Рубрика: Математическое моделирование и информационная безопасность в цифровой экономике
УДК 51.78
Изучение зрительского спроса на кинопродукцию 
методами статистического анализа
Колесников Егор Сергеевич, 
бакалавр 
Владивостокский государственный университет экономики и сервиса 
Россия. Владивосток 
E-mail: egorkolesnikov21@gmail.com; Тел: +79520806780 
ул. Гоголя, 41, г. Владивосток, Приморский край, Россия, 690014 
Кондраев Владислав Олегович, 
бакалавр 
Владивостокский государственный университет экономики и сервиса 
Россия. Владивосток 
E-mail: vlad.kondraev@yandex.ru; Тел: +79024882099 
ул. Гоголя, 41, г. Владивосток, Приморский край, Россия, 690014 

В условиях увеличения количества онлайн-кинотеатров и перехода кинокомпаний на формат выпуска фильмов в онлайн-кинотеатрах возникает вопрос, какой контент создавать, чтобы он нравился зрителю. Целью данного исследования является анализ спроса на кинопродукцию методами статистического анализа. Было создано приложение для сбора данных о кинопродукции, а также проведен статистический анализ собранных данных.
Ключевые слова и словосочетания: статистический анализ, онлайн-кинотеатр, корреляционный анализ, фильмы, программирование

Study of audience demand for film products by methods 
of statistical analysis
With the increase in the number of online cinemas and the transition of film companies to the format of releasing films in online cinemas, the question arises of what content to create so that the viewer likes it. The purpose of this study is to analyze the demand for film products using the methods of statistical analysis. An application was created to add movies to the data set, and a statistical analysis of the collected data was carried out.
Keywords: statistical analysis, online cinema, correlation analysis, films, programming

В связи со сложной ситуацией вызванной пандемией коронавируса covid-19, были ограничены походы в общественные места, что заставило киноиндустрию начать переходить к новым технологиям и идеям, на распространение и внедрение которых в обычных, прежних условиях ушли бы годы. Одним из таких и стало развитие онлайн-кинотеатров[1]. Отсюда вытекает вопрос, какие фильмы именно создавать для проката, чтобы они нравилось зрителю. Для этого было решено изучить зрительский спрос на кинопродукцию за последние 10 лет и понять какие жанры нравятся кинозрителям.
С целью статистического анализа данных было написано приложение для сбора данных о фильмах на языке программирования Python. На рисунке 1 показан многомерный набор данных, полученный в результате работы приложения. Из фильмов были выбраны самые важные критерии, которые можно анализировать. Таким образом, получилась таблица с 10281 фильмом разных стран, жанров, годов.

 «Рис.1. Набор данных»
	Для получения информации о фильмах, было решено воспользоваться ресурсом tmdb (The Movie Database). Данный ресурс имеет API, с которым легко работать и получать всю интересующую информацию о фильмах. 
Следующим шагом после создания набора данных с фильмами, стал их анализ. Технологический стек, используемый для анализа: библиотеки pandas (работа с данными), numpy (работа с массивами) и plotly (создание и отображение графиков). Лучшим жанром по рейтингу оказался криминал, потому что люди любят истории, которые могут держать в напряжении до самого конца фильма, а также много культовых фильмов снимались в этом жанре и у зрителей сформировалось доверие к этому жанру. 

 «Рис.2. Средние значения рейтинга фильмов по странам и жанрам»
Жанр "приключения" оказался лучшим по доходам, этот вид кинопродукции любят во всем мире и, в отличии от криминала, практически всегда низкий возрастной рейтинг позволяет посещать фильмы этого жанра и взрослым и детям. США стали лучшей страной по доходам с фильмов из-за огромной киноиндустрии на западе, которая популярна во всем мире. По окупаемости фильмов лидирует Великобритания, обогнав такие страны, как США и Китай (рисунок 3).

«Рис.3. Средние значения доходов фильмов по странам и жанрам»
Далее были составлены графики рейтинга, сборов и выручки с 2010 по 2021 год. На графике с рейтингом видно, что с 2015 года идет постоянный рост. (рисунок 4).

«Рис.4. Средний рейтинг фильмов по годам»
На графике с доходами виден рост вплоть до 2019 года, но в 2020 происходит резкое падение. Это связано с пандемией covid-19, из-за которой работа кинотеатров была приостановлена. Вследствие локдауна доходов в этом году было намного меньше. С выручкой ситуация аналогичная сборам (рисунок 5).

 «Рис.5. Средний доход фильмов по годам»

Корреляционный анализ (correlation analysis) – статистический метод изучения взаимосвязи между двумя и более случайными величинами. В качестве случайных величин в эмпирических исследованиях выступают значения переменных, измеряемые свойства исследуемых объектов наблюдения. Суть корреляционного анализа заключается в расчете коэффициентов корреляции. Коэффициенты корреляции могут принимать, как правило, положительные и отрицательные значения. Знак коэффициента корреляции позволяет интерпретировать направление связи, а абсолютное значение – силу связи. Таким образом, корреляционный анализ помогает нам найти какие взаимосвязь между критериями фильмов, какие от каких зависят и как сильно [3].
	На рисунке 6 показана корреляционная матрица. На ней можно выделить сильную взаимосвязь окупаемости и бюджета фильма и слабую между бюджетом и рейтингом. Это говорит о том, что фильмы, которые нравятся зрителям не всегда являются картинами с высоким бюджетом.

 «Рис.6. Корреляционная матрица»
Таким образом, на основе собранных данных были применены методы статистического анализа, с помощью которых было получено, что для увеличения просмотров надо создавать фильмы в жанрах «криминал», «фантастика», а для окупаемости - «приключения», «семейные» и «мультфильмы».

1.	Дождались перемен: как изменилась киноиндустрия из-за пандемии коронавируса [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://lenta.ru/articles/2021/01/21/okkopandemic/
2.	API Overview [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.themoviedb.org/documentation/api
3.	Корреляционный анализ [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.statmethods.ru/statistics-metody/korrelyatsionnyj-analiz/