फिल्म फेस्टिवल क्यूरेशन और AI: सिएनफुएगोस की सीख

02/12/2025 को स्पेन के प्रतिष्ठित फिल्म-फेस्टिवल निदेशक होसे लुईस सिएनफुएगोस का स्ट्रोक से निधन हो गया। उम्र थी 61। इसके ठीक दो हफ्ते बाद, स्पेन की काउंसिल ऑफ मिनिस्टर्स ने घोषणा की कि उन्हें मरणोपरांत बेलास आर्तेस गोल्डन मेडल ऑफ मेरिट दिया जाएगा। यह सम्मान किसी एक आयोजन की सफलता से ज़्यादा, उस दृष्टि की पहचान है जो दशकों तक वैलाडोलिड, सेविल और गिखोन जैसे फेस्टिवल्स को आधुनिक बनाने, अंतरराष्ट्रीय बनाने और नए टैलेंट के लिए भरोसेमंद मंच बनाने में लगी रही।

मेरी नज़र में इस खबर का असली संदेश यह है: कंटेंट की खोज (discovery) में तकनीक मददगार है, पर दिशा इंसान तय करता है। 2025 के आखिर में, जब OTT प्लेटफॉर्म, स्टूडियो और फेस्टिवल्स—सबके सामने “इतना कंटेंट, किसे दिखाएँ?” वाली समस्या है—सिएनफुएगोस की विरासत हमें बताती है कि ह्यूमन क्यूरेशन और AI-आधारित इनसाइट्स मिलकर ही काम को स्केल कर सकते हैं।

यह पोस्ट “मीडिया और मनोरंजन में AI” सीरीज़ के संदर्भ में उसी पुल को बनाती है: एक फेस्टिवल डायरेक्टर की सोच से AI क्या सीख सकता है, और AI किस तरह उस सोच को बड़े पैमाने पर दर्शकों तक पहुँचा सकता है—बिना कला की आत्मा को नुकसान पहुँचाए।

सिएनफुएगोस की विरासत: “क्यूरेशन” सिर्फ प्रोग्रामिंग नहीं

सीधा जवाब: सिएनफुएगोस ने दिखाया कि क्यूरेशन का मतलब फिल्मों की सूची बनाना नहीं, बल्कि एक सांस्कृतिक बातचीत तैयार करना है—जिसमें उद्योग, दर्शक और नए फिल्मकार साथ आते हैं।

RSS सारांश के मुताबिक, उन्हें तीन फेस्टिवल्स के आधुनिकीकरण, अंतरराष्ट्रीय दृष्टि, नए टैलेंट पर फोकस, और इंडस्ट्री व पॉपुलर इम्पैक्ट के लिए जाना गया। इस तरह के शब्द सुनने में “मैनेजमेंट” जैसे लगते हैं, पर इनके पीछे असली काम एडिटोरियल होता है—कौन सी कहानी अभी ज़रूरी है, किस आवाज़ को मंच चाहिए, किस शैली को दर्शक मिल सकते हैं।

आधुनिकता का मतलब: दर्शकों की आदतों के साथ चलना

2025 में दर्शक ट्रेलर/रील्स देखकर निर्णय लेते हैं, भाषा की सीमा कम हुई है, और “फेस्टिवल फिल्म” बनाम “जनप्रिय फिल्म”—यह दीवार भी कई जगह पतली हुई है। ऐसे में फेस्टिवल्स के सामने दोहरी चुनौती है:

• गंभीर सिनेमा की पहचान बचाए रखना
• नई पीढ़ी को जोड़ना (डिजिटल चैनल्स, इवेंट एक्सपीरियंस, कम्युनिटी)

सिएनफुएगोस जैसे लीडर्स इन दोनों को बैलेंस करते हैं। AI यहाँ सहायक हो सकता है, पर विकल्प नहीं।

स्निपेट-योग्य लाइन: “AI दर्शकों को फिल्म तक पहुँचाता है; क्यूरेटर तय करता है कि फिल्म का अर्थ क्या बनेगा।”

फेस्टिवल बनाम प्लेटफॉर्म: समस्या एक, स्केल अलग

सीधा जवाब: फेस्टिवल और OTT दोनों कंटेंट-डिस्कवरी के बिज़नेस में हैं; फर्क बस इतना है कि फेस्टिवल कम समय में गहरी सांस्कृतिक सिफारिश करता है, जबकि प्लेटफॉर्म लंबे समय तक निरंतर सिफारिश करता है।

