Aplicación para predecir la valoración de películas antes de su estreno

   La herramienta, que se encuentra en su primera versión de desarrollo, se basa en los grafos que definen su estructura de red social

   VALLADOLID, 28 Oct. (EUROPA PRESS) -

   El ingeniero vallisoletano Diego Martín Sanz ha diseñado una aplicación que permite predecir la valoración que tendrán las películas en la web IMDb antes incluso de su estreno en las carteleras, para lo cual se basa en grafos que definen su red social.

   Este proyecto, en su primera versión de desarrollo, ha constituido el trabajo de fin de máster de su postgrado sobre Inteligencia Artificial cursado en la Universidad Politécnica de Madrid, que han tutorizado los profesores Emilio Serrano Fernández y Jacinto González Pachón.

   En dicho proyecto se ha estudiado la aplicación del Análisis de Redes Sociales para predecir la valoración de películas en IMDb, basándose únicamente en los grafos que definen la estructura de red social de las mismas, donde un nodo es un personaje del filme y una arista une dos personajes que interaccionan entre sí.

   Según ha explicado Martín en declaraciones realizadas a Europa Press, en los resultados obtenidos se ha conseguido "hasta casi un 74 por ciento" de valor predictivo positivo.

   En el proyecto se han definido "nuevos e innovadores conceptos" a través de métricas de análisis de redes sociales, como han sido el número de protagonistas, popularidad de los mismos y relevancia de éstos. Asimismo, para desarrollar la aplicación se han creado cuatro definiciones de lo que podría ser un protagonista de una película a través del mismo sistema de métricas.

   Como ha explicado este ingeniero vallisoletano, el análisis de redes sociales y grafos utilizado para esta aplicación es empleado habitualmente para evaluaciones como el comportamiento de clientes, el estudio de la propagación de rumores, los sistemas de recomendación o la detección de células terroristas.

MINERÍA DE DATOS

   Esto se ha conseguido mediante la aplicación de métodos de clasificación "típicos de la minería de datos" y entre las contribuciones más interesantes que se han conseguido, como ha desvelado Diego Martín, está el predecir en algunos casos valoraciones de películas antes de que se haya estrenado, publicado trailers u obtenidos comentarios sobre ellas en los medios sociales.

   Para conseguir esta precisión en las predicciones --del 74 por ciento-- "se sacrifica mucha sensibilidad" en el ánalisis, lo que quiere decir que aunque "habrá muchos casos de falsos negativos", este modelo "da bastante seguridad en la predicción de verdaderos positivos".

   Lo que no se ha conseguido en este trabajo, como reconoce el ingeniero, es encontrar una correlación en los datos para conseguir predicciones de valoraciones de películas bajo el planteamiento de clasificación multi-clase, lo cual "era de esperar dada la desafiante naturaleza del problema".

   Tal como ha señalado Martín Sanz, aunque no se trata de una aplicación "consumible" como tal, sí constituye un trabajo de investigación que permitiría su desarrollo futuro con importantes utilidades para la industria cinematográfica, distribuidora y de exhibición, ya que permitiría aproximar el riesgo de invertir o no en una determinada producción o bien a qué grupo debería orientarse su difusión y promoción para maximizar resultados.

   El trabajo se ha desarrollado como un paquete de software ejecutable a partir del cual se podría completar la aplicación práctica, según ha señalado este ingeniero superior de Telecomunicaciones titulado por la Universidad de Valladolid y máster por la Politécnica de Madrid, Institución académica esta última con la que realizado el trabajo, el cual ha sido dado de alta como aplicación en el registro de la propiedad, con el nombre 'socialStructure2Rating', un modelo predictivo de la valoración de películas desde su estructura social.