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用机器学习预测荧幕演员最高产的年份 《自然-通讯》

  用机器学习预测荧幕演员最高产的年份 《自然-通讯》。《自然-通讯》发表的一篇论文Quantifying and predicting success in show business 报告了一种机器学习方法,它可以预测一名电视或电影演员最高产的年份是否已经出现。这项研究认为最高产的年份倾向于出现在演员的事业发展初期,而且这种效应在女演员群体中更加明显,女演员的演艺生涯也有更大概率比男演员短。

  图1 演员职业生涯的活跃模式。图源:Williams等

  考虑到电影电视行业的失业率达90%,而且仅有约2%的荧幕演员能够通过表演维持生计,因此只要拥有充足的工作量(持续的产出),对于大部分的演员来说,就能称得上成功了。

  图2 职业生涯长度、活跃度和产出的分布。图源:Williams等

  英国伦敦玛丽王后大学的Lucas Lacasa及同事利用一个全球数据库,研究了1888年至2016年间200多万名荧幕演员的产出时间模式,发现大部分的演员在其演艺生涯当中很少有署名作品,而少数演员拥有逾100个署名作品,因此在工作分配方面呈现出富者愈富的现象。作者还报告表示,虽然演员在其演艺生涯中的工作时间占比不可预测,但是活跃期和沉寂期呈现出集聚现象,即如果演员在特定一年工作了,那么他们在第二年有工作的可能性更大;同样如果前一年没有工作,下一年有工作的可能性就更小。作者表示,依据演员的过往工作经历,有可能能够以85%的准确率预测一名演员的最高产年份是否已经出现。

分类标签:科学进展  

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