Рубрика: Математическое моделирование и информационная безопасность в цифровой экономике
УДК 51.78
Прогнозирование рейтинга кинопродукции 
с помощью методов регрессионного анализа
Колесников Егор Сергеевич, 
бакалавр 
Владивостокский государственный университет экономики и сервиса 
Россия. Владивосток 
E-mail: egorkolesnikov21@gmail.com; Тел: +79520806780 
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 выросшего спроса на кинофильмы в связи с уходом с российского рынка западных компаний-кинопрокатчиков возникает вопрос, какой контент создавать, чтобы он нравился зрителю. Целью исследования является регрессионный анализ данных о кинопродукции для прогнозирования рейтинга фильма по его характеристикам. 
Ключевые слова и словосочетания: регрессионный анализ, фильмы, машинное обучение, рейтинг, программирование
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, например, Okko (2009 год создания), IVI (2010 год), Start (2017 год), Кинопоиск (2018 год), More.tv (2019 год) [1]. С другой стороны, с уходом западных компаний-кинопрокатчиков резко вырос спрос на российский контент, которым необходимо «латать дыры» в графике релизов из-за отсутствия иностранных релизов в прокате. Отсюда вытекает вопрос, какие фильмы именно создавать для проката, чтобы они нравилось зрителю. Для решения данного вопроса должны быть задействованы метрики оценки фильма пользователями, одной из которых является рейтинг фильма, выставляемый зрителями на различных площадках. Рейтинг складывается из зрительских рецензий на фильм и на его основе большинство зрителей ставит в приоритет - смотреть данный продукт или нет. 
Целью данного исследования является построение регрессионной модели для предсказания рейтинга фильма по входным значениям. Задачи исследования сводятся к классическому пайплайну в работе с данными (рисунок 1): набор данных нужно для начала получить, после чего предобработать данные в пригодный для анализа формат, сформировать пул признаков для построения регрессионной модели. На основании отобранных признаков строятся регрессионные модели с использованием разных алгоритмов машинного обучения. Наилучшая модель отбирается с помощью метрик, используемых при решении задачи регрессионного анализа.

«Рис.1. Алгоритм работы с данными»
Для получения информации о фильмах, было решено воспользоваться ресурсом tmdb (The Movie Database). Данный ресурс имеет API (Application Programming Interface, программный интерфейс приложения), набор способов и правил, по которым различные программы общаются между собой и обмениваются данными.  С помощью данного программного интерфейса была обеспечена интеграция с разработанным графическим приложением для автоматизированного сбора данных. На рисунке 2 показан многомерный набор данных, полученный в результате работы приложения. Из фильмов были выбраны самые важные критерии, которые можно анализировать, а именно: бюджет, актеры, студии, язык, доход, режиссеры, жанры, страны. Таким образом, получилась таблица с 10281 фильмом разных стран, жанров, годов.

 «Рис.2. Набор данных»
Следующим шагом после создания набора данных с фильмами стал предварительный статистический анализ данных в разрезе рейтинга кинофильмов. Технологический стек, используемый для анализа, представлен различными библиотеками языка программирования Python: pandas (работа с данными), numpy (работа с массивами) и plotly (создание и отображение графиков) [2]. На рисунке 3 представлены топы по среднему рейтингу в разрезе жанров фильмов и стран их производства. Лучшим жанром по рейтингу оказался криминал, потому что люди любят истории, которые могут держать в напряжении и интриге до самого конца фильма, а также много культовых произведений снимались в этом стиле, вследствие чего, у зрителей сформировалось доверие к нему. На основе анализа полученных данных самые рейтинговые фильмы снимаются в Южной Корее и Ирландии; в России же средний рейтинг фильмов является очень низким.

 «Рис.3. Средние значения рейтинга фильмов по странам и жанрам»
	В данных были категориальные признаки, для их избавления было решено выбрать наиболее популярные значения для каждого из столбца и сделать из каждого отдельного признака. После удаление непопулярных значений, число признаков сократилось с 3809 до 248. Следующим шагом стало выявление статистически значимых (p-value при признаке<0,05) характеристик фильма с помощью однофакторной линейной регрессии и число признаков сократилось до 56, можно выделить 10 признаков с наибольшим коэффициентом: чем больше коэффициент у признака, тем тем выше рейтинг у фильма с этой характеристикой (рисунок 4). Топ коэффициентов выглядит логичным: в нем режиссеры (director), которые имеют в своем активе многочисленные награды и признание профессиональных критиков и зрителей. Из киностудий в десятку попала только компания Marvel Studios, что неудивительно, так как киноадаптации комиксов от этой компании имеют большую фанатскую базу и всегда ожидаемы зрителем. Также стоит отметить, что присутствие Леонардо ДиКаприо в фильме также существенно повышает рейтинг фильма согласно полученному коэффициенту (1,05).

«Рис.4. Топ-10 признаков по коэффициенту»
	Для построения регрессионной модели было взято 3 алгоритма машинного обучения: линейная регрессия, случайный лес и регрессия с помощью метода опорных векторов. Для выявления лучшей модели были использованы такие метрики как коэффициент детерминации (R2) и корень из средней квадратической ошибки (Root  Mean Squared Error, RMSE). Обучение и расчет метрик происходил с помощью кросс-валидации при 10 разбиениях выборки. Полученные в ходе перекрестной проверки метрики для каждой из моделей представлен на рисунке 5.

«Рис.5. Метрики для каждой модели»
Модель, обученная на отобранных статистически значимых признаках с использованием алгоритма случайного леса, показала наилучший результат. На рисунке 5 представлен график рейтинга для 50 случайных объектов из выборки. Синей линией обозначены реальные значения рейтинга для фильмов, красной - значения, предсказанные с помощью построенной модели случайного леса. 

	«Рис.6. Значения рейтинга»
	Таким образом, в рамках исследования было создано графическое приложение для сбора данных с портала tmdb, с помощью которого были собраны данные о кинопродукции за последние 10 лет. Основываясь на наборе данных, была построена модель регрессии, которая по входным параметрам предсказывает рейтинг фильма. Данную модель можно использовать в качестве конструктора для моделирования характеристик фильма и понимания, какой рейтинг такой фильм получит. 
Но нужно понимать, что рейтинг является не единственной метрикой для оценки фильма его создателями. 
Не стоит забывать, что успешность фильма также определяют его сборы в прокате. Возможным решением может служить сервис, который не только бы возвращал рейтинг для смоделированного фильма, но ещё и предсказывал его окупаемость. 

1.	Дождались перемен: как изменилась киноиндустрия из-за пандемии коронавируса [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://lenta.ru/articles/2021/01/21/okkopandemic/
2.	Python for Data Analysis, 3E [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://wesmckinney.com/book/