到的。因此,分析電影票房的影響因素,進(jìn)而降低電影投資中存在的風(fēng)險,對于參與該項投資的民間資本和相關(guān)的投資企業(yè)都是有益的。

    二、文獻(xiàn)綜述

    由于建國初期社會的封閉性,國內(nèi)電影行業(yè)的發(fā)展受到極大限制。直到20世紀(jì)初,仍然存在電影種類單一、投資機制不成熟的問題。同時期,國外對于電影行業(yè)的預(yù)測、影響因素分析做過大量研究,其中,Litman[1]在1989年提出電影票房的預(yù)測應(yīng)從創(chuàng)意、發(fā)行、銷售三個角度來進(jìn)行分析,并基于導(dǎo)演、演員檔期等10個變量建立了多元回歸模型,對電影票房進(jìn)行預(yù)測。Sochay[2]在Litman的基礎(chǔ)之上,引入放映周數(shù)、市場集中度等變量,使得模型的變量數(shù)達(dá)到22個。隨著機器學(xué)習(xí)算法的不斷發(fā)展,眾多外國學(xué)者也開始嘗試將機器學(xué)習(xí)模型應(yīng)用于電影票房的預(yù)測。其中,Sharda[3]首先嘗試基于MLP模型,進(jìn)行電影票房的分類研究;在這之后,Barman[4]于2012年提出利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對電影票房進(jìn)行預(yù)測,但其模型過于簡單,僅涉及一個隱藏層,難以準(zhǔn)確的學(xué)習(xí)出數(shù)據(jù)的高度非線性結(jié)構(gòu)。

    國內(nèi)學(xué)者的研究中,陳白鶴[5]等于2005年提出電影票房應(yīng)取決于電影品牌、特征、專家評級和觀眾評價以及電影的銷售方這四個方面;張玉松[6]則在考慮異方差的基礎(chǔ)上,綜合考慮導(dǎo)演和演員來量化電影品牌,并基于加權(quán)最小二乘法估計,得出電影品牌與票房之間存在正相關(guān)關(guān)系;在數(shù)據(jù)分布方面,王錚[7]注意到我國電影票房存在明顯的“二八效應(yīng)”(高偏態(tài)性),故采用臨界值方法,構(gòu)建Logit模型進(jìn)行回歸,并得出是否續(xù)集、電影評分、上映檔期、明星和導(dǎo)演效應(yīng)對票房有著積極影響,而居民收入無顯著影響。在利用機器學(xué)習(xí)方法對電影票房的研究方面,張慧[8]等提出基于深度學(xué)習(xí)模型對電影票房進(jìn)行預(yù)測,但其數(shù)據(jù)樣本過小,僅有50部影片,估計的結(jié)果說服力不大;張雪[9]等嘗試運用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對國內(nèi)電影票房進(jìn)行預(yù)測,但忽視電影成本、電影評分等重要數(shù)據(jù)導(dǎo)致所得結(jié)果并不理想。

    相關(guān)研究中,較少涉及使用機器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行電影票房的影響因素分析。因此,本文選用隨機森林回歸算法構(gòu)建國產(chǎn)電影票房的預(yù)測模型,同時計算出影響電影票房的主要因素,以便拓寬該領(lǐng)域的相關(guān)研究,并為電影投資人提供一定的投資依據(jù)。

    三、變量選取

    數(shù)據(jù)方面,考慮到電影票房數(shù)據(jù)存在的嚴(yán)重偏態(tài)性,本文選取2010-2018年在國內(nèi)上映的且排名在當(dāng)年前30位的國產(chǎn)電影,共計270部,并通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)獲取相應(yīng)的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于藝恩網(wǎng)站i。除此之外,2010年以來國務(wù)院前后制訂了一系列的政策來扶持內(nèi)地電影行業(yè)的發(fā)展,因此本文的數(shù)據(jù)選取時間段也充分考慮了數(shù)據(jù)的時效性。

    四、模型構(gòu)建

    (一)隨機森林回歸模型

    由于電影票房數(shù)據(jù)之間存在高度非線性關(guān)系,即某一特定變量難以線性對應(yīng)票房數(shù)值,兩者之間的變化往往是非線性相關(guān)的,因此采用以往的計量模型進(jìn)行分析難免會產(chǎn)生偏差。

