AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThe findings indicate that DSS can function as supportive tools in the creative process; however, predictions based on previous success patterns may also contribute to narrative standardization and the narrowing of creative diversity.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
The spread of digitalization and artificial intelligence has made data-driven decision-making increasingly visible in the film industry. This transformation restructures not only production, distribution, and marketing practices but also the ways in which creative decisions are made during screenplay development. Decision Support Systems (DSS) generate predictions by analyzing variables such as historical film data, genre patterns, narrative structures, character relations, emotional tone, and audience expectations. This study aims to examine the effects of DSS on creativity in screenwriting from an interdisciplinary perspective. A qualitative case study design was adopted, and literature review, document analysis, and case analysis were used together. Joker (2019) was selected as the case because it departs from conventional superhero narrative patterns, foregrounds psychological depth and character-centered narration, and achieved unexpected commercial success. The findings indicate that DSS can function as supportive tools in the creative process; however, predictions based on previous success patterns may also contribute to narrative standardization and the narrowing of creative diversity. In this context, the study discusses the tension between data-driven production logic and creative originality and points to the necessity of a hybrid production model in which human creativity and algorithmic systems complement each other.
Özet
Dijitalleşme ve yapay zekâ teknolojilerinin yaygınlaşması, film endüstrisinde veri temelli karar alma süreçlerini giderek görünür kılmaktadır. Bu dönüşüm yalnızca yapım, dağıtım ve pazarlama pratiklerini değil, senaryo geliştirme süreçlerinde yaratıcı kararların alınma biçimini de yeniden yapılandırmaktadır. Karar destek sistemleri (KDS), geçmiş film verileri, tür örüntüleri, anlatı yapıları, karakter ilişkileri, duygusal ton ve izleyici beklentileri gibi değişkenleri analiz ederek senaryo geliştirme aşamasında öngörü üretmektedir. Bu çalışma, KDS’nin senaryo yazımında yaratıcılık üzerindeki etkilerini disiplinler arası bir yaklaşımla incelemeyi amaçlamaktadır. Araştırmada nitel durum çalışması deseni benimsenmiş; literatür taraması, belge analizi ve vaka analizi teknikleri birlikte kullanılmıştır. Joker (2019), klasik süper kahraman anlatı kalıplarından sapması, psikolojik derinliği, karakter merkezli yapısı ve beklenmedik ticari başarısı nedeniyle örnek olay olarak seçilmiştir. Bulgular, KDS’nin yaratıcı süreci destekleyici bir araç olarak kullanılabileceğini; ancak geçmiş başarı örüntülerine dayalı öngörülerin anlatıların standartlaşmasına ve yaratıcı çeşitliliğin daralmasına yol açabileceğini göstermektedir. Bu bağlamda çalışma, veri temelli üretim mantığı ile yaratıcı özgünlük arasındaki gerilimi tartışmakta ve insan yaratıcılığı ile algoritmik sistemlerin birbirini tamamladığı hibrit bir üretim modelinin gerekliliğine işaret etmektedir.