
为何大数据预测对于奥斯卡来说不靠谱?
对于奖赛结果的预测,似乎已经成为了大众参与各类奖赛的方式之一。不管是世界杯、超级碗,还是总统选举,人们很喜欢搞个预测来自娱自乐。预测形式很多,包括人肉、章鱼、乌龟、大数据、人工智能等等,不管是数据专家、赌徒或是粉丝都乐于参与其中。
但在众多预测当中,又数奥斯卡的预测最难,最难以言中,为何你永远预测不到奥斯卡的结果?#蒙对不算#
在奥斯卡颁奖几天前,微软研究院经济学家戴维·罗思柴尔德也在他和他的团队开设的“聪明预测(PredictWise)”网站上公布了大数据预测结果,预测了本届奥斯卡最佳电影、最佳导演、最佳男女主角,以及最佳男女配角这些重头奖项的获奖者。在去年,这套系统全部24个奖项准确预测了其中20个。
罗思柴尔德使用的分析预测模型基于博彩市场、好莱坞证券交易所的大量数据建立,其预测结果会随着时间和数据的变化而更新。
但据Business Insider报道,数据分析预测网站538(FiveThirtyEight)生活方式主文案Walt Hickey透露,用来预测总统选举、体育赛事和国家经济的方法不能够用来预测奥斯卡,因为奥斯卡本身几乎是没有任何数据的。#没有数据,要怎么大数据#
奥斯卡的奖项产生是由6600名电影艺术和科学学会成员组成的匿名团体投票产生的,对这个团体建立数学模型进行奥斯卡评选结果预测向来不被看好,而测算全球影迷喜好与投票人以及提名影片的关联度也难度颇高。与业内权威人士观点相比,大数据的胜算貌似不大。
“你想要做民调或者调出以前的数据......但这些对于奥斯卡来说,压根就不存在。你想像下,学院(美国电影艺术与科学学院,该学院为奥斯卡评奖)里有6000多人,我们不知道他们都是谁,他们是被刻意匿名的,他们都不爱说话,我们也没有办法直接问他们‘对奥斯卡你怎么看’”,Walt Hickey补充道。
正是因为缺少具体数据,因此很难建立一个确定的预测模型,538网站为此次奥斯卡使用了一个基本模型并推荐了8种成熟的预测模型,供感兴趣的玩家参与预测。
“我们并不想管那个模型叫做奥斯卡奖项预测模型,因为我们网站也对此持怀疑态度,”Hickey表示。这个模型是“完全一成不变的。”
“我们之所以一直使用不变的模型,因为那些都是最基本、最简单的模型,”他说道。“它是最简洁最朴素的模型,对于任何比赛都采用相同的预测方法。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01