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奧斯卡大獎花落誰家 微軟專家利用數(shù)據(jù)預測結果

奧斯卡大獎花落誰家 微軟專家利用數(shù)據(jù)預測結果

2013-02-20 15:43:07

  第85屆奧斯卡金像獎頒獎晚會將于美國當?shù)貢r間2月24日舉行,奧斯卡小金人最終將花落誰家?近日,由微軟研究院的David Rothschild通過對奧斯卡入圍影片相關數(shù)據(jù)分析,預測出本屆奧斯卡各項大獎的最終歸屬。

  大家可以在David Rothschild的博客上看到他的最新預測結果。作為預測努力的一部分,David Rothschild與微軟團隊合作開發(fā)了一款Excel應用——Oscars Ballot Predictor(奧斯卡投票預測器),該應用為所有24個類別的奧斯卡得獎獎項提供實時預測。

  David Rothschild所提供的一些獲獎概率信息:

  ·最佳影片獎:Argo(《逃離德黑蘭》),獲獎可能性93.9%。

  ·最佳導演獎:斯蒂芬·斯皮爾伯格(Steven Spielberg)(影片《林肯》),獲獎可能性83.7%。

  ·最佳男演員獎:丹尼爾·戴-劉易斯(Daniel Day-Lewis)(影片《林肯》),獲獎可能性99%。

  ·最佳女演員獎:詹妮弗·勞倫斯(Jennifer Lawrence)(影片《烏云背后的幸福線》)(Silver Linings Playbook),獲獎可能性70.7%。

  當然,這些數(shù)據(jù)只是初步預測,David Rothschild說:“我對今年部分獎項的預測很有把握,但預測并非100%,期待奧斯卡頒獎晚會上的最終結果。”

  David Rothschild的努力方向是利用大數(shù)據(jù)改變我們的預測方式,為微軟創(chuàng)建更好的產(chǎn)品和服務做貢獻。去年,David Rothschild就曾使用一個通用的數(shù)據(jù)驅動型模型,正確預測了美國50個州和哥倫比亞特區(qū)共計51個行政區(qū)中50個行政區(qū)的總統(tǒng)大選結果,其預測準確性高于98%。

  David Rothschild表示:“我預測奧斯卡金像獎得主的方法與預測其它事情的方法完全相同,其中包括政治。首先關注最有效的數(shù)據(jù),然后創(chuàng)建不受任何特別年份結果干擾的統(tǒng)計模型,所有模型都根據(jù)歷史數(shù)據(jù)進行測試、校正,我們在建模時很有耐心,確保模型能夠正確預測外樣本結果,而不僅僅是過去發(fā)生的結果。我們創(chuàng)建的模型是用來預測未來的,而不是預測過去的。”他指出:“科學是相同的,但證明哪些數(shù)據(jù)最有用卻存在千差萬別。”

  你或許會認為一個能夠攻克選票近1.27億張變化莫測總統(tǒng)大選的預測模型也一定能夠在預測不太復雜的事件中輕松獲勝,如奧斯卡投票,其投票成員不足6000人,但美國總統(tǒng)大選與奧斯卡投票采用的數(shù)據(jù)大相徑庭。

  David Rothschild透露:“我通常關注四個不同類型的數(shù)據(jù):投票數(shù)據(jù)、預測市場數(shù)據(jù)、基本數(shù)據(jù)和用戶產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。在預測政治時,我采用基礎數(shù)據(jù)如過去的選舉結果、義務和經(jīng)濟風向標。通過基礎數(shù)據(jù)建立一個基準,然后轉向預測市場數(shù)據(jù)和投票數(shù)據(jù),因為這兩個類型的數(shù)據(jù)吸收并包含了更多選舉信息。2012年總統(tǒng)大選預測時,我使用了少量用戶產(chǎn)生的數(shù)據(jù),但Xbox Live數(shù)據(jù)對補充重大事件實時分析起了關鍵作用。”

  “預測奧斯卡金像獎花落誰家時不需要投票數(shù)據(jù),基本票房回報和電影評級數(shù)據(jù)也不統(tǒng)計在內。我更關注的是預測市場數(shù)據(jù),這是主要因素,同時采用部分用戶產(chǎn)生的數(shù)據(jù),這有助于理解電影內部和不同類別之間的相關度,例如影片《林肯》會贏得多少個獎項?”David Rothschild說。

  David Rothschild強調:“每當我關注一個新領域,我都會認真考慮一些關鍵事情,確保自己的預測更有意義。”首先,我會確定最中肯的預測。至于奧斯卡金像獎得主預測,我關注的是所有24個類別的獲勝概率,并會預測各個類別主流電影的總獎項。其次,我的所有預測結果會實時更新。從研究觀點看,實時更新預測結果至關重要,我們能夠獲悉最初預測與最終事件之間發(fā)生的不同事件的價值。這些事件就是奧斯卡獎項歸屬的前奏。最后,我借助特定領域的歷史數(shù)據(jù)建模,然后通過不斷升級模型確保預測的準確度。我還想強調的是,我們所做的一切都是為了盡可能保證領域獨立性,確保所有問題的可衡量性。如果該研究能夠催生出更高效的預測方法、在眾多領域適用于大量問題,將對微軟、對學術界和這個世界都有價值。”(網(wǎng)易)

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