神经网络如何‘读懂’观众喜好

迪士尼的预测系统基于3000万+用户行为数据集，包括流媒体停留时长、角色周边购买率等50余项指标。通过LSTM神经网络，AI能识别如‘反派角色成长线’这类隐形受欢迎模式，准确率较人工调研提升47%。2023年测试中，AI提前18个月准确预测了《魔法满屋》的音乐剧元素会引发拉美市场热潮。

从《曼达洛人》到《冰雪奇缘3》的AI足迹

在《曼达洛人》剧本阶段，AI通过分析星战粉丝论坛的670万条讨论，建议保留‘尤达宝宝’的沉默设定；正在制作的《冰雪奇缘3》中，AI对比前作观众泪点数据，优化了雪宝的牺牲剧情节奏。但这些决策最终仍需人类创意团队把关，AI目前主要承担‘超级焦点小组’角色。

美国编剧工会已要求限制AI在故事核心创作中的权重，认为过度依赖算法会导致类型同质化。但迪士尼强调，AI仅用于‘发现观众未知的潜在需求’，如通过情绪识别技术发现观众对‘不完美公主’的隐形期待，这才催生了《寻龙传说》中拉雅的角色设计。

Disney uses AI to analyze audience preferences.

迪士尼使用AI分析观众偏好

Algorithms can predict which stories will be more popular.

算法能预测哪些故事更受欢迎

This technology saves script development time.

这项技术节省了剧本开发时间

AI has helped identify multiple potential IPs.

AI已协助识别多个潜在IP

Collaboration between traditional writers and AI is becoming a trend.

传统编剧与AI协同工作成为趋势

迪士尼的AI预测系统展现了技术赋能创意的巨大潜力，但其核心仍是‘AI发现需求，人类创造故事’的协作模式。对于从业者，建议关注AI工具在用户洞察方面的优势，同时保持创意自主权。未来3年内，预计83%的主流制片厂将采用类似技术，但真正伟大的IP永远需要人类的情感共鸣。