Im Vorfeld der Oscar-Verleihung haben alle Fans und Kritiker ihre Vermutungen darüber, wer am Ende die Nase vorn haben wird. Aber können wir über das Rätselraten hinausgehen? Ist es möglich, die Gewinner mithilfe von Daten und maschinellem Lernen zuverlässiger vorherzusagen?
Dieser Herausforderung habe ich mich vor ein paar Jahren gestellt. Mithilfe von Daten und maschinellem Lernen habe ich ein Modell zur Vorhersage der Oscar-Verleihung entwickelt. Dieses Projekt beleuchtet nicht nur den möglichen Ausgang der jährlichen Preisverleihung, sondern bietet auch Einblicke in die entscheidenden Faktoren, die zu einem Oscar-Gewinn beitragen.
Dies ist eine aktualisierte Version des Modells von 2022 , das fünf von sechs Kategorien korrekt vorhersagte.
Einführung in das Oscars-Vorhersagemodell
Die Vorhersagen des Modells beruhen auf den folgenden Variablen:
- #1 Allgemeine Informationen zum Film und zu den Nominierten: Dazu gehören das Genre des Films, das Erscheinungsdatum, das Alter der beteiligten Schauspieler und die öffentliche Resonanz auf Plattformen wie IMDB und rotten tomatoes.
- #2 Oscar-Nominierungen und Nominierungsstatistiken: Ich berücksichtige die Anzahl und Art der Nominierungen, die jeder Film erhält, sowie frühere Nominierungen und Gewinne einzelner Schauspieler und Regisseure. So haben beispielsweise Filme mit einer höheren Gesamtzahl an Nominierungen und früheren Siegen eine größere Wahrscheinlichkeit, zu triumphieren.
- #3 Ergebnisse der Oscar-Vorläuferzeremonien: Ich sammle die Ergebnisse von Vorläuferverleihungen wie den BAFTAs, DGAs und Golden Globes. Dies ist wichtig, da die Nominierten und Gewinner dieser Preise häufig auch einen Oscar erhalten.
Wie kommt das alles zusammen?
- Das maschinelle Lernmodell sucht nach Mustern in den Daten und versucht, die Faktoren zu finden, die wahrscheinlich zu einem Sieg beitragen. Für jede Kategorie gibt es eine andere Reihe von Variablen, die für die Vorhersage der Gewinner relevant sind. So haben beispielsweise ältere Schauspielerinnen und Schauspieler eine größere Chance auf einen Preis. In der Kategorie Bester Film ist die Anzahl der Nominierungen, die ein Film erhalten hat, ein wichtiger Indikator.
- Ich analysiere auch die relative Bedeutung der Variablen des Modells. Das Modell kann zum Beispiel sagen, ob ein Musical oder ein Horrorfilm eher gewinnen wird.
- Das Modell kann auch die Wechselwirkung zwischen Variablen wie den Zuschauerbewertungen und den Bewertungen der Kritiker bewerten. Ist zum Beispiel eine niedrige Kritikerbewertung und eine hohe Zuschauerbewertung ein besserer Prädiktor für einen Sieg als eine hohe Kritikerbewertung und eine niedrige Zuschauerbewertung?
Trommelwirbel. Die Oscar-Vorhersagen des Modells für 2023
Bester Film
Dies ist der wichtigste Preis, und für 2023 sind so viele Fortsetzungen nominiert wie noch nie. Sowohl Avatar: Der Weg des Wassers als auch Top Gun: Maverick sind zwar nominiert, aber dem Modell zufolge nicht im Rennen.
Mein Modell deutet darauf hin, dass Everything Everywhere All at Once den Sieg davontragen wird. Er hat insgesamt 11 Nominierungen, was bedeutet, dass der Film von vielen Segmenten der Academy unterstützt wird. Außerdem hat er im Vorfeld die Critics Choice, PGA und DGA Awards gewonnen, und diese Auszeichnungen sind allesamt starke Indikatoren für den Erfolg bei den Academy Awards.
Ein wichtiger Indikator für den besten Film ist schließlich, ob der Film für die beste Regie nominiert war. In der Geschichte der Oscar-Verleihung ist es erst fünfmal vorgekommen, dass ein Film den Preis für den besten Film ohne eine Nominierung für die beste Regie gewonnen hat.
Obwohl die Vorhersage ein hohes Maß an Sicherheit bietet, müssen wir feststellen, dass es in dieser Kategorie in den letzten Jahren einige Überraschungen gegeben hat. Von den 5 Fällen, in denen ein Film ohne eine Nominierung für die beste Regie gewonnen hat, sind 3 in den letzten 10 Jahren passiert - Argo im Jahr 2012, Green Book im Jahr 2019 und CODA im letzten Jahr, womit es der einzige Fehler in meinem Modell von 2022.
