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Matemático cria algoritmo para prever quem vencerá o Oscar

Todo ano, amigos se reúnem para ver quem acerta o vencedor da maior premiação do cinema nos tradicionais bolões do Oscar. Ben Zauzmer, um matemático formado em Harvard, decidiu ir além para ajudar nessa previsão. O estatístico que atualmente trabalha no time de basebol Los Angeles Dodgers criou um algoritmo para demonstrar a probabilidade que cada filme tem de ganhar nas respectivas categorias.

Zauzmer faz esses levantamentos anualmente com patrocínio do The Hollywood Reporter e do New York Times. Normalmente ele tem uma boa precisão: na última edição do Oscar, o cálculo acertou 20 das 21 categorias, incluindo o prêmio principal para A Forma da Água — que liderava com 36,1% de chances de ganhar.

Para formular esse algoritmo, ele usou dados e estatísticas de vários lugares, como prêmios do sindicado (que tradicionalmente são os grandes termômetros do Oscar), número de indicações e mercados de apostas. Essas estáticas combinadas resultaram em um favoritismo de Roma, o novo filme de Alfonso Cuarón, com Infiltrado na Klan e Green Book: O Guia correndo pela tangente.

O filme em preto e branco publicado pela Netflix tem 32,6% de chance,  o que é menos do que os líderes dos anos anteriores. O número de filmes com porcentagens próximas nesse meio também é muito maior do que em anos anteriores — mostrando que o Oscar desse ano está sem favoritismo e tem múltiplas forças e azarões.

Nas categorias de atuação, Rami Malek (74%) e Glenn Close (65%)  despontam com folga para vencer. Uma categoria quase decidida é a de ator coadjuvante: Mahershala Ali venceu todos os prêmios dos sindicatos e tem impressionantes 89% no algoritmo.

Confira as porcentagens do algoritmo:

Melhor filme

Melhor ator

Melhor atriz

Melhor roteiro original

Roteiro adaptado

Ator coadjuvante

Atriz coadjuvante

Outras categorias como animação, fotografia, documentário, trilha sonora e filme estrangeiro vão ser divulgadas no perfil do matemático ainda esta semana — acompanhe ele.




Fonte: Jovem Nerd
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