Big data, czyli analiza ogromnych zbiorów danych, odgrywa coraz większą rolę w branży rozrywkowej. Zarówno przemysł filmowy, jak i muzyczny gromadzą obecnie niespotykane dotąd ilości informacji o odbiorcach, ich preferencjach oraz zachowaniach. Dane te pochodzą m.in. z mediów społecznościowych, platform streamingowych, wyszukiwarek internetowych czy urządzeń mobilnych. Ich właściwe wykorzystanie może zapewnić firmom przewagę konkurencyjną – pozwala bowiem na trafniejsze kierowanie reklam, podejmowanie lepszych decyzji przy produkcji treści oraz przewidywanie trendów w kulturze popularnej. Poniżej przyglądamy się temu, jak big data zmienia strategie marketingowe wytwórni filmowych i muzycznych, jak wpływa na proces tworzenia filmów oraz muzyki, a także w jaki sposób umożliwia prognozowanie trendów. Analizujemy również konkretne przykłady zastosowania analityki danych w Hollywood oraz w branży muzycznej.
Big data a strategie marketingowe w branży filmowej i muzycznej
Marketing w przemyśle rozrywkowym przeszedł transformację pod wpływem big data. Tradycyjne kampanie skierowane do masowego widza ustępują miejsca precyzyjnemu targetowaniu niszowych segmentów odbiorców. W Hollywood w czasie rzeczywistym analizuje się opinie widzów wyrażane online, a na ich podstawie dopasowuje przekaz reklamowy do konkretnych grup. Studia filmowe mogą dziś tworzyć mikrosegmenty odbiorców – IBM podaje przykład „mam futbolistów z Florydy, które uwielbiają filmy akcji” – i kierować do nich spersonalizowane reklamy. Dzięki narzędziom analitycznym możliwe jest dostosowanie zwiastunów filmowych do preferencji danej grupy oraz zwiększenie nakładów na promocję w regionach, gdzie mieszka najwięcej potencjalnych fanów danego gatunku. Zamiast przypadkowego rozmieszczania plakatów, wytwórnie lepiej rozumieją, kim jest ich widz i jak skutecznie do niego dotrzeć.
Podobna rewolucja dokonuje się w marketingu muzycznym. Wytwórnie i artyści dysponują danymi ze streamingu (Spotify, Apple Music), mediów społecznościowych czy sprzedaży cyfrowej i potrafią je przekuć na kampanie szyte na miarę. Analiza statystyk odsłuchań oraz zaangażowania fanów pozwala na przykład określić demografię słuchaczy konkretnego gatunku i skierować do nich odpowiednią promocję w mediach społecznościowych lub serwisach muzycznych. Jeśli dane wskazują, że nowy singiel cieszy się szczególną popularnością wśród nastolatków w określonym kraju, wytwórnia może skoncentrować tam swoje działania promocyjne. Big data umożliwia również kreatywne akcje marketingowe zwiększające zaangażowanie fanów. Dobrym przykładem jest coroczna kampania „Spotify Wrapped”, w której platforma wykorzystuje dane o odsłuchach użytkownika, prezentując mu podsumowanie roku i zachęcając do dzielenia się nim w sieci. Takie inicjatywy promują nie tylko artystów, ale i samą platformę, wzmacniając więź z odbiorcą poprzez personalizowane treści.
Istotne jest również, że big data pomaga optymalizować wydatki marketingowe. Tradycyjnie studia filmowe wydawały ogromne budżety na promocję „na ślepo” przed premierą, próbując dotrzeć do jak najszerszej widowni. Teraz, dysponując modelami predykcyjnymi opartymi na danych historycznych, mogą skuteczniej alokować środki. Analitycy IBM wskazują, że na kampanię promocyjną blockbustera w pierwszych 10–12 tygodniach potrafi zostać wydane od 50 do 70 milionów dolarów, więc każda możliwość precyzyjniejszego targetowania przekłada się na realne oszczędności. Dzięki modelom optymalizacji marketingu studia uczą się z danych, w jakie kanały i segmenty widowni najlepiej inwestować przy promocji kolejnych tytułów, aby maksymalizować frekwencję. Również w branży muzycznej dane pozwalają maksymalizować zwrot z kampanii – zamiast szerokiego mailingu czy reklamy radiowej, wytwórnia może wykorzystać informacje o preferencjach i nawykach słuchaczy, aby zaplanować kampanię tam, gdzie przyniesie ona największy efekt (np. reklamy w ulubionej aplikacji muzycznej danej grupy).
