Google sagt Erfolg von Filmen voraus

Google hat eine Studie vorgelegt, der zufolge es mit bis zu 94-prozentiger Sicherheit den Erfolg von Filmen an den Kinokassen voraussagen kann. „Quantifying Movie Magic with Google Search“ (PDF) setzt die Zahl der Suchanfragen bei Google in Beziehung zum Kassenerfolg des Films.

Überdies geht Google davon aus, dass es seine Quote in Zukunft noch verbessern kann: Im Jahr 2012 nahm die Zahl der Internet-Suchenden gegenüber 2011 um 56 Prozent zu. In der Studie heißt es: „Kinobesucher erforschen ihre Optionen heutzutage immer gründlicher vorab, und das schlägt sich in einer längeren und auch bewussteren Sequenz an Suchabfragen zu Filmen nieder“, heißt es.

Aus den Erfahrungen der Vergangenheit hat Google eine Vorhersagemöglichkeit extrapoliert: „Indem wir nachvollziehen, wie und wonach die Menschen suchen, konnten wir einmalige Einsichten in die Wahrnehmung und Absichten von Kinogängern gewinnen.“

Korrelation von Suchanfragen (grau) und Kinobesuchen (rot) zu einem Film (Diagramm: Google).

Einige abstrakte Erkenntnisse nennt Google in seiner Studie: „Wenn ein Film 20.000 bezahlte Klicks mehr als ein ähnlicher Film erhält, wird er am Startwochenende bis zu 7,5 Millionen mehr als der andere einspielen“, heißt es dort, und auf lange Sicht gilt: „Wenn ein Film 10.000 bezahlte Klicks mehr als ein früherer Film bekommt, wird er um etwa 1,9 bis 3,5 Millionen Dollar mehr einspielen.“

Die Wahrscheinlichkeit einer korrekten Vorhersage mit diesem Verfahren beträgt am Startwochenende eines Films 92 Prozent. Für alle weiteren Wochenenden kommt Googles Prognose auf 90 Prozent Erfolgsquote. Wenn man nun noch die Zugriffe auf Trailer, den Verkauf von lizenzierten Artikeln zum Film und die Jahreszeit des Kinostart hinzunehme, erreiche man 94 Prozent Trefferwahrscheinlichkeit, heißt es. Allerdings hat das Unternehmen bisher keine Vorhersagen zu aktuell anlaufenden Filmen veröffentlicht.

Auch IBM bemüht sich um Prognosen zum Kinoerfolg von Filmen. Sein Film Forecaster arbeitet ähnlich wie Googles Methode, wertet aber nicht Suchanfragen, sondern Erwähnungen bei Sozialen Netzen aus – vor allem bei Twitter. Den Index erstellt IBM zusammen mit dem Annenberg Innovation Lab der University of Southern California (USC). Er basiert auf IBM InfoSphere BigInsights.

Laut einer Zusammenfassung der Experton Group, die Film Forecaster als Beispiel für Big Data anführt, genügt ein Tag, um sich mit der Bedienung vertraut zu machen. Ein Set von 250.000 oder 500.000 Tweets wird dabei mit einem Lexikon aus 1700 Wörtern abgeglichen, um Stimmungen und Aussagen zu erfassen. Jedes Projekt dauere etwa einen Tag, für die Visualisierung der Ergebnisse mit IBM Many Eyes müsse man einen weitere Tag einplanen.

[mit Material von Dara Kerr, News.com]