南加州大学维特比工程学院的研究人员可以在短短几秒钟内，利用人工智能软件，根据电影脚本在拍摄单个场景之前，对电影的内容进行评分。通过对脚本进行适当的编辑并在拍摄单个场景之前，这种方法可以使电影主管能够提前并根据需要设计电影等级。

除了潜在的财务影响之外，这种即时反馈还使讲故事的人和决策者能够反思他们为公众创造的内容以及这些内容可能对观众的影响。

利用人工智能应用于脚本，Shrikanth Narayanan，大学教授，Niki＆CL Max Nikias工程学教授以及南加州大学维特比分校信号分析与解释实验室（SAIL）的一组研究人员证明，语言线索可以有效地发出信号。有关电影人物即将采取的暴力行为，药物滥用和性爱内容（通常是电影评级的基础的行为）。

SAIL研究小组使用992电影剧本，其中包括暴力，滥用毒品和性爱内容，这是由非营利组织Common Sense Media确定的，该组织对家庭和学校进行评级并提出建议，SAIL研究团队对人工智能进行了培训，以识别相应的风险行为，模式和语言。

创建的AI工具接收所有脚本作为输入，通过神经网络对其进行处理，并对其进行扫描以获取所表达的语义和情感。在此过程中，它将句子和短语分类为肯定，否定，攻击性和其他描述符。AI工具会自动将单词和短语分为三类：暴力，滥用毒品和色情内容。

维克托大学计算机科学博士学位候选人，该研究的首席研究员维克多·马丁内斯（Victor Martinez）将于2020年自然语言处理经验方法会议论文集上发表，他说：“我们的模型着眼于电影脚本，而不是电影脚本。实际场景，包括诸如枪声或爆炸声，这些声音会在制作后期出现。这有一个好处，那就是在制作之前就提供评级，以帮助电影制片人确定例如暴力程度以及是否需要调低暴力程度。”

研究团队还包括电气与计算机工程，计算机科学与语言学教授Narayanan，博士学位Krishna Somandepalli。南加州大学维特比分校电气与计算工程专业的候选人，以及加州大学洛杉矶分校心理学系的Yalda T. Uhls教授。他们发现危险行为的刻画之间有许多有趣的联系。

“在一部典型的针对滥用药物的电影中，内容的数量似乎与性内容的数量之间存在相关性。无论电影制作人是否故意，都将与滥用毒品相关的内容与露骨的性内容相匹配。”马丁内斯说。

另一个有趣的模式也出现了。马丁内斯说：“我们发现电影制片人通过对毒品滥用和性内容的共同描绘来弥补低水平的暴力行为。”

此外，尽管许多电影都描绘了猖ramp的滥用毒品和性爱内容，但研究人员发现，这部电影不太可能同时具有这三种危险行为的高水平，这也许是因为美国电影协会（MPA）标准所致。

他们还发现风险行为与MPA评级之间存在有趣的联系。随着性内容的增加，MPA似乎不太重视暴力/滥用药物的内容。因此，无论暴力和滥用毒品的内容如何，具有大量性爱内容的电影都可能会获得R等级。

Narayanan的SAIL实验室在媒体信息学领域开创了先河，并应用自然语言处理技术，目的是在创意社区中提高对讲故事的细微差别的认识。他称媒体“是研究人类交流，互动和行为的丰富途径，因为它提供了一种进入社会的窗口。”

“在SAIL，我们正在基于AI为这项创新业务的所有利益相关者（作家，电影制片人和制片人）设计技术和工具，以提高人们对讲述电影故事的各种重要细节的认识，纳拉亚南说。

纳拉亚南说：“我们不仅对讲述故事的叙事者的观点感兴趣，而且还希望从整个体验中了解对观众的影响和'收获'。像这样的工具将有助于提高具有社会意义的意识，例如通过识别负面刻板印象。”

马丁内斯补充说：“将来，我有兴趣研究少数群体及其代表，特别是在暴力，性和毒品案件中。”