Efekty tej strategii są widoczne w liczbach: platforma streamingowa Pandora odnotowała o 23% dłuższy czas słuchania u użytkowników, którym zaproponowano spersonalizowaną stację radiową stworzoną na podstawie ich preferencji, zamiast standardowych playlist. Pokazuje to, że odbiorcy reagują pozytywnie na przekaz dostosowany do ich gustów – z czego aktywnie korzysta marketing oparty na big data.
Wykorzystanie big data w produkcji treści i rozwoju artystów
Analiza danych wpływa nie tylko na reklamę, ale również na decyzje dotyczące tego, co w ogóle wyprodukować. W przeszłości szefowie studiów filmowych oraz wytwórni muzycznych polegali głównie na intuicji, badaniach fokusowych oraz własnym doświadczeniu podczas wyboru scenariuszy filmowych czy podpisywania kontraktów z artystami. Obecnie mają do dyspozycji algorytmy sugerujące, które projekty mają potencjał na sukces, a które wiążą się z ryzykiem. Głośnym przykładem jest strategia Netflixa przy produkcji serialu „House of Cards”. Platforma ta słynie z gromadzenia olbrzymich ilości danych o preferencjach widzów. Zanim zdecydowano się zainwestować 100 mln dolarów w dwusezonowy kontrakt na serial (bez kręcenia pilota), przeanalizowano zgromadzone historyczne dane użytkowników. Odkryto wówczas, że widzowie, którym podobał się brytyjski oryginał „House of Cards”, często oglądali także filmy z Kevinem Spacey oraz produkcje Davida Finchera – czyli dokładnie te elementy, które planowano połączyć w amerykańskiej wersji serialu. Dane sugerowały, że takie połączenie może pomóc przyciągnąć znaczną widownię, co skłoniło ostatecznie Netflixa do realizacji projektu. Serial odniósł ogromny sukces, a wielu subskrybentów deklarowało utrzymanie abonamentu tylko po to, by móc go oglądać. „House of Cards” stał się dowodem na to, że podejście data-driven może zrewolucjonizować proces decyzyjny w Hollywood.
Inne studia również korzystają z analityki big data, aby zminimalizować ryzyko związane z produkcjami filmowymi. W 2020 roku Warner Bros. nawiązał współpracę z firmą Cinelytic, oferującą platformę opartą na sztucznej inteligencji, analizującą potencjał filmów jeszcze przed rozpoczęciem produkcji. Platforma ta bierze pod uwagę historyczne wyniki filmów, obsadę aktorską, osiągnięcia reżyserów, popularność gatunków, a nawet termin premiery, by prognozować wyniki finansowe produkcji. Przedstawiciele Warner Bros. podkreślają jednak, że algorytmy pełnią rolę wsparcia dla decydentów, nie zastępując ich kreatywnego osądu. System dostarcza danych, których ręczna analiza zajęłaby tygodnie, pomagając w zaplanowaniu terminu premiery i strategii marketingowej oraz oszacowaniu opłacalności projektów na podstawie podobnych produkcji. Cinelytic może sugerować, że np. thriller z mniej znaną obsadą lepiej sprawdzi się poza sezonem letnich blockbusterów, lub że dany projekt ma zbyt ograniczony potencjał finansowy przy planowanym budżecie. W testach platforma trafnie przewidziała np. niskie wpływy z filmu „Hellboy”.
