Kullanıcı yorumları üzerinden makine öğrenimi ile film gişe başarısı tahmini

Dünya çapındaki film endüstrisinin büyümesiyle birlikte, film yapım bütçeleri de büyük artış göstermektedir. Yüksek bütçeli bir filmin, yapımcılar açısından karlılık sağlayabilmesi için, yüksek gişe rakamlarına ulaşması gerekmektedir. Bir filmin gişe başarısını önden tahmin edebilmek, film yapıcıları açısından finansal riskleri azaltacaktır. Bununla birlikte, film dağıtımcıları ve sinema organizatörleri, bir filmin vizyonda bulacağı yer ve zamana ilişkin kararlar alırken bu tahminleri kullanabilirler. Ancak, bir filmin gişe başarısını etkileyen birçok faktör vardır ve bu konuda başarılı tahminler yapabilmek zor bir iş olarak ortaya çıkmaktadır. Filmler vizyona girmeden önce, filmden belli kesitlerin yer aldığı fragmanlar, yapımcılar tarafından tanıtım amacıyla yayınlanmaktır. İnternetteki en büyük video paylaşım platformlarından biri olan YouTube içerisinde de bu fragmanlar yer almaktadır. Bu site içerisinde fragmanlar yayınlandığında, kullanıcılar henüz film vizyona girmeden önce filmin içeriği hakkında fikir sahibi olabilir; fragmanla ilgili yorumlarını paylaşabilirler. Bu tez çalışması, gişe başarısını tahmin etmeye yönelik önceki çalışmalarda kullanılan film özelliklerine ek olarak, kullanıcıların YouTube'daki film fragmanlarına yönelik yorum ve reaksiyonlarından elde edilecek bir takım yeni özelliklerle, daha iyi bir tahminleme yapılıp yapılamayacağını incelemektedir. Sonuçlar, buradan elde edilen yeni özelliklerin, gişe başarısı tahminleyen modellerin doğruluk oranını yükselttiğini ortaya koymaktadır.