Ana Bulut Bilişim IBM'den Watson, 'Game of Thrones' Karakterlerini Analiz Ettikten Sonra Ne Buldu?

IBM'den Watson, 'Game of Thrones' Karakterlerini Analiz Ettikten Sonra Ne Buldu?

HBO programının altıncı sezonu Game of Thrones 24 Nisan'da başlıyor.

Ve programın dayandığı kitapların hayranıysanız, ne bekleyeceğinizi tam olarak bilmiyorsunuz. Yazar George R. R. Martin, serinin altıncı kitabının çıkış tarihini henüz açıklamadı. Bu, televizyon şovunun, arsanın nereye gittiği açısından kitapların önüne geçmek üzere olduğu anlamına geliyor.

Sonuç? Kitabın hayranları, epik boyutlarda spoiler uyarılarına hazırlanıyor. IBM araştırmacısı Vinith Misra, pazarlamanın iyi zamanlanmış bir bölümünde, nasıl olduğunu analiz etmek için Personality Insights adlı bir Watson programını kullandı. Game of Thrones karakterler ilk beş kitapta gelişti ve okuyucuların altıncı kitapta neler bekleyebileceğini tahmin ediyor. İşte verilerin ortaya çıkardığı şey:

  • Daenerys Targaryen, içindeki Khaleesi'yi ve kraliçeliğini kucaklarken, yavaş yavaş açıklığını ve liberalizmini kaybediyor ve aynı anda daha endişeli, öfkeli, iddialı ve saygılı hale geliyor.
  • Sansa Stark'ın orijinal dışadönüklük ve neşesinin yerini öz bilinç, yaratıcı bir içsel yaşam ve görev duygusu aldı.
  • Kız kardeşi Arya Stark, kitaplar boyunca sertleşti. Artık daha az savunmasız ve endişelenmeye daha az eğilimli.
  • Tyrion Lannister'ın başlangıçta daha güvenilir ve disiplinli kişiliği, yerini savunmasız ve duygusal bir alkoliğe bıraktı.
  • Jon Snow, öfkeli, savunmasız, macera arayan bir genç olmaktan disiplinli, zeki ve temkinli bir lidere dönüştü.

Diziyi izlediyseniz veya kitapları okuduysanız, yukarıdakilerin tümüne ilk tepkiniz şu olabilir: Ahh. Bana bunların hiçbirini anlatmak için Watson'ın Kişilik Öngörülerine ihtiyacım yoktu. Problem ne?

Önemli olan şu ki, 'Watson bu karakterlerin hareketlerini bir insan gibi okumuyor' diyor Misra. Watson, karakterlerin bu doğru okumalarına kesinlikle ilk beş kitaptaki karakterlerin kullandığı kelime seçimlerinin bir analizi yoluyla ulaştı.

Örneğin, Watson bir karakterin fedakarlık puanını belirlerken, birinci çoğul şahısları ('biz', 'biz', 'bizim', 'bizimki') ve cesaret, yiğitlik, cüretkar, kesin, kesin, kendinden emin gibi sözcükleri seçiyor. , kolay ve inanç. Küfür sözleri, karakterin fedakarlık puanını olumsuz etkiler. Watson'a göre en fedakar karakter Bran'dır. En az fedakar olan Tyrion'dur.

Aynı şekilde Watson bir karakterin atılganlık puanını belirlerken kavga et, affet, ver, tanış, müzakere, açıkla ve ikna et gibi kelimeler arar. Watson'ın analizine göre en iddialı karakterler Arya ve Brienne'dir. En az iddialı olanlar Barristan ve Davos. Watson bir karakterin duygusallık puanını belirlerken (öz farkındalık, empati ve tutkuyu birleştiren bir özellik) sarılma, sarılma, ağrı, alkol, şefkat, hayran olma, tapma ve sırıtma gibi sözcükleri arar. Duygusallık açısından en yüksek puan alan karakterler Cersei ve Daenerys'tir. En düşük dereceli karakterler - onlara en sabırlı diyebilirsiniz - Davos ve Ned.

Şimdi, büyük bir organizasyonda -kelime seçimlerinin sıklığı yoluyla kişilikleri değerlendirmek için- bu yeteneğe sahip olduğunuzu düşünün. Belirli bir iş için binlerce adayı sıralamak zorunda kalsaydınız, hangi adayların özgeçmişlerinde ve kapak mektuplarında en çok (veya en az) fedakarlık ve duygusallığa sahip olduklarına dair sağlam veriler vermek için Kişilik Analizleri gibi bir araç kullanabilirsiniz.

Benzer şekilde, bir inovasyon ekibi oluşturuyorsanız ve katılımcıların yüksek atılganlık puanlarına sahip olmasını istiyorsanız, veriler için dahili belgeleri (e-postalar, Slack mesajları) analiz etmek için Personality Insights'ı kullanabilirsiniz. İster beyzbol ister iş olsun, analitikle ilgili tüm durumlarda olduğu gibi, yalnızca verilere güvenmek istemezsiniz. Ancak verilerden elde edilen içgörüler, Misra'ya göre bir 'akıl sağlığı kontrolü bileşeni' sağlayacaktır. Ve kesinlikle duygusal hassasiyetle ilgili herhangi bir konuda bir Lannister'a güvenmenizi engeller.