Zusammenfassung
Die Veröffentlichung von Zhang et al. (2019, http://arxiv.org/pdf/1904.05440v1) über den im Auftrag der Walt Disney Company entwickelten Algorithmus zur Entwicklung von sogenannten Animatics und Storyboards aus Drehbüchern eines Filmmedienguts demonstriert das Potenzial, die frühen Phasen des Wertschöpfungsprozesses der Filmmedienbranche zu verändern und Disney als entwickelndem Filmmedienunternehmen wirtschaftliche Vorteile zu ermöglichen. In der Initiierungs- und Vorproduktionsphase des Wertschöpfungsprozesses von Filmmedienunternehmen wie Disney werden die Tätigkeiten, die der Algorithmus mittelfristig substituieren könnte, von verschiedenen fest oder frei beschäftigten Akteuren übernommen oder begleitet. So werden etwa vor Produktionsbeginn des Filmmedienguts die Filmdrehbücher durch das künstlerische Handwerk von Storyboard Artists und Animatic Experts in Szenenbilder, ein Storyboard und darauf aufbauende Bewegtbilder, die Animatics umgesetzt, bevor die weitere Kreation des Filmmediums durch die Produzenten, Regisseure und übrigen Akteure voranschreitet. Das bringt einen erheblichen Kosten- und Zeitaufwand mit sich, der vor der eigentlichen Produktion entsteht. In diesem Aufsatz beleuchten wir den von Zhang et al. (2019, http://arxiv.org/pdf/1904.05440v1) präsentierten Algorithmus als potenzielles Mittel zur Behebung mancher typischer ökonomischer Bezugsprobleme, die ihre Ursprünge in den ökonomischen Eigenschaften von Filmmediengütern haben. Es werden daran anschließend die einzelnen Rationalisierungspotenziale durch den Algorithmus sowie Möglichkeiten zur Steigerung der allokativen und produktiven Effizienz in der Filmmedienbranche hervorgehoben. Abschließend geben wir einen Überblick über die gesellschaftlichen und medienökonomischen Auswirkungen, die im Kontext des Algorithmus mittel- und langfristig entstehen können.
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Notes
- 1.
Hierzu seien nur exemplarisch die Diskussionen um sogenannte Video Deep Fakes oder der Produktion von Musik und Bildern im Stil bereits verstorbener Künstler erwähnt.
- 2.
Die Website Tracxn.com (Abruf 16.11.2021) zählt in diesem Tätigkeitssegment der Predictive Media Analytics/Movie Analytics/Box-Office Forcasting eine ganze Anzahl von Firmen wie Epagogix.com (London), Largo.com (Lausanne), Greenlight Essentials (Waterloo), Hangzhou Fire Technology (Hangzhou), Fliq (Philadelphia), ScriptBook (Antwerpen), SpecScout.com etc. auf.
- 3.
Vgl. als tabellarische Übersicht über durch Mediengüter befriedigte Bedürfnisse Zydorek 2018, S. 19.
- 4.
Lt. einer bei Castendyk (2014, S. 53) zitierten Faustregel von Programmkinobetreibern ein Drittel Umsatz in der ersten Woche, ein Drittel in der Woche zwei bis sechs, nach der sechsten Woche das dritte Drittel.
- 5.
Die jährlichen Filmstarts sind von 430 im Jahr 2003 auf 643 im Jahr 2018 angestiegen (vgl. Castendyk 2014, S. 136 und https://www.filmdienst.de/artikel/38812/kinostarts-in-deutschland, Abruf 06.12.2021).
- 6.
Genau genommen handelt es sich um eine Anzahl von Algorithmen, die hier zusammenwirken.
- 7.
Gesichtsausdrücke (facial expression information) sind absichtlich in den hinterlegten 3-D-Modellen nicht angelegt.
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Trouillier, L., Zydorek, C. (2022). Disneys algorithmische Produktion von Animationen aus Drehbüchern als Umgestaltung der Vorproduktionsphase bei Filmmedienunternehmen. In: Zydorek, C. (eds) KI in der digitalisierten Medienwirtschaft. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-37404-4_2
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