科技日報北京6月10日電 （記者張夢然）據英國《自然·通訊》雜志近日發表的一篇論文，英國科學家團隊報告了一種機器學習方法，能以較高的準確率預測一名電視或電影演員最高產的年份是否已經出現。這項研究認為，最高產的年份傾向于出現在演員的事業發展初期。
英國倫敦瑪麗王后大學研究人員盧卡斯·拉卡斯及同事，此次利用一個機器學習算法及全球數據庫，研究了1888年至2016年間200多萬名熒幕演員的產出時間模式，發現大部分演員在其演藝生涯當中很少有署名作品，而少數演員擁有逾100個署名作品，因此在工作分配方面呈現出“富者愈富”的現象。
團隊報告稱，雖然演員在其演藝生涯中的工作時間占比不可預測，但是活躍期和沉寂期呈現出集聚現象，即如果演員在特定的一年工作了，那么他們在第二年有工作的可能性更大；同樣如果前一年沒有工作，下一年有工作的可能性就更小。研究人員表示，依據演員的過往工作經歷，有可能以85%的準確率，預測一名演員的最高產年份是否已經出現。
據報告稱，考慮到整體電影電視行業的失業率達90%，而且僅有約2%的熒幕演員能夠通過表演維持生計，因此只要擁有充足的工作量（持續的產出），對于大部分演員來說，就能稱得上成功了。
而通過機器學習算法預測一名演員的最高產年份，結果顯示，最高產的年份通常傾向于出現在演員的事業發展初期，且這種效應在女演員群體中更加明顯，女演員的演藝生涯也有更大概率比男演員短。
