As classificações de filmes podem determinar o apelo de um filme para os consumidores e o tamanho de seu público potencial. Portanto, eles têm um impacto nos resultados financeiros de um filme. Normalmente, os humanos realizam a tarefa tediosa de classificar manualmente um filme com base na exibição do filme e na tomada de decisões sobre a presença de violência, abuso de drogas e conteúdo sexual.
Agora, pesquisadores da Escola de Engenharia USC Viterbi, armados com ferramentas de inteligência artificial, podem classificar o conteúdo de um filme em questão de segundos, com base no roteiro do filme e antes que uma única cena seja filmada. Tal abordagem poderia permitir aos executivos de cinema a capacidade de projetar uma classificação de filme com antecedência e conforme desejado, fazendo as edições apropriadas em um roteiro e antes da filmagem de uma única cena. Além do impacto financeiro potencial, esse feedback instantâneo permitiria que os contadores de histórias e tomadores de decisão refletissem sobre o conteúdo que estão criando para o público e o impacto que tal conteúdo pode ter sobre os espectadores.
Usando inteligência artificial aplicada a scripts, Shrikanth Narayanan, professor universitário e Niki & CL Max Nikias Chair em Engenharia, e uma equipe de pesquisadores do Laboratório de Análise e Interpretação de Sinais (SAIL) do USC Viterbi, demonstraram que pistas linguísticas podem sinalizar comportamentos de maneira eficaz sobre atos violentos, abuso de drogas e conteúdo sexual (ações que muitas vezes são a base para as avaliações de um filme) prestes a serem realizadas pelos personagens de um filme.
Método:
Usando 992 roteiros de filmes que incluíam conteúdo violento, abuso de substâncias e sexual, conforme determinado pela Common Sense Media, uma organização sem fins lucrativos que avalia e faz recomendações para famílias e escolas, a equipe de pesquisa do SAIL treinou inteligência artificial para reconhecer os comportamentos de risco correspondentes. padrões e linguagem.
A ferramenta de IA criada recebe como entrada todo o script, processa-o por meio de uma rede neural e analisa a semântica e o sentimento expresso. No processo, ele classifica sentenças e frases como positivas, negativas, agressivas e outros descritores. A ferramenta de IA classifica automaticamente palavras e frases em três categorias: violência, uso de drogas e conteúdo sexual.
Victor Martinez, doutorando em ciência da computação na USC Viterbi e pesquisador-chefe do estudo, que aparecerá em The Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, disse: “Nosso modelo olha para o roteiro do filme, em vez do que as cenas reais, incluindo, por exemplo, sons como um tiro ou explosão que ocorrem posteriormente no pipeline de produção. Isso tem a vantagem de fornecer uma classificação muito antes da produção para ajudar os cineastas a decidir, por exemplo, o grau de violência e se ela precisa ser atenuada. ”
A equipe de pesquisa também inclui Narayanan, professor de engenharia elétrica e da computação, ciência da computação e linguística, Krishna Somandepalli, um Ph.D. candidato em Engenharia Elétrica e de Computação pela USC Viterbi e Professora Yalda T. Uhls do Departamento de Psicologia da UCLA. Eles descobriram muitas conexões interessantes entre as representações de comportamentos de risco.
“Parece haver uma correlação entre a quantidade de conteúdo em um filme típico focado no abuso de substâncias e a quantidade de conteúdo sexual. Intencionalmente ou não, os cineastas parecem combinar o nível de conteúdo relacionado ao abuso de substâncias com o conteúdo sexualmente explícito.” disse Martinez.
Outro padrão interessante também surgiu. “Descobrimos que os cineastas compensam os baixos níveis de violência com retratos conjuntos de abuso de substâncias e conteúdo sexual”, disse Martinez.
Além disso, embora muitos filmes contenham representações do uso excessivo de drogas e conteúdo sexual, os pesquisadores descobriram que é altamente improvável que um filme tenha altos níveis de todos os três comportamentos de risco, talvez devido aos padrões da Motion Picture Association (MPA).
Eles também encontraram uma conexão interessante entre comportamentos de risco e classificações MPA. À medida que o conteúdo sexual aumenta, o MPA parece colocar menos ênfase no conteúdo de violência / abuso de substâncias. Assim, independentemente do conteúdo violento e de abuso de substâncias, um filme com muito conteúdo sexual provavelmente receberá uma classificação R.
Narayanan, cujo laboratório SAIL foi pioneiro no campo da informática de mídia e aplicou processamento de linguagem natural a fim de conscientizar a comunidade criativa sobre as nuances da narrativa, chama a mídia de “uma rica avenida para estudar a comunicação, interação e comportamento humano, uma vez que fornece uma janela para a sociedade. ”
“No SAIL, estamos projetando tecnologias e ferramentas, com base em IA, para todas as partes interessadas neste negócio criativo – escritores, cineastas e produtores – para aumentar a conscientização sobre os diversos detalhes importantes associados ao contar sua história no filme”, Narayanan disse.
“Não estamos apenas interessados na perspectiva dos contadores de histórias das narrativas que tecem”, disse Narayanan, “mas também em compreender o impacto sobre o público e o ‘take-away’ de toda a experiência. Ferramentas como essas ajudarão a aumentar consciência socialmente significativa, por exemplo, por meio da identificação de estereótipos negativos. ”
Martinez acrescentou: ?No futuro, estou interessado em estudar as minorias e como elas são representadas, principalmente em casos de violência, sexo e drogas?.
Publicado em 19/11/2020 15h17
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