Análise de influência do Twitter sobre o lançamento de filmes em cinemas no mercado doméstico dos Estados Unidos entre 2007 e 2019
| Ano de defesa: | 2024 |
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| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
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| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-27082024-130728/ |
Resumo: | Um dos grandes problemas de um bem de experiência como os filmes é a assimetria de informação, o consumidor apenas sabe seu valor após seu consumo. A fim de mitigar os riscos dessa decisão, os espectadores buscam por indicadores de sua qualidade antes de frequentar as salas de cinema, entre estes indicadores estão as críticas feitas nas redes sociais ou efeito boca-a-boca eletrônico, das quais o Twitter faz parte. Há uma vasta literatura que explora o Twitter como elemento de predição da bilheteria, mas o efeito de influência ainda é pouco explorado. O objetivo deste trabalho é por meio de modelos computacionais identificar a relação de influência do Twitter sobre as bilheterias de cinema e contrastá-la com o efeito preditivo entre os anos de 2007 (surgimento e amadurecimento do Twitter) e 2019 (antes do surgimento da pandemia do Covid-19). Descobriu-se que o Twitter influencia no curtíssimo prazo (um dia antes e o próprio dia da observação) e que a principal dimensão é o sentimento do tweet ainda que ela tenha obtido baixo poder preditivo nos melhores modelos como o XGBoost que alcançou 0.90 de R². Espera-se que o conhecimento aqui desenvolvido sirva de insumo para indústria a fim de que esta o aproveite no fornecimento de melhores indicadores de qualidade e consequentemente melhore a eficiência do mercado cinematográfico e similares |
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Análise de influência do Twitter sobre o lançamento de filmes em cinemas no mercado doméstico dos Estados Unidos entre 2007 e 2019Twitters influency analysis over United States movies releases between 2007 and 2019CinemaCinemaConsumo de filmesFilm consumptionInfluenceInfluênciaPrediçãoPredictionTwitterTwitterUm dos grandes problemas de um bem de experiência como os filmes é a assimetria de informação, o consumidor apenas sabe seu valor após seu consumo. A fim de mitigar os riscos dessa decisão, os espectadores buscam por indicadores de sua qualidade antes de frequentar as salas de cinema, entre estes indicadores estão as críticas feitas nas redes sociais ou efeito boca-a-boca eletrônico, das quais o Twitter faz parte. Há uma vasta literatura que explora o Twitter como elemento de predição da bilheteria, mas o efeito de influência ainda é pouco explorado. O objetivo deste trabalho é por meio de modelos computacionais identificar a relação de influência do Twitter sobre as bilheterias de cinema e contrastá-la com o efeito preditivo entre os anos de 2007 (surgimento e amadurecimento do Twitter) e 2019 (antes do surgimento da pandemia do Covid-19). Descobriu-se que o Twitter influencia no curtíssimo prazo (um dia antes e o próprio dia da observação) e que a principal dimensão é o sentimento do tweet ainda que ela tenha obtido baixo poder preditivo nos melhores modelos como o XGBoost que alcançou 0.90 de R². Espera-se que o conhecimento aqui desenvolvido sirva de insumo para indústria a fim de que esta o aproveite no fornecimento de melhores indicadores de qualidade e consequentemente melhore a eficiência do mercado cinematográfico e similaresOne of the major problems of an experience good such as film is the asymmetry of information; the consumer only knows its value after consumption. Viewers look for quality indicators before going to movie theaters to mitigate the risks of consumption decisions, such as critic reviews and word-of-mouth spread on social networks. A vast amount of studies explore Twitter as an element of box office prediction, but the influence effect is still little explored. The objective of this work is to use computational models to identify the relationship between Twitters influence on movie box office sales and contrast it with the predictive effect between the years 2007 (emergence and maturation of Twitter) and 2019 (before the emergence of the Covid-19 pandemic). It was discovered that Twitter influences in the very short term (one day before and the day of observation itself) and that the main dimension is the sentiment of the tweet, although it has obtained low predictive power in the best models such as XGBoost, which achieved R² of 0.90. It is expected that the knowledge developed here will serve as input for the industry to take advantage of it in providing better quality indicators and consequently improve the efficiency of the cinematographic and similar marketsBiblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPNishijima, MarisleiQueiroz, Lucas Franco de2024-08-02info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-27082024-130728/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2024-12-06T12:47:02Zoai:teses.usp.br:tde-27082024-130728Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212024-12-06T12:47:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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