फेस्टिवल डायरेक्टर साल में एक या दो बार “पल भर का फोकस” बनाता है—लाइनअप, पैनल, प्रीमियर, प्रेस नैरेटिव, जूरी की बातचीत। वहीं प्लेटफॉर्म हर दिन दर्शक को नया सुझाव देता है।

AI कंटेंट सिफारिश: सही जगह, सही सीमा

AI recommendation engines आम तौर पर इन संकेतों पर चलते हैं:

• यूज़र का watch history, completion rate
• समान प्रोफ़ाइल वाले यूज़र्स का व्यवहार
• जॉनर/मूड/कास्ट/भाषा/टॉपिक टैग्स
• ट्रेंडिंग और रीजनल पैटर्न

पर फेस्टिवल क्यूरेशन में कई बार “डेटा के खिलाफ” जाकर भी निर्णय लेने पड़ते हैं। उदाहरण के लिए:

• नए निर्देशक की पहली फिल्म, जिसे अभी डेटा नहीं मिला
• राजनीतिक/सामाजिक विषय, जो जरूरी है पर “सुरक्षित” नहीं
• प्रयोगधर्मी शैली, जिसे एल्गोरिदम अक्सर लो-प्रायोरिटी कर देता है

यहाँ सिएनफुएगोस की सीख साफ है: कंटेंट की वैल्यू हमेशा तुरंत क्लिक में नहीं दिखती।

AI क्या सीख सकता है एक फेस्टिवल डायरेक्टर की सोच से?

सीधा जवाब: AI को “पर्सनलाइजेशन” के साथ-साथ “एडिटोरियल इंटेंट” सीखना चाहिए—यानी सिफारिश सिर्फ पसंद नहीं, संदर्भ के साथ हो।

अगर आप मीडिया/एंटरटेनमेंट टीम में हैं, तो यह मॉडल अपनाइए:

1) “क्यों” आधारित टैक्सोनॉमी बनाइए, सिर्फ “क्या” नहीं

अधिकांश कैटलॉग टैगिंग “ड्रामा, थ्रिलर, रोमांस” पर रुक जाती है। फेस्टिवल क्यूरेटर टैगिंग को अर्थ देता है:

• थीम: स्मृति, विस्थापन, पहचान, श्रम, शहरी अकेलापन
• टोन: सूक्ष्म, व्यंग्यात्मक, चिंतनशील, बेचैन
• दर्शक संदर्भ: पहली बार फेस्टिवल आने वाले, सिनेफाइल, स्टूडेंट्स

AI को ऐसे टैग्स मिलें तो recommendation ज्यादा मानवीय लगती है।

2) “न्यू टैलेंट” को सिस्टम में डिज़ाइन कीजिए

नए निर्देशक की फिल्म पर डेटा कम होता है। समाधान: exploration budget तय करें—कुल सिफारिशों का एक हिस्सा अनिवार्य रूप से नए टैलेंट/कम-देखे गए टाइटल्स को दें।

• 70%: सुरक्षित/पसंद आधारित
• 20%: adjacent discovery (समान थीम)
• 10%: fresh voices (new talent)

यह फेस्टिवल की भावना को प्लेटफॉर्म पर लाता है।

3) “इवेंटाइजेशन” को AI से मजबूत करें

फेस्टिवल की ताकत है—एक ही शहर/हफ्ते में सामूहिक अनुभव। प्लेटफॉर्म भी ऐसा कर सकते हैं:

• थीम-वीक (जैसे “यूरोपीय इंडी वीक”)
• निर्देशक स्पॉटलाइट
• लाइव Q&A/वॉच पार्टी

AI यहाँ उपयोगी है: किन शहरों/भाषाओं में कौन-सा थीम-वीक चलेगा, किस समय पर कौन-सा फॉर्मेट बेहतर रहेगा।

फेस्टिवल टीमों के लिए प्रैक्टिकल AI प्लेबुक (2026 की तैयारी)

सीधा जवाब: AI का सबसे ठोस फायदा है—कम समय में बेहतर निर्णय: प्रोग्रामिंग, मार्केटिंग, टिकटिंग और मीडिया कवरेज के लिए।

दिसंबर 2025 में जब 2026 के कैलेंडर की प्लानिंग शुरू होती है, फेस्टिवल्स के पास एक बड़ा मौका है: AI को “पोस्टर बनाने” तक सीमित न रखें; उसे ऑडियंस इंटेलिजेंस और कंटेंट डिस्कवरी में लगाएँ।

