Андрей Татарников - Цифровое будущее культуры. Измерения и прогнозы

Среднее качество видео на трекере (по 10-бальной шкале), как и средний размер файла, соответствует формату DVD.

По крайней мере, двум из трех пользователей доступен кинотеатр вблизи места проживания. Один пользователь за 18 дней скачивает (если вообще что-то скачивает), в среднем, 1,6 фильмов. Всего 0,8% раздаваемых фильмов шли в кинотеатрах на момент раздачи. При этом доля потока закачек в большей степени приходится на новые фильмы.

На диаграмме (Рис. 1.5.) показано распределение пользователей по странам. Представлены почти все страны мира, при этом большая часть пользователей трекера из СНГ.

Как показано на диаграмме (Рис. 1.6.), более четверти русских пользователей трекера – москвичи. Интересно сравнить приведенное выше распределение пользователей по городам с подобным распределением, полученным с помощью общероссийских опросов населения, проводимых каждую неделю фондом «Общественное мнение».

Диаграмма на рис.1.7. заимствована из 32 выпуска аналитического бюллетеня «Интернет в России». На ней видно, что всего 12% пользователей интернета – из Москвы, что более чем в два раза меньше соответствующего показателя на Рис. 1.6. Этому есть два объяснения.

Первое из них состоит в том, что используемые нами базы данных для определения местоположений пользователей позволяют узнать местоположение только с точностью до города. Это означает, что часть пользователей из Подмосковья была определена нами как пользователи из Москвы.

Второе объяснение касается развитости интернета в столице и регионах. Дело в том, что интернет в Москве существенно дешевле, чем в регионах, поэтому в столице локальные сети не так развиты, а интернет представлен, в основном, глобальным уровнем. В регионах же, напротив, локальные сети высоко распространены, поэтому скачивание файла с трекера приводит к его скорейшему распространению на локальный уровень. Повторное скачивание файла с трекера другими пользователями в этом случае не требуется, а значит, доля таких пользователей существенно меньше.

Таким образом, предлагаемая методология позволяет оценить спрос на контент в интернете. Спрос на остальной (неоцифрованный) контент анализируется институтами, входящими в структуры Министерства Культуры. Они могут предоставить соответствующие данные.

Прогнозирование спроса на цифровой контент – перспективная задача. Тем не менее, здесь уже есть и специальные инструменты, и практические результаты.

В данном случае мы ограничимся лишь кратким описанием одного примера – прогнозирования кассовых сборов на основе анализа зрительских эмоций при просмотре трейлеров. В основе подхода лежит достаточно универсальная идея – потребление искусства, включая искусство кино, рассматривается как поток эмоций. Кино в этом смысле – очень яркий пример. Он хорош еще и тем, что кино – не только искусство, но и бизнес, а потому разработка новых методик прогнозирования кассовых сборов в кинопрокате – насущная потребность кино как бизнеса. Наличие эффективного инструмента – объективная потребность уменьшить неопределенность кассовых сборов в кинопрокате, что позволило бы более точно планировать количество экранов для показа каждого фильма и снизить инвестиционные риски в киноиндустрии. Соответственно, возникает потребность в научном исследовании спроса на фильмы и в разработке эффективных инструментов его прогнозирования с опорой на объективные данные.

Обращение к анализу зрительских эмоций при просмотре трейлеров (рекламных роликов) к фильмам – одно из наиболее перспективных направлений таких исследований. А применение математических методов и сетевых технологий для сбора данных существенно снижает влияние субъективных факторов.