Tese

Determinantes da demanda nacional de produções cinematográficas locais: uma abordagem utilizando aprendizado de máquinas. (2022)

• Authors:
  • Perez, Julia Taunay
  • Nakano, Davi Noboru (Orientador)
• Autor USP: PEREZ, JULIA TAUNAY - EP
• Unidade: EP
• Sigla do Departamento: PRO
• Subjects: INDÚSTRIA CINEMATOGRÁFICA; ECONOMIA DA CULTURA; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
• Agências de fomento:
  • Financiamento CAPES
• Language: Português
• Abstract: A compreensão dos determinantes da demanda de um bem ou serviço específico é parte essencial do ato de prever seu comportamento. A demanda no cinema é incerta, o que torna o exercício de projeção uma tarefa árdua na medida em que os modelos lineares de predição, como os que utilizam o método dos mínimos quadrados, mostram-se pouco aderentes às suas características. Se, por um lado, os formuladores de políticas públicas e tomadores de decisão ancoraram suas ações em frágeis alicerces, a disseminação de métodos mais robustos de análise, com aprendizagem computacional, mostra-se um fértil campo. Grande parte da literatura de modelos empíricos que buscam aplicar aprendizado de máquinas para predição de bilheteria foram desenvolvidos em nações em que a produção estrangeira não representa uma ameaça à indústria nacional. Particularidades do contexto brasileiro trazem desafios relevantes para adaptação das variáveis. Nesse sentido, a presente tese visa colaborar com a literatura apresentando um modelo de determinantes da demanda aplicável a indústrias cinematográficas que não são autossustentáveis e que sofram forte influência de mídias de maior popularidade, como a televisão. Após análise das políticas públicas voltadas para o cinema e uma breve cinematografia das produções de maior sucesso de bilheteria no período de análise, constatouse que o foco dos recursos públicos na etapa de produção, a profissionalização enfrentada por esse elo, o afluxo de profissionais entre os campos do cinema e da televisão e a consolidação da televisão como mídia hegemônica trouxeram a necessidade de adaptação de duas variáveis relevantes do modelo: o poder da produtora e poder do ator famoso. Por meio de novas métricas adaptadas ao contexto brasileiro e com poder explicativo, o modelo dos determinantes da demanda se mostrou robusto.
• Imprenta:
  • Publisher place: São Paulo
  • Date published: 2022
• Data da defesa: 19.10.2022


---

How to cite

A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

• ABNT

  PEREZ, Julia Taunay. Determinantes da demanda nacional de produções cinematográficas locais: uma abordagem utilizando aprendizado de máquinas. 2022. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3136/tde-15082023-092824/. Acesso em: 20 maio 2024.

• APA

  Perez, J. T. (2022). Determinantes da demanda nacional de produções cinematográficas locais: uma abordagem utilizando aprendizado de máquinas. (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3136/tde-15082023-092824/

• NLM

  Perez JT. Determinantes da demanda nacional de produções cinematográficas locais: uma abordagem utilizando aprendizado de máquinas. [Internet]. 2022 ;[citado 2024 maio 20 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3136/tde-15082023-092824/

• Vancouver

  Perez JT. Determinantes da demanda nacional de produções cinematográficas locais: uma abordagem utilizando aprendizado de máquinas. [Internet]. 2022 ;[citado 2024 maio 20 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3136/tde-15082023-092824/

Últimas obras dos mesmos autores vinculados com a USP cadastradas na BDPI:

• Avaliação da relação entre inovação de produto e internacionalização no segmento produtor de máquinas e equipamentos para a indústria da cadeia alcooleira