1. Projeto
1.1. Tema
1.1.1. Serem humanos são máquinas de história, hommo econômicos e padrão de consumo.
1.1.2. Indústria do cinema e do entretenimento e a sua tentativa de buscar tendências e gostos dos consumidores, essa indústria tem alto risco.
1.1.3. Como elementos narrativos alteram padrões de consumo na indústria cinematográfica. Com próxi usaremos gênero do protagonista, etnia do protagonista, que de acordo com a teoria narrativa e o principal elemento da história uma vez que é o protagonista que gera o link emocional com a audiência
1.1.3.1. Vale lembra que as variáveis de gênero e etnia são também de alta relevância sócio econômica. Novos insights podem surgir
1.2. Problema
1.2.1. As caraterísticas socioeconômicas dos protagonistas dos filmes têm impacto direto no resultado econômico dos filmes?
1.2.2. E ainda caso seja possível verificar se esse impacto tem se alterado nas últimas décadas
1.3. Objetivo
1.3.1. A pesquisa visa testar a hipótese de impacto econômico de características socioeconômicas dos protagonistas de filmes hollywoodianos das décadas de 90s, 00s e 10s
1.3.1.1. Testar os betas das variáveis de gêneros do protagonista
1.3.1.2. Testar as dummies de década
1.3.1.3. Testas os betas de etnia
1.3.1.4. Testar os betas de nível de renda do protagonista
1.4. Justificativa
1.4.1. A valorização de determinados protagonistas podem representar mudança no padrão de consumo da sociedade
1.4.2. A indústria do entretenimento é uma indústria de algo risco e demanda por mais previsibilidade nos seus projetos multimilionários
1.4.3. Insights econômicos para outras ciências sociais. Representatividade e valorização da cultura
1.5. Bibliografia
1.5.1. Economics of the movies
1.5.1.1. Review de economia do cinema, em especial a parte que elenca os papers que versão sobre a microeconomia do cinema
1.5.1.2. Diferença entre filme e cinema.
1.5.1.3. Insights a certa da produtividade
1.5.2. Insights da economia cultural
1.5.2.1. Concise
1.5.3. Industria de risco
1.5.3.1. Role of the stars
1.5.3.2. Criticos
1.5.3.3. Orçamentos
1.5.3.4. Sequencias
1.5.4. Estrutura narrativa
1.5.4.1. História é formada de elementos
1.5.4.2. Personagem, local, eventos, moral
1.5.4.3. Os gênero cinematográficos são padronizações, tipificações desses elementos.
1.5.4.4. Nesse estudo em especial nos concentraremos nas características socioeconômicas dos protagonistas.
1.5.4.4.1. Em especial esse elemento tem alta relação com comportamento, jung etc..
1.5.4.4.2. É através da personagens que a audiência vê o mundo da ficção
1.5.4.4.3. Mulheres na india
1.5.5. Estrelas
1.5.5.1. Alta correlação com as características socioeconômicas das personagens
1.5.5.1.1. Dados de painel
1.5.6. Impacto
1.5.6.1. Problemas de risco da industria
1.5.6.2. Distribuição
1.5.6.2.1. Fitting das caraterísticas socioeconômicas da demanda
1.5.7. Financiamento do filme
1.6. Metodologia
1.6.1. Como
1.6.1.1. MQE de box Office contra diversas variáveis explicativas
1.6.1.1.1. Os papers de referência falam sobre heterostacidade nesse tipo de regressão, McKinslay e outros métodos serão utilizados para corrigir tais problemas conforme aparecerem.