1) ऑडियंस सेगमेंटेशन: टिकटिंग + कंटेंट + कम्युनिटी

तीन सरल सेगमेंट से शुरू करें:

1. लोकल वीकेंड व्यूअर: 1-2 शो, बड़े नाम/हाइप
2. सिनेफाइल पास होल्डर: 8-15 शो, चर्चा/क्यूरेशन-ड्रिवन
3. स्टूडेंट/यंग प्रो: बजट-सेंसिटिव, social-first

AI इन सेगमेंट्स के लिए अलग-अलग:

• ईमेल/व्हाट्सऐप कॉपी वैरिएंट
• स्क्रीनिंग टाइम सुझाव
• “आपके लिए 5 फिल्में” जैसी पर्सनल लिस्ट

2) प्रोग्राम नोट्स और कैटलॉग: संपादकीय नियंत्रण के साथ

AI से ड्राफ्ट बनवाइए, पर final editorial इंसान करे। नियम सरल रखें:

• फिल्मों के बारे में तथ्य (कास्ट/देश/वर्ष) क्रॉस-चेक
• “मतलब” वाले हिस्से (थीम/टोन) इंसानी क्यूरेटर लिखे/एडिट करे
• भाषा: स्थानीय संदर्भ में, बिना मार्केटिंग शोर के

3) PR और मीडिया इम्पैक्ट: कहानी बनाम शोर

सिएनफुएगोस का “इंडस्ट्री और पॉपुलर इम्पैक्ट” वाला फोकस बताता है कि फेस्टिवल को अपनी कथा चाहिए—सिर्फ प्रेस रिलीज़ नहीं। AI मदद कर सकता है:

• कौन-सा एंगल किस मीडिया आउटलेट के लिए फिट
• किस दिन कौन-सी घोषणा करने से चर्चा बनेगी
• सोशल पर कौन-सा क्लिप/कोट सबसे ज्यादा शेयर होता है

पर ध्यान रखें: ट्रेंड के पीछे भागना आसान है; पहचान बनाना मुश्किल।

People Also Ask: आम सवाल, सीधे जवाब

क्या AI फेस्टिवल क्यूरेटर की जगह ले सकता है?

नहीं। AI पैटर्न पहचानता है; क्यूरेटर सांस्कृतिक जोखिम लेता है और अर्थ गढ़ता है। बेहतर मॉडल है: AI = असिस्टेंट, क्यूरेटर = निर्णयकर्ता।

क्या AI से “फेस्टिवल जैसी” खोज OTT पर संभव है?

हाँ, अगर प्लेटफॉर्म एडिटोरियल कलेक्शन + AI पर्सनलाइजेशन को साथ चलाए। केवल “क्योंकि आपने X देखा” वाली सिफारिश फेस्टिवल अनुभव नहीं बना पाती।

नए फिल्मकारों को AI कैसे फायदा दे सकता है?

AI ट्रेलर/की-आर्ट टेस्टिंग, भाषा-वार मेटाडेटा, और niche ऑडियंस खोज में मदद करता है—बशर्ते प्लेटफॉर्म exploration को जगह दे।

सिएनफुएगोस को श्रद्धांजलि: इंसानी दृष्टि, मशीन की रफ्तार

होसे लुईस सिएनफुएगोस को मरणोपरांत सम्मान मिलना एक व्यक्तिगत उपलब्धि का प्रतीक नहीं, बल्कि क्यूरेशन की नैतिकता का संकेत है—नई आवाज़ों को मौका, अंतरराष्ट्रीय संवाद, और दर्शक-समुदाय का निर्माण। यही वो चीजें हैं जिन्हें AI अकेले नहीं कर सकता, लेकिन सही हाथों में AI इन्हें तेज़, व्यापक और अधिक मापनीय बना सकता है।

अगर आप OTT, स्टूडियो, चैनल, या फेस्टिवल टीम में हैं, तो 2026 के लिए मेरा स्टैंड स्पष्ट है: एल्गोरिदम को “क्या चल रहा है” बताने दीजिए, और इंसान को “क्या चलना चाहिए” तय करने दीजिए। यही संतुलन कला को भी बचाता है और बिज़नेस को भी आगे ले जाता है।

अगला सवाल आपके लिए: जब आपकी टीम अगली बार “कंटेंट डिस्कवरी” की बात करे, क्या आप उसे सिर्फ recommendation problem मानेंगे—या एक सांस्कृतिक जिम्मेदारी भी?