"غیر معمولی ڈسکاؤنٹ" کس طرح عام طور پر انسانی غلطیاں بیان کرتا ہے

جو کوئی بھی دیکھا ہے برجٹ جونز کی ڈائری جانتا ہے کہ اس کا نیا سال کی قراردادوں میں سے ایک ہے "ہر رات باہر نہیں رہو لیکن اندر رہو اور کتابیں پڑھو اور کلاسیکی موسیقی سننا."

تاہم، حقیقت بہت مختلف ہے. جو لوگ اصل میں ان کے تفریحی وقت میں کرتے ہیں وہ اس سے متفق نہیں ہوتے جو وہ کہتے ہیں وہ کریں گے.

ماہرین نے اس رجحان کو "ہائیپربلک رعایتی" قرار دیا ہے. "مشہور شخصیات کے ایک جوڑے" جمہوریت سے متعلق نہیں جانے والے نامی مشہور مطالعہ میں، یہ پتہ چلا ہے کہ جب لوگ تنخواہ پر منسلک معاہدہ اور ایک ماہانہ فیس کے درمیان انتخاب کی پیشکش کرتے ہیں. ، وہ ماہانہ فیس کا انتخاب کرنے کے لئے اور زیادہ سے زیادہ فی وزٹ زیادہ ختم ختم ختم ہونے کا امکان زیادہ تھے. یہی وجہ ہے کہ انہوں نے کام کرنے کی حوصلہ افزائی کی.

ہائیپربلک رعایت ایک تخلیقی صنعت میں کام کرنے کا واحد چیلنج ہے. ذائقہ انتہائی مضحکہ خیز ہیں، اور ایک فلم کو زبردست ہٹ بنانے والے پلاٹ اور داستان کے عناصر کو آسانی سے ایک اور اہم اور تجارتی ناکامی بنا سکتی ہے.

دہائیوں کے دوران، مشتہرین اور مارکیٹرز نے تفریحی مصنوعات جیسے فلموں اور کتابوں کی کھپت کی پیش گوئی کی. وقت کا فیصلہ کرنے کے لئے یہ مساوی طور پر مشکل ہے. اس ہفتے کے آخر میں ایک سٹوڈیو ایک نئی فلم جاری رکھنا چاہئے؟ جب ایک پبلیشر کسی کتاب کا ایک مشکل کاپی ریل کرتا ہے تو، وہ ای بک کے ورژن کو چھوڑنے کے لئے کس طرح فیصلہ کرتا ہے؟

آج، بڑے اعداد و شمار نئی تفریح ​​پیش کرتا ہے کہ کس طرح لوگ تفریح ​​کا تجربہ کرتے ہیں. مصنوعی انٹیلی جنس اور سوشل میڈیا کے اثرات کا مطالعہ کرنے والے ایک محقق کے طور پر، وہاں موجود تین قوتیں موجود ہیں جو انسانی رویے کی پیشن گوئی میں خاص طور پر طاقتور ہیں.

1. لمبی دم کی معیشت

انٹرنیٹ تفریح ​​کی مصنوعات کو تقسیم کرنے کے لئے ممکن بناتا ہے جو مرکزی دھارے کی کامیابیوں سے کم مقبول ہے. سٹریمنگ شوز بڑے وقتی سامعین حاصل کرسکتے ہیں جو کہ اقتصادی وقت کے لحاظ سے ممکنہ طور پر پرائمری وقت ٹیلی ویژن کے ذریعہ تقسیم کی جا سکتی ہے. یہ اقتصادی رجحان لمبی دم اثر کے طور پر کہا جاتا ہے.

چونکہ میڈیا کمپنیوں جیسے نیٹ ورکس فلم فلم تھیٹر میں مواد کو تقسیم کرنے کے لئے ادا کرنے کی ضرورت نہیں ہے، وہ زیادہ شو پیدا کرسکتے ہیں جو کہ ناظرین کو پورا کرتی ہیں. Netflix نے اپنے انفرادی گاہکوں کے دیکھنے والی عادات سے واپس کرنے کا فیصلہ کیا تاش کے گھر جسے ٹیلی ویژن نیٹ ورکوں نے رد کردیا تھا. Netflix کے اعداد و شمار سے پتہ چلتا ہے کہ خلچی اور فلمی فلموں کی طرف سے ہدایت کی گئی فلموں کے لئے ایک پرستار کی بنیاد تھی، اور یہ کہ بڑے پیمانے پر صارفین نے اصل بی بی سی سیریز کی ڈی وی ڈیوں کو کرایہ دیا تھا.

2. مصنوعی انٹیلی جنس کے دور میں سوشل اثر

سماجی میڈیا کے ساتھ، لوگ اپنے دوستوں کے ساتھ کیا دیکھ رہے ہیں وہ اشتراک کر سکتے ہیں، دوسری صورت میں آزاد تفریحی تجربات زیادہ سماجی ہو جاتے ہیں.

