今週は、映画制作の大部分の大部分がハリウッドで 89thオスカー式典。 あなたはいくつか見てバンクすることができます 痛々しいインネのレッドカーペットのインタビュー、いくつかの 受諾スピーチを捏造する といくつかの 平らになるジョーク。 おそらく、夜にもう一つ確かなことがあります - 賞や2つの論理 何年もの間質問されるだろう.
レース・リレーションズ・メロドラマ Crash 酔っぱらいました ブロークバック·マウンテン 2006のベストピクチャー賞に贈られ、まだほとんどのリストが 歴史の最も明白な選択肢の1つ。 しかし時折のカーブのボールにもかかわらず、オスカーは実際には非常に予測可能です。
あなたはとても予測可能です
賞に当たる人物を知りたい場合は、賭博賭博の賭けの最善の策があります。 式典が回ってくる頃に（ゴールデングローブ、BAFTAs、スクリーン俳優組合賞の後 賭けの代理店は、一般に、アカデミーが誰を認めるのかをよく知っています。
例えば、2004以降、ブックメーカーのお気に入りは毎年ベスト・アクターを獲得しています（2009、 ショーン・ペンは狭い2位のお気に入りだったが、ミルクのために優勝した。）同じ期間に、オスカーでベスト・オブ・ベストの女優2人だけが逃してしまった。そして、2人の優勝者が2位だった。
実際、ベスト・ピクチャーズ、ベスト・ディレクター、ベスト・アクター、ベスト・アクター、ベスト・サポート・アクター、ベスト・サポート・アクターの6つの主要カテゴリーにまたがって お気に入りの、または2番目のお気に入りで賞を受賞しなかった最後の時間を見つけるために9年間.
アカデミーが予測不能な決定を下すという認識の多くは、単に人気のある意見が当時のものであることを忘れていた人々です。 2006のクラッシュの伝説的な「怒った」勝利を振り返ってみると、 実際にはまだ2番目のお気に入り。 式典の前日には、巨大なA $ 9から単なるA $ 2.50に変わる可能性があることも、国民の目には大きな勢いを持っていました。
この効果は下のチャートで見ることができます。 データは、毎年授賞式に近い様々な情報源から収集されました。 2004以来、6つの主要なカテゴリーに渡って、賞の82％以上がブックメーカーにとって好評を博しています。 赤いホット（A $ 1.20以下）のお気に入りがある場合、賞はさらに予測可能です。 最後の13年の間に、このような強く支持された候補者は、これらのカテゴリの1つで賞を獲得できなかったことはありません。
これは予測可能性の顕著な実行です。 それに比べて、オーストラリアの主要なスポーツリーグを見ると、1.20以下のコンテストでさえ、お気に入りよりもはるかに不確かです。 過去4年間で、大好きなAFLゲームの11％付近が混乱した。 NRLでは、レートはほぼ28％でさらに高くなります。 この文脈では、オスカーは相対的な「確かなもの」であるように見えます。
オスカーは6,000の17ブランチの投票メンバーよりも多く選ばれています。 映画および科学アカデミー。 彼らはなぜそれほど予測可能ですか？ ブックメーカーは、人々がお金を払っている世論から彼らの偶然を引き出す。 おそらくオスカーはとても確かです 前の賞は一般に知られていない、あるいは人々は広範な世論を感知するのにうってつけかもしれない。 おそらくまた、古き良き時代があります オスカー有権者が投票用紙を漏らした オッズに影響を与える。
あなたは、約$ 1 /オッズx 100％の計算を行うことによって、賭博仲間が賞品にノミニーをランク付けしている確率を概算することができます。 たとえば、A $ 2.50の確率では、2006 Best Picture Crashは40％の成功確率を持つと考えられていました。
このデータセットの期間中、最大の不調はTilda Swintonの2008のための最優秀女優賞受賞 マイケル·クレイトン。 ブックメーカーは、10％の確率で11％の確率で勝利したと考えました（オッズはA $ XNUMXに設定されています）。
なぜ誰もがそれを間違って取得する
オスカーの予測可能性についてさらに注目すべき点は、物事を克服して間違っている人の数です。
昨年、ネイト・シルバーのデータサイエンスサイトFiveThirtyEightは、 9種類の数学的モデル オスカーの勝者の予測を生成するために利用可能なデータを刈り取った。
これらのモデルの一部は、アマチュアデータ科学者によるものでした（ただし、 博士とアマチュア or ハーバード・ディグリー）、ErnstとYoungのチーム、Simulationによる予測分析ソリューション、FiveThirtyEight自身のチームを含む専門家によるものなどがあります。
各モデルは異なるデータセットを使用していました - 一部はTwitterの言及から、いくつかは興行収入の他、過去の受賞者や最近の映画レビューのテーマからのものでした。
では、これらの数学的モデルはどのようにして...？ まあ全体的に、彼らのパフォーマンスは悲惨としか言えませんでした。 主な6つのカテゴリにまたがって行われた48の予測 これらの50％だけが正しい。 それらのうちのいくつかは、 レオナルド·ディカプリオ （A $ 1.01または99％を獲得する） ブリーラーソン （A $ 1.04または96％を獲得する）。
なぜこれらのモデルはあまりうまく機能しませんでしたか？ あなたはおそらくその言葉を聞いたでしょう "ビッグデータ" その考え方 大規模なデータセットは、将来を予測するためのパターンを検索することができます。 この文脈では、「大きな」という意味は決して誰も定義できませんが、オスカーのデータセットは確かに「大きな」ものではありません。
1世紀未満の間、カテゴリーごとに1つのデータポイントは、システム内の他のランダム性または予測不可能性を克服することはあまりありません。 たとえば、オスカーの有権者の嗜好には短期的な傾向があります。
1960s、4つのミュージカルがBest Pictureを獲得を選択します。 1980は植民地主義とその余波を扱う映画を好んでいるようだった。 ミレニアムの回りに、アカデミーは安全で、議論の余地のない興行収入を賞賛しました。 しかし、数学的モデルを較正する時点から、人気のある傾向がモデルに影響を与えるまでに、嗜好は既に変わっている可能性が高い。
スポイラー警告
今年は主な6つのカテゴリには、 5つの短期間（A $ 1.20以下）のお気に入り。 私が上に示したように、このようなお気に入りは空手になってから10年以上も経っています。
歴史がそれ自身を繰り返すならば、そのキャストとクルーが ラ·ラ·ランド ハリウッド・ブールバードから飛び降り、旋回したり、踊ったりするかもしれません。 女優のエマ・ストーン（Emma Stone）と監督のダミアン・シャゼル（Damien Chazelle）は、映画自体が成功のために大きく傾いています。
同様に、Mahershala Aliは、 月光、ヴィオラ・デイヴィスの女優賞受賞 フェンス 自信を感じるあらゆる理由があるように見える。 ブックメーカーによると、今年のベスト俳優だけが予測するのが難しいはずです。 Casey Affleckのパフォーマンス バイザシーマンチェスター A $ 1.57でデンゼル・ワシントンよりもほんの少し前に、A $ 2.10で支持されています。
しかし、オッズが夜に至るまでリードを変える可能性があることを覚えておいてください。 2006式の1週間前に、Brokeback Mountain周辺の長年の信頼は崩壊し始め、ほぼ一定のA $ 1.10からより疑わしいA $ 1.50に漂った。 後姿では、その成功に忍び寄る疑いが正しいことが判明しました。
著者について
スティーブン・ウッドコック、数学上級講師、 シドニー工科大学
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