論文の概要: Optimizing Storytelling, Improving Audience Retention, and Reducing Waste in the Entertainment Industry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.00076v1
• Date: Thu, 29 May 2025 23:01:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:32.194193
• Title: Optimizing Storytelling, Improving Audience Retention, and Reducing Waste in the Entertainment Industry
• Title（参考訳）: エンタテインメント産業におけるストーリーテリングの最適化、オーディエンス保持の改善、無駄削減
• Authors: Andrew Cornfeld, Ashley Miller, Mercedes Mora-Figueroa, Kurt Samuels, Anthony Palomba,
• Abstract要約: 本研究では,従来の視聴者データと25000回以上のテレビドラマの自然言語処理(NLP)機能を統合し,予測精度を向上させる機械学習フレームワークを提案する。 Better Call SaulやAbbott Elementaryなど、さまざまなジャンルでテストされているこのフレームワークは、ジャンル固有のパフォーマンスを明らかにし、ライター、エグゼクティブ、マーケターに、オーディエンス行動に関するデータ駆動の洞察を求める解釈可能なメトリクスを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Television networks face high financial risk when making programming decisions, often relying on limited historical data to forecast episodic viewership. This study introduces a machine learning framework that integrates natural language processing (NLP) features from over 25000 television episodes with traditional viewership data to enhance predictive accuracy. By extracting emotional tone, cognitive complexity, and narrative structure from episode dialogue, we evaluate forecasting performance using SARIMAX, rolling XGBoost, and feature selection models. While prior viewership remains a strong baseline predictor, NLP features contribute meaningful improvements for some series. We also introduce a similarity scoring method based on Euclidean distance between aggregate dialogue vectors to compare shows by content. Tested across diverse genres, including Better Call Saul and Abbott Elementary, our framework reveals genre-specific performance and offers interpretable metrics for writers, executives, and marketers seeking data-driven insight into audience behavior.
• Abstract（参考訳）: テレビネットワークは、プログラミング決定を行う際には高い経済的リスクに直面しており、しばしばエピソジックな視聴者数を予測するために、限られた歴史的データに依存している。 本研究では,従来の視聴者データと25000回以上のテレビドラマの自然言語処理(NLP)機能を統合し,予測精度を向上させる機械学習フレームワークを提案する。 エピソード対話から感情的トーン,認知的複雑性,物語構造を抽出し,SARIMAX,転がりXGBoost,特徴選択モデルを用いて予測性能を評価する。 先行ビューアシップは依然として強力なベースライン予測器であるが、NLP機能はいくつかのシリーズにおいて有意義な改善をもたらしている。 また,集合対話ベクトル間のユークリッド距離に基づく類似度スコアリング手法を導入し,番組を内容別に比較する。 Better Call SaulやAbbott Elementaryなど、さまざまなジャンルでテストされているこのフレームワークは、ジャンル固有のパフォーマンスを明らかにし、ライター、エグゼクティブ、マーケターに、オーディエンス行動に関するデータ駆動の洞察を求める解釈可能なメトリクスを提供する。

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