Ocena percepcji filmów polskiej produkcji : badania oparte na text mining

• Autorzy: Urszula Świerczyńska-Kaczor , Małgorzata Kotlińska

Warianty tytułu

Evaluation of the Perception of Polish Film Productions : Research Based on Text Mining

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Niniejszy artykuł ma na celu ocenę znaczenia kontekstu 'film polski' w odbiorze produkcji filmowych przez widza globalnego. W przeprowadzonej analizie zastosowano text mining jako metodę pozwalającą na uzyskanie wglądu w znaczenie i strukturę internetowych wypowiedzi widzów. Wyniki badania wskazują na następujące wnioski: 1. odnoszenie przez widzów określenia 'film polski' do fabuły oraz nazwiska reżysera; 2. 'film polski' nie jest kategorią tworzącą silny, ogólny kontekst percepcji. Przedstawione wyniki badania wskazują na użyteczność metody analizy jaką jest text mining w ocenie postrzegania produktu przez konsumentów. (abstrakt oryginalny)

EN

The article aims to investigate the significance of the 'Polish film' category as the context for perception of film production by global viewers. In the presented study, text mining was implemented as the method of obtaining the meaning and structure of the viewers' internet posts. The results are: 1. The viewers perceive the 'Polish' aspect through the plot and the name of the film director; 2. The category 'Polish film' does not create a strong general context of film viewing. The presented study underlines the suitability of text mining in the analysis of customer product perception. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Percepcja; Produkcja filmowa; Eksploracja tekstu; Psychologia postrzegania; Wyniki badań

EN

Perception; Film production; Text mining; Psychology of perception; Research results

• Czasopismo: Marketing i Rynek
• Rocznik: 2017
• Numer: nr 10 (CD)
• Strony: 681--698

Twórcy

autor

Urszula Świerczyńska-Kaczor

• Państwowa Wyższa Szkoła Filmowa, Telewizyjna i Teatralna w Łodzi

autor

Małgorzata Kotlińska

• Państwowa Wyższa Szkoła Filmowa, Telewizyjna i Teatralna w Łodzi

Bibliografia

• 1. Basuroy S., Chatterjee S., Ravid S. A. (2003), How Critical Are Critical Reviews? The Box Office Effects of Film Critics, Star Power, and Budgets, Journal of Marketing, Vol. 67 (October 2003), 103-117.
• 2. Belvaux B., Marteaux S. (2007), Web User Opinions as an Information Source. What Impact on Cinema Attendances?, Recherche et Applications en Marketing (English Edition), Vol. 22, Issue 3, 65-81.
• 3. Eliashberg J., Sawhney M. S. (1994), Modeling Goes to Hollywood: Predicting Individual Differences in Movie Enjoyment, Management Science, Volume 40, Issue 9, 1151-1173.
• 4. Jacobsen T. (2010), Beauty and the brain: culture, history and individual differences in aesthetic appreciation, Journal of Anatomy, 216, 184-191.
• 5. Kayser V., Blind K. (2017), Extending the knowledge base of foresight: The contribution of text mining, Technological Forecasting & Social Change, 116 (2017), 208-215.
• 6. Kirk U., Skov M., Hulme O., Christensen M. S., Zeki S. (2009), Modulation of aesthetic value by semantic context: An fMRI study, NeuroImage, 44 (2009), 1125-1132.
• 7. Kotu V., Deshpande B. (2015), Predictive Analytics and Data Mining: Concepts and Practice with RapidMiner, Elsevier.
• 8. Kumar B. S., Ravi V. (2016), A survey of the applications of text mining in financial domain, Knowledge-Based Systems, 114 (2016), 128-147.
• 9. Leder H., Nadal M. (2014), Ten years of a model of aesthetic appreciation and aesthetic judgments: The aesthetic episode - Developments and challenges in empirical aesthetics, British Journal of Psychology, 105, 443-464.
• 10. Moon S., Bergey P.K., Iacobucci D. (2010), Dynamic Effects Among Movie Ratings, Movie Revenues, and Viewer Satisfaction, Journal of Marketing, Vol. 74 (January 2010), 108-121.
• 11. Niraj R., Singh J. (2015), Impact of user-generated and professional critics reviews on Bollywood movie success, Australasian Marketing Journal, 23 (2015) 179-187.
• 12. Pelowski M., Akiba F. (2011), A model of art perception, evaluation and emotion in transformative aesthetic experience, New Ideas in Psychology, 29 (2011), 80-97.
• 13. Pelowski M., Markey P. S., Forster M., Gerger G., Leder H. (2017), Move me, astonish me. Elight my eyes and brain: The Vienna Integrated Model of top-down and bottom-up processes in Art Perception (VIMAP) and corresponding affective, evaluative, and neurophysiological correlates, Physics of Life Reviews, https://doi.org/10.1016/j.plrev.2017.02.003, artykuł w druku.
• 14. Polski Instytut Sztuki Filmowej PISF, www.pisf.pl [dostęp z dnia 14.07.2017].
• 15. Rezaeian M., Montazeri H., Loonen R.C.G.M. (2017), Science foresight using life-cycle analysis, text mining and clustering: A case study on natural ventilation, Technological Forecasting & Social Change, 118 (2017), 270-280.
• 16. Wong C. U. I., Qi S. (2017), Tracking the evolution of a destination's image by text-mining online reviews - the case of Macau, Tourism Management Perspectives, Volume 23, July 2017, 19-29.
• 17. Wolny R., Jaciow M., Krężołek D., Gadomska M., Wawro A. (2015), Widz kinowy w Polsce. Raport z badań. Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach, Centrum Badań i Transferu Wiedzy Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach, Katowice, Sierpień 2015.
• 18. Xu X., Li Y. (2016), The antecedents of customer satisfaction and dissatisfaction toward various types of hotels: A text mining approach, International Journal of Hospitality Management, 55 (2016), 57-69.