W branży muzycznej big data wpływa również na proces odkrywania oraz rozwijania nowych talentów (A&R). Tradycyjna rola łowców talentów ewoluuje – zamiast odwiedzać kluby, wielu z nich analizuje dane ze streamingu i mediów społecznościowych. Wytwórnie mogą w ten sposób zidentyfikować artystów z dynamicznie rosnącą popularnością w serwisach streamingowych lub social media, co pozwala im skutecznie ocenić potencjał przyszłych gwiazd. Algorytmy mogą przewidzieć „kolejny hit” jeszcze przed jego pojawieniem się na listach przebojów, analizując dynamikę odsłuchań i zaangażowania słuchaczy. Platforma Next Big Sound, powiązana z Pandorą, tworzy na tej podstawie prognozy dotyczące debiutów na listach przebojów. Również Apple inwestuje w tego typu technologie, przejmując firmę Asaii, specjalizującą się w analizie trendów muzycznych, oraz udostępniając artystom narzędzia analityczne, takie jak Apple Music for Artists, które pomagają dostosować strategie kariery, planować trasy koncertowe i wybierać single.
Analiza danych zaczyna również wpływać na sam sposób tworzenia treści artystycznych. Platformy streamingowe zauważyły, że twórcy coraz częściej umieszczają najbardziej chwytliwe fragmenty piosenek już na początku utworu, aby przyciągnąć słuchaczy na dłużej niż wymagane 30 sekund (co zalicza się do statystyk odtworzenia). Przekłada się to na skrócenie średniej długości przebojów oraz dominację singli nad albumami jako spójnych koncepcji artystycznych. Choć trudno znaleźć podobne przykłady w branży filmowej, prawdopodobnie także tam statystyki oglądalności wpływają na decyzje dotyczące konstrukcji fabuły i montażu. Big data coraz częściej staje się więc integralnym elementem procesu kreatywnego – sztuka coraz mocniej przenika się z techniczną analizą danych.
Big data jako narzędzie przewidywania trendów popkultury
Jednym z najbardziej ekscytujących zastosowań big data w branży rozrywkowej jest prognozowanie przyszłości trendów. Mając dostęp do miliardów punktów danych o preferencjach widzów i słuchaczy, firmy próbują przewidzieć, co będzie popularne w przyszłości, zanim konkurencja zdąży to zauważyć. W przemyśle filmowym analiza trendów obejmuje m.in. prognozowanie wyników box office oraz zainteresowanie widowni różnymi tematami. Już w 2013 roku Google opublikował raport „Quantifying Movie Magic with Google Search”, który wykazał, że analiza popularności zapytań oraz zwiastunów filmowych w wyszukiwarce pozwala z 94-procentową dokładnością przewidzieć wyniki otwarcia filmu nawet na miesiąc przed premierą. Model Google uwzględniał liczbę wyszukiwań trailerów danego filmu, wyniki wcześniejszych części (w przypadku sequeli) oraz sezon premiery, co podkreśla ścisłą korelację między zachowaniem internautów a późniejszą frekwencją w kinach. Dzięki temu studia filmowe mogą wcześniej intensyfikować kampanie reklamowe dla słabiej prognozowanych produkcji lub przesunąć datę premiery, aby uniknąć kolizji z innymi oczekiwanymi hitami.
Big data w prognozowaniu trendów obejmuje jednak nie tylko liczby związane z box office. Firmy analizują także konwersacje w mediach społecznościowych, by uchwycić rosnące zainteresowanie konkretnym motywem czy gatunkiem. Kiedy kilka lat temu popularność zdobywały nostalgiczne seriale osadzone w latach 80. (np. „Stranger Things”), analitycy zauważyli ten trend, co skłoniło kolejne platformy do inwestowania w podobne projekty. Analiza danych pozwala firmom zrozumieć, czego publiczność oczekuje, zanim jeszcze wyrazi to poprzez decyzje zakupowe.
W branży muzycznej umiejętność przewidywania trendów jest równie wartościowa. Wytwórnie wykorzystują narzędzia agregujące dane ze streamingu, radia i mediów społecznościowych (np. platformy Chartmetric czy Soundcharts), aby wykryć wschodzące gatunki lub zmiany gustów publiczności. Na przykład gwałtowny wzrost popularności muzyki latynoskiej w nietypowym regionie czy szybki wzrost zainteresowania konkretnym podgatunkiem elektroniki na SoundCloud może być sygnałem do działania dla wytwórni. Viralowy sukces piosenek na TikToku stał się istotnym barometrem przyszłych hitów – utwory popularne na platformie mają ogromną szansę zdobyć listy przebojów i zainteresować wytwórnie podpisaniem kontraktów z ich autorami. Big data z platform społecznościowych bezpośrednio wpływa więc na to, którzy artyści oraz jakie utwory wchodzą do mainstreamu.