1.6.1.2. Variável dependente É a receita do filme , ou box office
1.6.1.2.1. Socioeconômicas do protagonista
1.6.1.2.2. Variaveis exógenas
1.6.1.3. Dados
1.6.1.3.1. Imdb, dados gerais, maior dB de filmes da internet
1.6.1.3.2. Marcar na mão as características do protagonista.
1.6.1.3.3. TheNumbers, para gastos de produção
1.6.1.3.4. Soma dos seguidores dos atores e diretores para gerar a popularidaade
1.7. Cronograma
1.7.1. Esse é com vc
2. Dados/O que
2.1. Estrutura de tópicos
2.1.1. Economia e narrativa
2.1.1.1. Marshall
2.1.1.2. Modelo de pelo quantas pessoas tomam atitutes não é numérico matemático, mas narrativo. “Será que eu devo fazer isso ou aquilo”
2.1.1.3. Uma breve história da narrativa
2.1.1.3.1. O papel de representação
2.1.1.3.2. Gregos
2.1.1.3.3. Valorização da mulher na Índia
2.1.2. Duas motivações comportamentais
2.1.2.1. Indústria do cinema e tendência
2.1.2.1.1. Ditar tendências, seguir tendências?
2.1.2.1.2. O cinema poderia detectar um padrão de mudança comportamental, empiricamente consistente?
2.1.2.2. Minorias e sua crescente representação, comportamento
2.1.2.2.1. Possibilidades para se detectar a representatividade
2.1.2.2.2. Crescente feminismo
2.1.2.2.3. Cinema ainda como a principal tela. Movimento descendente é maior valor agregado
2.1.2.2.4. Crescente expansão do movimento LGBTS
2.1.2.2.5. Consolidação da cultura black pós conflitos dos anos 90
2.1.3. Os dados e o tratamento
2.1.4. O significado do beta cultural
2.1.5. Resultados empíricos
2.1.6. Conclusão e novos estudos
2.2. Variáveis
2.2.1. Variáveis de exógena
2.2.1.1. Custos de produção
2.2.1.1.1. TheNumbers
2.2.1.2. Gastos de MKT
2.2.2. Ex post
2.2.2.1. Protagonista
2.2.2.1.1. Gênero
2.2.2.1.2. Etnia
2.2.2.1.3. Moral
2.2.2.2. Ritmo
2.2.2.2.1. Número de cortes de cena
2.2.2.3. Sentimento das reviews do filme
2.2.2.3.1. Text Analytics comments
2.2.3. Ex ante
2.2.3.1. Popularidade Atores/Diretores
2.2.3.1.1. Seguidores, prêmios
2.2.3.2. Potência produtora/ Distribuidora
2.2.3.2.1. Faturamento
2.2.3.3. Sentimento e popularidade do trailer
2.2.3.3.1. Views do trailer
2.2.3.3.2. Text análises comments
2.2.3.4. Gênero do filme
2.2.3.4.1. Imdb
2.3. Tratamentos
3. Pergunta/ porque
3.1. Onde?
3.1.1. US, por facilidade de acesso a dados
3.1.1.1. Mandar e-mail para a ANCINE?
3.2. O que
3.2.1. Como elementos narrativos (protagonista, antagonista, incidente excitante ...) tem impactado o resultado econômico de filmes hollywoodianos nos últimos 5 anos
3.3. Porque
3.3.1. Netflix: escolha e distribuição
3.3.1.1. Redução da atenção, Mobile
3.3.2. Ascensão cultural de minorias, será que isso tem valor econômico?
3.4. Como
3.4.1. MQE de box Office contra diversas variáveis explicativas
3.4.1.1. Os papers de referência falam sobre heterostacidade nesse tipo de regressão, McKinslay e outros métodos serão utilizados para corrigir tais problemas conforme aparecerem.
3.4.2. Caso desejemos analisar os diálogos ou áudios do filme, um tratamento de redes neurais via deep learning in Python, além da possibilidade da criação de layers para encontrar os modelos ótimos de agrupamento de dados
3.4.2.1. Equivale para caso desejemos fazer uma relação de sentimento dos reviews.
3.5. Período
3.5.1. 5 anos
3.5.2. Caso dedamos fazer um estudo comparativo que demonstre a criação de valor cultural para de minorias poderemos fazer entre décadas
4. Bibliografia/quem1
4.1. Modelos
4.1.1. Paper que regridam box office tendo como variáveis explicativas elementos do filme
4.2. Referências
4.2.1. Teorias sobre narrativa
4.2.2. Teorias econométricas
4.2.3. Teorias microeconômicas
4.2.3.1. Cultura é valorizar cultura