Herramienta de IA que permite calificar películas antes de grabar la primera escena

Las calificaciones de las películas son fundamentales para el éxito económico de una película y determinan su impacto en el público. Tradicionalmente, una película es calificada manualmente por humanos que la ven, teniendo en cuenta la violencia, el abuso de drogas y el contenido sexual.

Esta dinámica podría cambiar pronto con el auge de la inteligencia artificial (IA). Recientemente, investigadores de la Escuela de Ingeniería Viterbi de la USC utilizaron herramientas de IA para calificar una película en cuestión de segundos. Uno de los aspectos más impresionantes de este enfoque es que la calificación se puede realizar únicamente en función del guión de la película, sin necesidad de grabar una sola escena. Debido a esto, los ejecutivos de la industria cinematográfica podrían desarrollar un guión, realizar ediciones y diseñar una calificación de la película con anticipación y antes de grabar ninguna escena.

El enfoque recién desarrollado tendría un impacto económico en los estudios, pero también puede ayudar a los creadores a desarrollar y editar una historia en función del impacto y la respuesta prevista del público.

La investigación fue liderada por Shrikanh Narayanan, profesor de la Universidad y titular de la Cátedra Niki y C. L. Max Nikias en Ingeniería, junto con un equipo de investigadores del Laboratorio de Análisis y Interpretación de Señales (SAIL) de la USC Viterbi.

Aplicación de la IA a los guiones

Después de aplicar la IA a los guiones de películas, el equipo encontró que las pistas lingüísticas pueden indicar ciertos comportamientos relacionados con la violencia, el abuso de drogas y el contenido sexual que están a punto de ser demostrados por los personajes. Estas categorías de contenido suelen utilizarse para calificar las películas actuales.

El equipo utilizó 992 guiones de películas que fueron determinados por Common Sense Media como contenidos violentos, de abuso de sustancias y sexuales. La organización sin fines de lucro es responsable de realizar recomendaciones de películas para familias y instituciones educativas.

Se aplicó una IA entrenada a los 992 guiones, identificando comportamientos de riesgo, patrones y lenguaje en particular. Primero, recibe el guión como entrada antes de procesarlo a través de una red neuronal, que busca expresiones semánticas y sentimentales.

La IA funciona como una herramienta de clasificación, etiquetando oraciones y frases como positivas, negativas, agresivas o algún otro descriptor. Las palabras y frases también se clasifican en tres categorías: violencia, abuso de drogas y contenido sexual.

Victor Martinez es un candidato a doctorado en ciencias de la computación en la USC Viterbi y es el investigador principal.

“Nuestro modelo examina el guión de la película, en lugar de las escenas reales, incluyendo, por ejemplo, sonidos como disparos o explosiones que ocurren más tarde en la cadena de producción”, dijo Martinez. “Esto tiene el beneficio de proporcionar una calificación mucho antes de la producción para ayudar a los cineastas a decidir, por ejemplo, el grado de violencia y si es necesario reducirlo”.

“Parece haber una correlación en la cantidad de contenido en una película típica centrada en el abuso de sustancias y la cantidad de contenido sexual. Ya sea intencionalmente o no, los cineastas parecen igualar el nivel de contenido relacionado con el abuso de sustancias con contenido sexualmente explícito”, continuó.

Hallazgos y correlaciones

Uno de los hallazgos de los investigadores fue que es muy improbable que una película contenga altos niveles de las tres conductas de riesgo, lo que probablemente se deba a los estándares establecidos por la Asociación de la Industria Cinematográfica (MPA). También encontraron una correlación entre las conductas de riesgo y las calificaciones de la MPA. Por ejemplo, la MPA pone menos énfasis en el contenido de violencia/abuso de sustancias a medida que aumenta el contenido sexual.

“En SAIL, estamos diseñando tecnologías y herramientas, basadas en la IA, para todos los interesados en este negocio creativo: los escritores, los cineastas y los productores, para aumentar la conciencia sobre los detalles importantes asociados con contar sus historias en la pantalla”, dijo Narayanan.

“No solo nos interesa la perspectiva de los narradores de las historias que tejen, sino también comprender el impacto en la audiencia y el ‘resultado’ de la experiencia en general. Herramientas como estas ayudarán a aumentar la conciencia socialmente significativa, por ejemplo, al identificar estereotipos negativos”.

El equipo de investigación también incluye a Krishna Somandepalli, un candidato a doctorado en Ingeniería Eléctrica y de Computación en la USC Viterbi, y a la profesora Yalda T. Uhls del Departamento de Psicología de la UCLA.

La investigación se presentó en la conferencia EMNLP 2020.