Współczesne listy przebojów często wynikają z trendów, które są wcześniej widoczne w danych. Rekordowa liczba odtworzeń utworu na Spotify w ciągu pierwszych 48 godzin może wskazywać, czy będzie on hitem przez kolejne tygodnie. Co więcej, analiza danych umożliwia przewidywanie sukcesu koncertów i tras muzycznych. Analizując lokalizacje fanów (np. dane streamingowe z poszczególnych miast) oraz tempo sprzedaży biletów, organizatorzy koncertów mogą zdecydować, gdzie warto dodać kolejne wydarzenia lub jaką setlistę przygotować, aby zadowolić publiczność. Podobnie w przemyśle filmowym dystrybutorzy mogą przewidzieć, w których regionach świata film o specyficznej tematyce przyciągnie najwięcej widzów, odpowiednio planując dystrybucję.
Ogromne zbiory danych funkcjonują dziś jak nowoczesna szklana kula, dając branży rozrywkowej unikalny wgląd w przyszłość trendów. Choć nie wszystko da się przewidzieć, trafność modeli predykcyjnych robi duże wrażenie – algorytmy potrafią bez zmęczenia analizować miliony wpisów z Twittera czy setki tysięcy playlist, co przekracza możliwości człowieka.
Pozytywne aspekty wykorzystania big data
Większa skuteczność i personalizacja – to kluczowe zalety big data w przemyśle filmowym i muzycznym. Dzięki analizie danych użytkownicy otrzymują treści dopasowane do swoich preferencji, zwiększając ich satysfakcję i zaangażowanie. Platformy streamingowe, takie jak Netflix czy Spotify, wykorzystują algorytmy rekomendacji, by tworzyć spersonalizowane oferty, co przekłada się na większą lojalność klientów. Personalizacja treści, jak choćby popularne podsumowania Spotify Wrapped, szybko stała się nową formą interakcji z odbiorcami.
Lepsze decyzje i mniejsze ryzyko porażki – big data umożliwia studiom filmowym i wytwórniom muzycznym podejmowanie decyzji opartych na danych, a nie tylko intuicji. Dzięki temu powstaje więcej treści odpowiadających realnym potrzebom widzów, a mniej projektów kończy się porażką finansową. Analityka pozwala szybciej reagować na opinie publiczności, dzięki czemu wytwórnie mogą korygować kampanie reklamowe lub dostosowywać strategię dystrybucji.
Nowe możliwości dla twórców niezależnych – big data dostępne jest nie tylko dużym firmom, ale również mniejszym twórcom. Artyści niezależni mogą korzystać z platform analitycznych (np. Spotify for Artists), by samodzielnie analizować dane o popularności swojej twórczości i planować działania marketingowe lub koncerty. Big data demokratyzuje w ten sposób rynek, umożliwiając sukces nawet bez dużego budżetu promocyjnego.
Optymalizacja doświadczeń fanów – analiza danych pomaga organizatorom koncertów, festiwali i kin lepiej dopasować swoją ofertę do oczekiwań publiczności. Aplikacje filmowe i muzyczne mogą angażować fanów poprzez interaktywne zabawy i wyzwania oparte na danych o ich aktywności, zacieśniając relację między twórcami a odbiorcami. Zadowolony i zaangażowany fan staje się najlepszą reklamą, gwarantującą firmom stabilne przychody.