    為更好的挖掘出數(shù)據(jù)之間的非線性關(guān)系,我們選用隨機森林回歸模型來構(gòu)建電影票房預(yù)測模型,該模型不僅可以用來預(yù)測某部電影的具體票房情況,還可根據(jù)整體數(shù)據(jù)情況,給出各個變量對電影票房的重要性大小,分析電影票房的影響因素。除此之外,該模型的分類形式隨機森林分類算法在數(shù)據(jù)的分類領(lǐng)域也被廣泛的應(yīng)用。

    隨機森林回歸模型集成了若干子模型,采用bootstrap重抽樣方法選擇訓(xùn)練樣本,共抽取n次,并賦予每個樣本等權(quán)重;在子模型的權(quán)重賦值上,每個子模型等權(quán)重。除此之外,通過隨機抽樣方法構(gòu)建模型可有效降低數(shù)據(jù)的過擬合以及噪聲對模型的影響。

    (二)結(jié)果分析

    在訓(xùn)練時,我們采用10次交叉驗證的方法,驗證模型是否出現(xiàn)過擬合。同時,我們基于R2指標(biāo)來檢驗?zāi)P偷挠?xùn)練效果,并與單個樹回歸子模型進(jìn)行對比,驗證隨機森林回歸模型的有效性,具體結(jié)果見表2。

    可以看出,基于隨機森林算法構(gòu)建的票房預(yù)測模型可以較準(zhǔn)確的擬合所給數(shù)據(jù)。除此之外,通過計算刪除某個變量前后模型結(jié)果的變化,本文得出了影響電影票房的主要因素及其對應(yīng)的重要性大小,具體見表3。

    可以發(fā)現(xiàn),在所選的指標(biāo)中,同檔期影片競爭、片花和預(yù)告片播放量以及點映票房是影響我國電影票房的三個主要因素,而是否改編以及是否續(xù)集對電影票房的影響較小。因此,為了保證上映影片能夠取得高票房,電影的制作和發(fā)行方應(yīng)更加注重影片的前期宣傳工作,以便營造良好口碑來贏得觀眾青睞;同時應(yīng)盡量避免與多部強勢影片同時上映,以免同期票房過多流失。

    五、總結(jié)

    本文通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù),在藝恩網(wǎng)站上抓取2010-2018年中國國產(chǎn)電影票房排名在前30的相關(guān)數(shù)據(jù),并基于隨機森林算法構(gòu)建了國產(chǎn)電影票房的預(yù)測模型。并得出同檔期影片競爭、片花和預(yù)告片播放量以及點映票房三個指標(biāo)是影響國產(chǎn)電影票房的主要因素,而相比之下,電影否改編以及是否續(xù)集對票房的影響較小。相關(guān)結(jié)論既可以為民間投資者提供一定的投資參考,也可為電影的制片人、發(fā)行方等提供指導(dǎo),助力電影票房實現(xiàn)新的突破。

    注釋:

    i http://www.cbooo.cn/year?year=2019

    【參考文獻(xiàn)】

    [1]Barry R. Litman,Linda S. Kohl, Predicting Financial Success of Motion Pictures:The 80s Experience[J]. Journal of Media Economics 1989:51-95.

    [2]Sochay S. Predicting the Performance of Motion Pictures[J]. Journal of Media Economics,1994,7(4):1-20.

    [3]Ramesh Sharda; DursunDelenShard.Predicting Box-Office Success of Motion Pictures with Neural Networks[J].Expert Systems with Applications,2006,30(2):243-254

    [4]Barman; D.;Chowdhury; N.;Singha.To Predict Possible Profit/Loss of a Movie to be Launched Using MLP with Back-PropagationLearning[C].NJ:IEEE Press,2012,15(06):322-325

    [5]Byeng-Hee Chang and Eyun-Jung Ki.Devising a Practical Model for Predicting Theatrical Movies Success:Focusing on the Experience Good Property[J]. Journal of Media Economics 2009,18(3):61-97

    [6]張玉松; 張鑫 電影票房的影響因素分析[J].經(jīng)濟論壇2009(4)

    [7]王錚; 許敏 電影票房的影響因素分析——基于Logit模型的研究[J] 經(jīng)濟問題探索 2013(11)

    [8]張慧,王世偉. 基于深度學(xué)習(xí)對電影票房的預(yù)測[J]. 湖北第二師范學(xué)院學(xué)報,2017(8)

    [9]張雪. 基于深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電影票房預(yù)測[D]. 北京 首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué),2017.

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