Die stärksten Anwärter sind Banshees of Inisherin und The Fabelmans. Banshees of In isherin gewann den Golden Globe in der Kategorie Beste Komödie und hat insgesamt 9 Nominierungen. The Fabelmans gewann den Golden Globe in der Kategorie Bestes Drama und hat 7 Nominierungen.
Bester Regisseur
Stephen Spielberg wurde bereits 8 Mal für die beste Regie nominiert, hat aber nur einmal für Schindlers Liste gewonnen. Ist dies das Jahr, in dem Spielberg wieder gewinnt? Unserem Modell zufolge wahrscheinlich nicht.
Historisch gesehen ist dies die Kategorie mit den wenigsten Überraschungen. Der Preis geht oft an denselben Regisseur, der die DGA gewonnen hat. Da Daniel Kwan und Daniel Scheinert diesen Preis in diesem Jahr gewonnen haben, werden sie von dem Modell als wahrscheinliche Gewinner des Oscars für die beste Regie hervorgehoben .
Bester Schauspieler
In dieser Kategorie gibt es einen bemerkenswerten Altersunterschied zwischen den Nominierten: Bill Nighy erhielt seine erste Nominierung im Alter von 73 Jahren und Austin Butler wurde mit nur 31 Jahren für Elvis nominiert. Wird dies einen Einfluss auf das Ergebnis des Gewinners haben? Austin Butler ist ein starker Anwärter, der bereits einen BAFTA und einen Golden Globe gewonnen hat.
Das Modell sagt voraus, dass Brendan Fraser den Preis für den besten Darsteller erhält, auch weil er im Vorfeld die SAG- und Critics Choice Awards gewonnen hat.
Allerdings haben Schauspieler, die in einem für den besten Film nominierten Film mitspielen, bessere Chancen auf einen Schauspielpreis. Im Gegensatz zu Elvis war The Whale nicht für den besten Film nominiert. Daher bietet diese Kategorie definitiv ein interessantes Rennen.
Beste Schauspielerin
In der Kategorie Beste Schauspielerin ist das Rennen zwischen Cate Blanchett und Michelle Yeoh sehr eng. Das Modell sagt voraus, dass Blanchett dank ihrer Siege bei den BAFTA, den Critics Choice und den Golden Globes sowie ihrer bisherigen zwei Oscar-Gewinne und insgesamt sieben Oscar-Nominierungen triumphieren wird.
Bester Nebendarsteller
In dieser Kategorie gab es in der Vergangenheit bereits einige ikonische Siege. Dazu gehören Heath Ledgers Darstellung des Jokers in Dark Knight (2009) und Brad Pitts Darstellung von Cliff Booth in Once Upon a Time in Hollywood (2020).
Die Spitzenkandidaten in diesem Jahr sind Ke Huy Quan und Brendan Gleeson. Brendan Gleeson ist der ältere der beiden und gewann einen BAFTA für seine Leistung in The Banshees of Inisherin. Ke Huy Quan erhielt im Vorfeld der Oscar-Verleihung einen SAG Award und einen Golden Globe für Everything Everywhere All at Once. Dem Modell zufolge ist er der wahrscheinlichste Gewinner des Preises für den besten Nebendarsteller in diesem Jahr.
Beste Nebendarstellerin
Jamie Lee Curtis ist ein Hollywood-Veteran, aber es ist das erste Mal, dass sie für einen Oscar nominiert wurde. Sie befindet sich in einem Dreier-Rennen mit Angela Bassett und Kerry Conda. Die Vorläuferpreise für diese Kategorie wurden zwischen diesen drei Schauspielerinnen aufgeteilt: Jamie Lee Curtis gewann den SAG, Angela Bassett den Golden Globe und den Critics Choice und Kerry Conda den BAFTA.
Angela Bassett ist die einzige der drei, die bereits für einen Oscar nominiert war. Das war 1994 für ihre Darstellung von Tina Turner in dem Film What's Love Got to Do with It. Die Funktionsweise des Modells deutet darauf hin, dass dies ausreichen könnte, um die Stimmen zu ihren Gunsten zu beeinflussen, so dass Jamie Lee Curtis leer ausgeht.
Wer wird Ihrer Meinung nach gewinnen?
Mein Oscar-Vorhersagemodell beleuchtet einige der Faktoren, die den Ausgang der Preisverleihung beeinflussen, und hat Ihnen hoffentlich einen Einblick in die Funktionsweise des maschinellen Lernens gegeben. Wenn Sie die präsentierten Daten und vielleicht sogar einige der fraglichen Filme gesehen haben, stimmen Sie dann mit den Vorhersagen des Modells überein? Haben Sie Ihre eigenen Favoriten?