Повышение эффективности государственной политики в сфере кинематографии с помощью машинного обучения

Институт социологии
ФНИСЦ РАН

Повышение эффективности государственной политики в сфере кинематографии с помощью машинного обучения



Дождиков А.В.
Повышение эффективности государственной политики в сфере кинематографии с помощью машинного обучения // Наука телевидения. 2024. Т. 20. № 2. С. 55–84.
ISSN 1994-9529
DOI: 10.30628/1994-9529-2024-20.2-55-84
РИНЦ: https://elibrary.ru/item.asp?id=72756149

Размещена на сайте: 03.12.24

Текст статьи на сайте журнала URL: https://tv-science.online/journals/20-2-povyshenie-effektivnosti-gosudarstvennoj-politiki-v-sfere-kinematografa-s-pomoshhyu-mashinnogo-obucheniya/ (дата обращения 03.12.2024)



Ссылка при цитировании:

Дождиков А.В. Повышение эффективности государственной политики в сфере кинематографии с помощью машинного обучения // Наука телевидения. 2024. Т. 20. № 2. С. 55–84.
DOI: 10.30628/1994-9529-2024-20.2-55-84

Аннотация

Проведено исследование массива прокатных данных российских национальных кинофильмов с февраля 2004 по сентябрь 2023 года с применением методов машинного обучения: отдельно рассмотрены успешные и неуспешные в прокате фильмы, проекты патриотической направленности. В исследовании использована ансамблевая модель машинного обучения HistGradientBoostingClassifier и последовательная полносвязная трехслойная нейросеть на основе библиотеки TensorFlow, базовые методы обработки естественного языка. Установлено, что патриотические фильмы имеют прокатные характеристики ниже, чем в среднем по рынку, и существенно отстают от успешных в прокате проектов российского кинематографа. Доказана возможность точного прогнозирования киносборов, прокатных характеристик, а также подбора параметров проекта и состава его творческой группы для улучшения результатов проката и увеличения охвата целевых аудиторий. Показано направление использования языковых моделей (на примере аннотаций кинофильмов) для создания эффективного киноконтента. Сделан вывод о необходимости комплекса мер по реализации государственной политики в сфере образования, информационных технологий, культуры и искусства, которая должна быть основана на создании единых медиафраншиз и «зонтичных брендов», включающих кинофильмы, сериалы, компьютерные, онлайн и настольные игры, музыкальную и иную продукцию. Внедрение результатов исследования повысит эффективность государственной политики, отдачу от государственных и частно-государственных инвестиций в сфере креативных индустрий. Кинематограф и креативная индустрия станут самоокупаемыми и приносящими доход секторами экономики. Использование данных проката других рынков позволит создавать более востребованный за рубежом контент как элемент «мягкой силы» и культурного влияния. Результаты исследования могут использоваться во время отбора и разработки кинопроектов «Фондом кино», Министерством культуры Российской Федерации, частными российскими инвесторами и киностудиями, органами власти и организациями, ответственными за распространение российского киноконтента за рубежом.

Ключевые слова:

государственная политика национальный кинематограф обработка естественного языка языковая модель машинное обучение искусственный интеллект нейросеть «мягкая сила» политика в сфере культуры Фонд кино Министерство культуры Российской Федерации Россотрудничество Росконгресс government policy national cinema natural language processing language model machine learning artificial intelligence neural network «soft power» cultural policy Cinema Foundation Ministry of Culture of the Russian Federation Rossotrudnichestvo Roscongress

Рубрики:

Социология культуры
Социальная политика и управление



Возможно, вам будут интересны другие публикации: