Herramienta de IA permite calificaciones de películas antes de grabar la primera escena

Las calificaciones de las películas son vitales para el éxito financiero de una película y determinan su impacto en la audiencia. 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 surgimiento de la inteligencia artificial (IA). Recientemente, investigadores de la Escuela de Ingeniería USC Viterbi 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 podría hacerse basándose únicamente en el guión de la película, sin grabar una sola escena. Debido a esto, los ejecutivos de cine podrían desarrollar un guión, hacer ediciones y diseñar una calificación de la película con anticipación y antes de grabar ninguna escena.

El enfoque recién desarrollado tendría un impacto financiero en los estudios, pero también puede ayudar a las mentes creativas a desarrollar y editar una historia basándose en el impacto y la respuesta prevista de los espectadores.

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

Aplicación de IA a los guiones

Después de aplicar la IA a los guiones de las 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 se utilizan a menudo para calificar las películas de hoy en día.

El equipo utilizó 992 guiones de películas que fueron determinados por Common Sense Media como tener contenido violento, de abuso de sustancias y sexual. La organización sin fines de lucro es responsable de hacer recomendaciones de películas para familias e 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 escanea las expresiones semánticas y de sentimiento.

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 mira 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 línea de producción”, dijo Martínez. “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 reducirla”.

“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 sexual explícito”, continuó.

Hallazgos y correlaciones

Uno de los hallazgos de los investigadores fue que es muy poco probable que una película contenga altos niveles de los tres comportamientos de riesgo, lo que probablemente se deba a los estándares establecidos por la Asociación de la Prensa Cinematográfica (MPA). También encontraron una correlación entre los comportamientos 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 IA, para todos los interesados en este negocio creativo — los escritores, cineastas y productores — para aumentar la conciencia sobre los detalles importantes asociados con contar su historia en la película”, dijo Narayanan.

“No solo estamos interesados en la perspectiva de los narradores de las narrativas que tejen, sino también en entender el impacto en la audiencia y el ‘recuerdo’ de la experiencia completa. Herramientas como estas ayudarán a aumentar la conciencia con significado social, por ejemplo, mediante la identificación de 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.