Chutando os resultados do Oscar 2018 com inteligência artificial!
Todo ano o mundo se rende aos aclamados Prêmios da Academia, também conhecido como Oscar, sendo o mais prestigioso prêmio do cinema mundial. Neste ano o evento acontecerá dia 4 de março com o objetivo de coroar filmes lançados em 2017 nos mais diversos aspectos, como: melhor filme, ator, atriz, fotografia, roteiro e inúmeros outros pontos.
Tendo sua primeira cerimônia ocorrido no dia 16 de maio de 1929, temos um grande número de filmes, atores e atrizes já coroados e com certeza passa pela cabeça de cada pessoa:
“qual será a receita perfeita para fazer um filme merecedor do Oscar?”
Assim como essa pergunta, os amantes da cinematografia também adoram dizer: “esse filme merece ser indicado ao Óscar”, “fulano merece ganhar o Oscar”. E logo antes do tão esperado dia da premiação até começam a aparecer os bolões do Oscar, onde as pessoas dão os seus melhores palpites e ainda endossam seus chutes com críticas bem elaboradas para que possam fortalecer os seus palpite.
Tudo isso nos leva a outras perguntas: será que existe um padrão entre os vencedores do Oscar? E por fim sabendo que temos um grande histórico de indicados ao Oscar e os respectivos vencedores será que podemos analisar tais dados com o intuito de predizer os próximos vencedores?
A fim de explorar esses dados e predizer possíveis resultados nada melhor do que usarmos algo que está na moda, inteligência artificial, mais especificamente algoritmos de machine learning para classificação.
Para que a academia possa escolher o vencedor de cada Óscar existem vários critérios seguidos rigidamente por cada membro da academia com o objetivo de se chegar em um resultado realmente justo, porém esses critérios não são disponibilizados ao público, então para a nossa abordagem apliquei o uso de critérios mais acessíveis e fáceis de serem organizados tais como:
- Vencedores do BAFTA
- Vencedores do Guild
- Vencedores do Golden Globe
- Tempo do filme em minutos
- Bilheteria em dólares
- IMDB Score
- Score dos usuários (Metacritic)
- Score dos críticos (Metacritic)
- Se o filme foi produzido nos Estados Unidos
- Rating (Metacritic)
- Trimestre de lançamento do filme
Para a coleção dos dados, obtemos informações dos indicados ao Oscar e os ganhadores desde o ano de 1980 até 2017 para as seguintes categorias:
- Atriz coadjuvante
- Ator coadjuvante
- Roteiro Original
- Roteiro Adaptado
- Atriz
- Ator
- Filme
- Diretor
De posse destes dados vamos brincar um pouquinho com IA agora, como já dito anteriormente a ideia central foi utilizar algoritmos de machine learning para classificação. Com o intuito de diminuir o viés e ter um resultado final com um maior grau de certeza, foram usados um total de 11 algoritmos distintos, além de várias variações destes algoritmos derivando em um total de 30 modelos(IAs) que foram utilizadas para predizer os resultados de cada categoria.
Para se chegar no resultado final e a fim de se eliminar possíveis empates foram gerados três resultados:
- Todos os modelos que possuem uma taxa de acerto maior que 79% em relação aos anos anteriores, irão predizer os resultados do Oscar de 2018 e os resultados de cada um destes modelos são somados, de tal maneira que temos no final a quantidade de vezes que um indicado recebeu o voto como vencedor por esses modelos;
- Todos os modelos predizem o resultado do Oscar 2018 e os resultados de cada modelo são somados, de tal maneira que temos no final a quantidade de vezes que um indicado recebeu o voto como vencedor por todos os modelos independente de sua taxa de acerto ;
- O modelo que possui a melhor taxa de acerto em relação aos resultados passados prediz o resultado do Oscar 2018, de tal maneira que o modelo pode predizer que mais de um indicado pode vencer ao Oscar, ou que nenhum indicado pode ganhar.
De tal modo que a prioridade dos resultados para decisão segue a ordem anunciada acima, ou seja, o primeiro levamos em consideração o resultado que todos os modelos com acerto acima de 79% predizerem, caso haja empate o próximo resultado válido são os predições de todos os modelos e por último o resultado do modelo com maior taxa de acerto.
Caso você ainda não conheça os indicados ao Oscar 2018, você pode verificar no site oficial clicando aqui. E por fim chegamos ao tão esperado resultado das categorias do Oscar preditas pelos conjuntos de IAs:
Atriz Coadjuvante: Allison Janney, em I, Tonya
Resultado: Allison Janney, em I, Tonya :D ACERTAMOSS!!
Ator Coadjuvante: Sam Rockwell, em Three Billboards outside Ebbing, Missouri
Resultado: Sam Rockwell (“Três anúncios para um crime”) :D ACERTAMOSS!!
Atriz: Frances McDormand, em Three Billboards outside Ebbing
Resultado: Frances McDormand (“Três anúncios para um crime”) :D ACERTAMOSS!!
Ator: Gary Oldman, em Darkest Hour
Resultado: Gary Oldman (“O destino de uma nação”) :D ACERTAMOSS!!
Diretor: Guillermo del Toro, em The Shape of Water
Resultado: Guillermo del Toro (“A forma da água”) :D ACERTAMOSS!!
Roteiro Adaptado: Logan
Resultado: “Me chame pelo seu nome” (James Ivory) :( ERRAMOS!
Roteiro Original: Three Billboards outside Ebbing, Missouri
Resultado: “Corra!” (Jordan Peele) :( ERRAMOS!
Filme: Three Billboards outside Ebbing, Missouri
Resultado: “A forma da água” :( ERRAMOS
Confesso que fiquei bem impressionado com o resultado, pois de fato me agrada os vencedores preditos, com exceção apenas do resultado para Roteiro Adaptado onde pessoalmente eu acredito que Call Me by Your Name deve levar.
Mas diz aí, e você, concorda com os resultados preditos? Quais são as suas apostas para o Oscar? Será que uma IA é capaz de acertar mais resultados do que você?
Editando o post em 05/2019: verificamos que tivemos um aproveitamento de 5/8!!! Dava para ter apostado no bolão com essa IA, acho que na Mega Sena da virada vou usar ela hehe!
Git do projeto: https://github.com/CaiqueCoelho/Predict-Oscar-2018
