Сериал «Игра престолов» — настоящий феномен. Шесть полных сезонов (недавно состоялась премьера 7-го сезона). Миллионы фанатов по всему миру. Декалитры слез, пролитых по полюбившимся, но так несправедливо убитым персонажам. Его по праву можно назвать одним из самых культовых сериалов последнего времени. Поэтому совсем не удивительно, что этот социокультурный феномен заинтересовал и людей мира науки.
Аспирант Центра сетевых наук Центрально-Европейского университета Милан Яносов создал алгоритм с 400 узлами и 3000 ребрами, который определяет вероятность смерти персонажей последних двух сезонов самого популярного сериала в мире «Игра престолов», выпускаемого телекомпанией HBO и известного своей «манерой» убивать полюбившихся зрителю персонажей.
Чтобы получить работающую модель вероятностей, Яносов использовал «семь различных сетевых функций, определяющих различные аспекты социальной значимости» для каждого отдельно взятого персонажа сериала, которые он получил из анализа сцен, которым аспирант дает определение «элементарной единицы социального взаимодействия». Далее он объединил этот анализ с изученными характерными особенностями ранее уже убитых персонажей и на основе этого вывел вероятность, согласно которой тот или иной персонаж сможет дожить до конца этого телевизионного шоу, запланированного где-то на 2018-2019 год.
Например, модель вероятности определила, что Тиена Сэнд, дочь Оберина Мартелла, которого постиг жестокий конец в 4 сезоне сериала, скорее всего, тоже погибнет, в то время как Теон Грейджой, испытавший ужасающие пытки от руки Рамси Болтона, умрет с вероятностью всего 0,05 процента.
Пожалуй, эту работу можно назвать одним из самых актуальных, популярных и ярких примеров того, какого уровня достигла сфера предиктивного моделирования.
«Команда исследователей, построившая эту модель, обычно работает с поиском ответов на комплексные биологические вопросы через датамайнинг и алгоритмы машинного обучения», — комментирует доктор Гай Яхдав, занимавшийся руководством проекта.
«Сериал «Игра престолов» является великолепной площадкой для исследования, потому что содержит практически бесконечный источник необработанных многомерных данных», — отметил Яхдав на сайте Phys.org.
С полным списком предсказаний можно ознакомиться .
Комментарии (0)