سوشل سائٹس جیسے ٹویٹر اور انسٹاگرام کے کان کنی کے اعداد و شمار کی طرف سے، کمپنیوں کو اصل وقت میں ٹریک کر سکتے ہیں جو کسی فلم، شو یا گانا کے بارے میں سوچتے ہیں. مووی سٹوڈیو ڈیجیٹل ڈیٹا کا ایک خزانہ ٹاور استعمال کر سکتے ہیں کہ وہ کس طرح شوز کو فروغ دینے اور فلموں کے لئے تاریخوں کو فروغ دینے کے لۓ.مثال کے طور پر، اس پریمیئر سے قبل مہینے کے عرصے میں ایک فلم کے ٹریلر کی تلاش کے حجم آسکر کے فاتحین کے ساتھ ساتھ باکس آفس آمدنی کا ایک اہم تخمینہ ہے. مووی سٹوڈیو فلمی رہائشی تاریخوں اور باکس آفس کی کارکردگی کے بارے میں تاریخی اعداد و شمار کو یکجا کر سکتے ہیں جو نئے فلموں کے لئے مثالی رہائی کی تاریخوں کی پیشن گوئی کی جاتی ہے.

کان کنی سوشل میڈیا کے اعداد و شمار کمپنیوں کو بھی منفی احساسات کی شناخت سے پہلے کہ اس بحران سے سرفہرست کرنے میں مدد ملتی ہے. ایک ناپسندیدہ باضابطہ کسٹمر سے ایک ٹویٹ وائٹل جا سکتا ہے، عوامی رائے کو تشکیل دے سکتا ہے.

واشنگٹن یونیورسٹی کے یونگ ٹن اور جورج اوہ کے ساتھ جارجیا سٹیٹ یونیورسٹی کے ساتھ ایک مطالعہ میں، ہم نے ظاہر کیا کہ اس طرح کے سماجی اثرات کو یہ صرف اس بات کا تعین نہیں کرتا ہے کہ YouTube ویڈیوز زیادہ مقبول ہو جاتے ہیں، لیکن باثباتہ صارفین کی طرف سے مشترکہ ویڈیو بھی زیادہ وسیع پیمانے پر نظر آتی ہیں..

ایک مطالعہ سے پتہ چلتا ہے کہ جب سٹوڈیو ایک فلم کی رہائی سے پہلے سماجی میڈیا بکس پر توجہ دیتے ہیں، توقع شدہ آمدنی اور حقیقی آمدنی کے درمیان فرق، جو پیش گوئی کی غلطی کے طور پر جانا جاتا ہے، اس میں 31 فی صد کی کمی ہوتی ہے.

3. کھپت تجزیات

بڑے اعداد و شمار میں کتنے کتابیں اور شوز لوگ واقعی میں ان کا وقت لطف اندوز خرچ کرتے ہیں میں بہتر نمائش فراہم کرتا ہے.

ریاضی دانت اردن ایلینبرگ نے ہاککنگ انڈیکس کے استعمال کا آغاز کیا، جس میں کتاب کی کل لمبائی کے تناسب کے طور پر جلانے والے کتاب میں پانچ سب سے نمایاں اشارے کی اوسط صفحے کی تعداد کی پیمائش. ہاکنگ انڈیکس ظاہر کرتا ہے جب لوگ بک مارتے ہیں. اگر 250 صفحات کی کتاب کا اوسط جلانے کا اشارہ صفحہ 250 پر ظاہر ہوتا ہے، تو اسے 100 فیصد کا ہاکنگ انڈیکس دے گا.

اس اصول کو اس کے نام سٹیفن ہاککنگ کا نام ملتا ہے ایک مختصر تاریخ وقت میں. اگرچہ اس کتاب میں اب بھی ایک لاکھ کاپیاں فروخت کرتی ہیں، یہ بھی غیر معمولی پڑھتا ہے، اس میں 6.6 فیصد کی بے معنی ہاکنگ انڈیکس ہے.

جب ایمیزون کی حیثیت سے ایک کمپنی کا فیصلہ کرتا ہے تو کونسی کتابیں جو ممکنہ قارئین کو پیش کرتے ہیں یا جو وزیراعظم پیدا کرتی ہیں، وہ تفصیلی ڈیجیٹل نشانوں پر مشتمل نظر آتے ہیں جن کے پلاٹ پوائنٹس سامعین کو مشغول تھیں اور نہ ہی. یہ انہیں آنے والے رہائی کو فروغ دینے یا انفرادی صارفین کو بہتر سفارشات دینے میں مدد مل سکتی ہے.

مزید کیا ہے، مصنوعی انٹیلی جنس کی نئی اقسام کی تحقیقات کر سکتی ہے جو لوگ تخلیقی مواد کے ساتھ مشغول بناتا ہے. مثال کے طور پر، Epagogix نامی کمپنی نے نیورل نیٹ ورک کا استعمال کرتے ہوئے ایک نقطہ نظر پیدا کیا - ایک مصنوعی انٹیلی جنس کا آلہ ہے جو اعداد و شمار کی بہت بڑی تعداد میں نمونہ لگاتا ہے - تفریحی صنعت میں ماہرین کی طرف سے درجہ بندی کی ایک سیٹ پر. کمپیوٹر پھر فلم کی مالی کامیابی کی پیشکش کر سکتا ہے. کچھ رپورٹس کے مطابق، ایسی مصنوعی انٹیلی جنس 75 فیصد فلموں کی حقیقی افتتاحی مجموعی تخمینہ لگ سکتی ہے.

ان جیسے نئے بڑے ڈیٹا بصیرتوں کو دیکھتے ہوئے، تفریحی کمپنیوں کو جلد ہی معلوم ہوسکتا ہے کہ برجٹ جونز اپنے بروکیٹ جونز کو برجٹ خود کو بہتر بنانے کے ساتھ بہتر کرنا چاہتے ہیں.

یہ مضمون اصل میں انجمن سولالا کی بات چیت پر شائع ہوا تھا. یہاں اصل مضمون پڑھیں.