Negatywne aspekty, wyzwania etyczne i filozoficzne refleksje
Mimo licznych korzyści big data budzi również poważne obawy praktyczne, etyczne i filozoficzne. Głównym problemem jest kwestia prywatności – firmy gromadzą ogromne ilości informacji o zachowaniach użytkowników, co prowadzi do zjawiska kapitalizmu nadzoru, gdzie nasze preferencje stają się towarem. W konsekwencji istnieje ryzyko tworzenia „baniek filtrujących”, ograniczających odbiorcom dostęp do nowych, odmiennych treści. Rodzi to filozoficzne pytanie o wartość ciągłego odkrywania czegoś nieznanego, zamiast zamykania się w bezpiecznej strefie tego, co już znamy i lubimy.
Innym wyzwaniem jest nadmierne poleganie na danych kosztem kreatywności. Algorytmy preferują sprawdzone schematy, co może ograniczać eksperymenty i oryginalność. Krytycy podkreślają, że przełomowe dzieła kultury często wymykają się analizie danych i powstają dzięki ludzkiej intuicji. Zbyt datafikacyjne podejście może prowadzić do jednorodności, dominacji remake’ów czy sequeli i ograniczenia różnorodności kulturowej.
Etyka algorytmów oraz sprawiedliwość kulturowa to kolejne istotne problemy. Algorytmy mogą utrwalać istniejące uprzedzenia, pomijając artystów spoza głównego nurtu (algorithmic bias). Firmy powinny świadomie przeciwdziałać temu zjawisku, aby big data faktycznie wspierało różnorodność, a nie ją ograniczało.
Przeładowanie danymi oraz ryzyko błędnych interpretacji (analysis paralysis) to dodatkowe zagrożenia. Firmy muszą inwestować nie tylko w zbieranie informacji, ale także w ich właściwą interpretację. Błędnie zinterpretowane dane mogą prowadzić do niekorzystnych decyzji.
Ważną kwestią pozostaje własność danych – komu powinny należeć informacje o naszych preferencjach? Czy globalne korporacje powinny dysponować większą wiedzą o społeczeństwie niż twórcy czy instytucje publiczne? To rodzi głębsze pytania o instrumentalizację kultury i ryzyko postrzegania sztuki wyłącznie jako produktu.
Podsumowanie
Big data odgrywa kluczową rolę w przemyśle filmowym i muzycznym, umożliwiając wytwórniom minimalizowanie ryzyka oraz zwiększanie szans na sukces swoich projektów. Analiza danych pozwala na bardziej spersonalizowany odbiór treści, zmniejszenie ryzyka finansowego oraz szybką reakcję na zmieniające się gusta publiczności. W efekcie powstają projekty lepiej dostosowane do oczekiwań widzów i słuchaczy.
Jednak z wykorzystaniem big data wiążą się również poważne dylematy. Czy intensywna analityka nie ogranicza kreatywnej odwagi artystów? Jak zapewnić ochronę prywatności odbiorców w czasach powszechnego monitorowania ich aktywności kulturalnej? Czy kultura kształtowana przez algorytmy nadal będzie inspirująca, czy raczej przewidywalna i schematyczna?
Te pytania pozostają otwarte. Wyzwaniem dla branży pozostaje znalezienie równowagi między korzyściami płynącymi z analizy danych, a potrzebą ochrony kreatywności i prywatności. Tylko wtedy kultura, choć wspierana przez technologię, zachowa swą moc inspirowania i zaskakiwania, nie tracąc jednocześnie swojej unikalnej wartości.
Źródła:
[1] Big Data in Media & Entertainment: 15 Examples to Know
[2] Rolling Stone PODIUM: How Big Data Is The Music Industry’s Goldmine
[3] The Role of Big Data in the Music Industry: Predicting the Next Big Hit
[4] No, Warner Bros. is not letting AI decide what movies it makes
[5] Big Data and Hollywood: A Love Story
[6] How Big Data Analytics Is Transforming the Music Industry – The Science of Music
[7] See What’s Next: How Netflix Uses Personalization to Drive Billions in Revenue
[8] Predictive Analytics in Movies: Using Big Data to Forecast Film Success
[9] How Spotify Used Big Data For Their Global Outdoor Ad Campaign
W kwestii obrony przed nadużywaniem metod z tej rodziny przy stawianiu oskarżeń, jako pewne rozwinięcie tematu mogę polecić przesłuchanie w…