Disney+: анализ фильмов и стриминговой платформы популярной студии
Компания Disney была основана 16 октября 1923 года братьями Уолтом и Роем Диснеями как Disney Brothers Studio. Сейчас это транснациональная медиакорпорация, которая является владельцем других масштабных компаний, а точнее Pixar, Marvel, Star Wars, Abc и других.
Disney+ — американский сервис потокового вещания типа Ott на основе подписки, управляемый отделом Media and Entertainment Distribution компании The Walt Disney Company. Сервис в основном занимается распространением фильмов и телесериалов, спродюсированных Walt Disney Studios и Walt Disney Television, а также является эксклюзивной площадкой для таких брендов, как Disney, Pixar, Marvel, Звёздные войны, National Geographic, Starz и в некоторых странах. На Disney также выходят оригинальные фильмы и телесериалы.
Disney это не просто студия, но целая эпоха. Для моей личности она является основой: с самого детства я росла на мультфильмах с кассет, затем на мультсериалах по телевизору, а сейчас постоянно смотрю фильмы.
Disney+ же сейчас является одной из основных мировых стриминговых платформ, поэтому мне стало интересно проанализировать эволюцию его проектов. Для этого был выбран датасет Disney+ Movies and TV Shows, включающий в себя информацию, в том числе о режиссёрах, рейтингах, жанрах.
В своём исследовании я хочу проанализировать от чего зависят рейтинги проектов Disney, которые были на стриминге, какие превалируют жанры и какие проекты стали наиболее известными.
Моя гипотеза заключается в том, что Disney+ продолжает оставаться на первых местах благодаря большому разнообразию возрастных и жанровых категорий, а также всё большему приобретению сторонних компаний.
Оформление
Disney+ имеет свой стиль: тёмные оттенки, бирюзовый цвет в логотипе и фоне сервиса. На основе этого я создала несколько иллюстраций, в том числе обложку, в Ideogram Ai, из которой потом взяла цвета для оформления проекта:
/ create an image in Disney+ style with characters from Marvel, Star Wars and cartoons. fix the faces. Adding R2D2. Make the characters like they look im the movie. adding a Disney+ logo.
Подготовка датасета
Для начала я экспортировала все необходимые библиотеки для работы с графиками. Затем преступила к очистке датасета при помощи метода dropna, а также заменила пустые значения.
Создала функцию для разделения проектов по брендам (Marvel, Disney, Star Wars, Pixar, National Geographic, other).
Анализ типа контента
Проекты на стриминговом сервисе делятся на фильмы и ТВ шоу. Мне стало интересно, как делят их между собой разные компании — сделала это с помощью библиотеки matplotlib и солнечной круговой диаграммы sunburst.
Большинство контента на сервисе не принадлежит ни одному из самых известных брендов, однако проекты Disney преобладают над другими, что логично, ведь это их сервис. Такие данные могут говорить о том, что сервис предлагает большой выбор контента.
Приобретения
Запуск Disney+ произошёл в 2019 году, до этого момента были также совершенны покупки других компаний — посмотрим, как изменилось количество релизов с этими приобретениями и открытиями с помощью линейного графика и снова библиотек matplotlib и seaborn.
Для этого я сначала сгруппировала релизы по годам, а затем при помощи функции lineplot построила график. При помощи словаря и цикла for добавила линии событий и текст.
По графику видно, что такие покупки как Marvel и Lostfilm сильно повысили количество релизов в год, а запуск Disney+ в 2019 и вовсе сделали линию графика почти вертикальной, стимулировав производство нового контента, что соответственно привлекло новую аудиторию.
Запуск Disney+
Необходимо также посмотреть, как изменился контент после запуска Disney+. Для этого я построила столбчатую диаграмму, предварительно создав буллевую переменную post_launch с фильмами, выпущенным после 2019 г., а также сгруппировав данные.
До 2019 года фильмы с рейтингом PG доминировали, тогда как после 2019 года выросла доля сериалов с TV-14 и PG-13. Сериалы после 2019 года чаще имеют зрелые рейтинги, что снова говорит о балансе аудитории.
Жанры и рейтинг
Благодаря анализу жанров и возрастной категории можно понять, кто является основной аудиторией как самой студии, так и стримингового сервиса.
Для этого я сделала тепловую карту, предварительно построив матрицу (genre_rating_matrix), в которой подсчитывается, сколько раз каждый жанр встречается в каждом возрастном рейтинге.
Карта показывает, что жанры «Семейный» и «Анимация» преобладают в рейтингах TV-G и PG, что позволяет сделать вывод об ориентации на семейную аудиторию. Однако несмотря на такую доминацию близкого к детскому контекту, в достаточно большом объёме реализуются и более взрослые проекты, благодаря чему привлекается большая и разнообразная аудитория.
Описание к фильмам
Для анализа описания к фильмам можно использовать облако тегов. Для этого я экспортировала библиотеку wordclouds и объединила все описания в одну строку в переменную text.
Для использование выбранных мной цветов я импортировала модуль random, затем создала палитру цветов (список) и применила random.choice () для выбора случайного цвета.
«Advisory» и «details» могут говорить о том, что платформа старается правильно рекомендовать и обращать внимание будущего зрителя на важные аспекты.
Другие же наиболее популярные слова, например «Family», «team», «boy», может снова говорить о семейной направленности.
«Disney» и имена известных героев говорит о том, что упоминание студии влияет на рекомендации фильма.
Так же много упоминаний, связанных с приключениями, говорят о преобладании жанра.
Заключение
Согласно построенным графикам можно сделать вывод и подтвердить гипотезу, что Disney продолжает оставаться любимым многими благодаря балансированию между детскими и более взрослыми проектами. Однако их основным контентом является семейный, на него они опираются в первую очередь.
Новые корпоративные приобретения и изменения, как показали график и столбчатая диаграмма, сильно влияют на количество релизов, что в свою очередь привлекает внимание аудитории. Можно предположить, что Disney продолжит совершать подобные сделки.
Как итог — Disney создал хорошую платформу, которая успешно продвигает их проекты.
Используемые ресурсы
Описание применения генеративной модели:
ПОМОЩЬ В НАПИСАНИИ КОДА OpenAi
ГЕНЕРАЦИЯ ОБЛОЖКИ Ideogram Ai
