Уникальная природа кино как товарного рынка, по сравнению с другими рынками, значительно повышает важность жанров. В частности, в отличие от других рынков, в которых множество известных брендов конкурируют между собой, на кинорынке каждую неделю выходят от двух до пяти новых фильмов. Следующий фильм отличается от предыдущего, и каждую неделю или две недели потребители должны решать, какие фильмы смотреть. Если бы не было жанров, по которым можно классифицировать фильмы – потребители нашли бы повторное решение проблем слишком утомительным и напряженным (Desai, Basuroy, 2005).

Алек Кеннеди в своей работе рассмотрел взаимосвязь между кассовыми сборами фильмов и обзорами критиков относительно данных фильмов (Kennedy, 2008). Элайшберг с коллегами с помощью статистических методов обработки текстовой информации выявлена взаимосвязь между содержанием сценария и кассовыми сборами фильма (Eliashberg et al, 2007). Евгений Антипов и Елена Покрышевская из Высшей школы экономики в своей работе пришли к выводу, что для адекватного анализа кассовых сборов первой недели фильмов необходимо раздельно анализировать различные типы фильмов (Antipov, Pokryshevskaya, 2010).

Помимо кассовых сборов, некоторые исследователи пытались прогнозировать рейтинги фильмов, такие как IMDb (Andrei et al, 2012). Остин и Патак создали алгоритм для прогноза рейтинга фильма на основе данных об участниках процесса производства кинокартины: актерах, режиссерах и сценаристах (Achal, Manas, 2011).

Агент-ориентированное моделирование также было использовано для решения задач по построению прогнозов в киноиндустрии. Агент-ориентированное моделирование (АОМ) является средством получения знаний, основанным на построении совокупности агентов с определенным набором свойств (Бахтизин, 2008). Такой вычислительный инструмент позволяет воссоздавать различные общественные процессы – от регулирования светофоров до распространения инфекционных заболеваний. Возможность задать модель поведения отдельных агентов позволяет максимально приблизить модельный мир к реальности. Одними из первых исследователей, воспользовавшихся данным подходом к прогнозированию кассовых сборов, стали Клаудио Панико и Себастиано Алессио Дельре из университета Боккони (Panico et al, 2010). В 2010 году ими была опубликована статья «Конкуренция в Голливуде. Теоретико-игровой метод в сравнении с агент-ориентированной моделью». В этой работе сравниваются два разных подхода, один из которых можно отнести скорее к разряду количественных моделей, а второй – поведенческих. Авторы исследуют дуополию, в которой кинопродюсеры конкурируют за зрительскую аудиторию, неоднородную по своим вкусам и предпочтениям. Устанавливая рекламный и производственный бюджеты, продюсеры влияют на количество зрителей, пришедших в кинотеатры. Авторы рассматривают три периода. В первый период производители одновременно и независимо друг от друга определяют уровни расходов на рекламу и производство. Второй период характеризуется количеством зрителей, пришедших в кинотеатры под влиянием рекламных компаний. В третий период вторая волна посетителей кинотеатров определяется благодаря «сарафанному радио».

Киноиндустрия очень своеобразна во многих отношениях: существует единая цена, огромные инвестиции в маркетинговые компании на первой неделе проката, «сарафанное радио» оказывает влияние на количество зрителей, пришедших в кинотеатры и так далее. Огромные инвестиции в производство и маркетинг, осуществляемые кинокомпаниями в условиях острой конкуренции приводят к сложным стратегическим взаимодействиям. Теоретико-игровой анализ представляется естественным инструментом для изучения этих взаимодействий, помогающим отыскать новый способ понимания сути поведения продюсеров и функционирования отрасли.