कैमरा ... रोलिंग ... डेटा साइंस: ब्लॉकबस्टर फिल्म कैसे बनाई जाए?

फिल्म उद्योग में बहुत सारे मामले हैं, जब एक आगामी फिल्म के बारे में सब कुछ सही लग रहा था, दोनों आर्थिक और रचनात्मक रूप से, लेकिन आखिरकार, फिल्म एक पूर्ण आपदा बन गई। ऐसा क्यों होता है? वैसे, सबसे प्रतिभाशाली और अनुभवी फिल्म निर्माताओं और आलोचकों के लिए भी यह एक चुनौतीपूर्ण बात है। लेकिन हाँ, डेटा साइंस का जवाब है।

जबकि वित्त, विपणन और अन्य क्षेत्रों के लिए डेटा विज्ञान अच्छा है, इस पर बहुत सारी चर्चाएं और घटनाक्रम हैं, आइए एक विराम लें और जानें कि फिल्म उद्योग में इसका उपयोग कैसे किया जा सकता है।

राइट एक्टर्स की कास्टिंग

अगर शाहरुख खान ने ताकतवर बाहुबली की भूमिका निभाई तो क्या होगा? आपका जवाब होगा 'कौन जानता है!'। यह एक्टर्स के ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करके अत्यधिक सटीकता के साथ उत्तर दिया जा सकता है। डाटा साइंस आपको यह भी बता सकता है कि अगर आप किसी कलाकार को किसी और के साथ रिप्लेस करते हैं तो बॉक्स-ऑफिस पर फिल्म कैसा प्रदर्शन करेगी।

ट्रेलरों की शक्ति

'स्टार वार्स: द लास्ट जेडी' के ट्रेलर ने सबसे ज्यादा बार देखा, किसी भी फिल्म का ट्रेलर मिला है। किसी भी फिल्म के लिए किसी भी रूप में पहली छाप, सिनेमाघरों में भीड़ को आकर्षित करने के लिए जिम्मेदार है। एक सफल ट्रेलर में उच्च रूपांतरण दर होती है (जो भी व्यक्ति ट्रेलर देखता है वह फिल्म देखने की संभावना है)। एक तंत्रिका नेटवर्क कई प्रकार के कारकों की पहचान कर सकता है जो ट्रेलर के प्रदर्शन को प्रभावित करता है, जिसमें बार-बार आने वाली वस्तुओं जैसे कि पेड़, दाढ़ी वाले चेहरे, कारों की पहचान करने से लेकर क्लोज-अप शॉट्स की संख्या और वाइड-एंगल शॉट्स की संख्या को प्रभावित करता है। आमतौर पर, धीमे और क्लोज-अप शॉट्स भावनात्मक दृश्यों से जुड़े होते हैं और तेज़ और चौड़े शॉट एक्शन दृश्यों से जुड़े होते हैं।

विपणन

इससे पहले कि हम आगे बढ़ें, कुछ संख्याओं पर बात करते हैं। भारत में हर साल 2000 से अधिक फिल्मों का निर्माण किया जाता है! हॉलीवुड से लगभग 500! तो सोचिए, दुनिया भर में हर साल कितनी फिल्में बनती हैं! और टिकट बिक गए? हाँ, यह बहुत है!

इसके अलावा विश्व कप, एनबीए, ईपीएल जैसे कई अन्य चीजें भी हो रही हैं। बाहर इस तरह के प्रतिस्पर्धी प्रतिस्पर्धा के साथ, यह महत्वपूर्ण ध्यान खींचने के लिए फिल्म रिलीज के लिए कठिन हो जाता है।

रिलीज के लिए सही तारीख, प्रमोशन के सही साधन और प्रमोशन की सही अवधि का चुनाव करना बेहद जरूरी हो जाता है। पहली झलक और फिल्म रिलीज के बीच का अंतर वास्तव में महत्वपूर्ण है। यदि अवधि बहुत लंबी है, तो कोई प्रचार के साथ रखने में सक्षम नहीं हो सकता है। यदि बहुत कम है, तो विपणन प्रयास बड़े दर्शकों के माध्यम से प्रवेश नहीं कर सकते हैं।

ऑडियंस रिस्पांस और इमोशनल वेटेज

फिल्म में शॉट्स, संगीत और वाणिज्यिक और मनोरंजन तत्वों की गुणवत्ता जैसे तकनीकी कारकों के अलावा, बारीक विवरण या पैटर्न हैं जो सफल फिल्मों में देखे जा सकते हैं। फिल्मों के लिए दर्शकों की प्रतिक्रिया निश्चित रूप से आकर्षण का पता लगाने में उपयोगी है। इसी तरह, पटकथा पटकथा या उपशीर्षक का वजन और भावनाओं की गहराई का पता लगाने के लिए विश्लेषण किया जा सकता है। पूरी फिल्म में भावनाओं का पैटर्न एक कारक हो सकता है जो कहानी के वितरण और दर्शकों से जुड़ने को प्रभावित करता है।

ये कुछ तरीके हैं जिनसे डेटा साइंस फिल्म निर्माताओं को बुल की आंख मारने में मदद कर सकता है! यदि आपको यह लेख किसी भी रूप में उपयोगी लगता है, तो पहुँचें। यदि आपके पास कोई अन्य विचार है, तो डेटा विज्ञान का फिल्म उद्योग में उपयोग कैसे किया जा सकता है, कृपया नीचे टिप्पणी करें।