PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2017 | 15 | nr 4 (71) Determinanty sukcesu w rozwoju sterowanym potrzebami użytkownika IT | 177--193
Tytuł artykułu

Understanding the Film Audience - Providing Insight into the Viewer's Experience from Text Mining and Manual Text Analysis of Online Film Reviews

Treść / Zawartość
Warianty tytułu
Zrozumieć widownię filmową - badanie doświadczeń widzów za pomocą text mining oraz manualnej analizy internetowych recenzji filmów
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
The paper aims to contribute to the research of the film market, starting a discussion and seeking answers to the following problem: What spectrum of film-viewer experiences can be identified and better understood due to the implementation of text mining in the analysis of online film reviews? The presented study was based on the analysis of online audience reviews of five films targeted at a young audience, with their premières in 2016 and 2017. The findings suggest that implementing text mining as a method of analysis of online reviews can provide valuable insight into the film market, which may be helpful for producers in developing future productions, or altering the communication strategy. (original abstract)
Przedstawione w artykule rozważania mają na celu wzbogacenie obszaru badań dotyczących filmu oraz stanowią próbę znalezienia odpowiedzi na pytanie, czy spektrum doświadczeń widza może być zidentyfikowane oraz lepiej rozumiane poprzez zastosowanie text mining w analizie internetowych recenzji filmowych. Niniejsze badanie zostało oparte na analizie internetowych recenzji pięciu filmów kierowanych do młodej widowni, których premiery odbyły się w 2016 oraz w 2017 roku. Prezentowane wyniki badania pozwalają na wysnucie wniosku, iż zastosowanie text mining w analizie recenzji online pozwala na uzyskanie informacji przydatnych w zrozumieniu rynku filmowego, a także użytecznych dla producentów filmowych w przygotowywaniu przyszłych produkcji, lub też w korekcie obranych strategii komunikacji marketingowej. (abstrakt oryginalny)
Twórcy
  • Lodz Film School, Poland
  • UTP University of Science and Technology, Poland
Bibliografia
  • 1. Anderson, E.W. (1998). Customer satisfaction and word of mouth. Journal of Service Research, 1(1), 5-17, https://doi.org/10.1177/109467059800100102.
  • 2. Bambauer-Sachse, S. and Mangold, S. (2011). Brand equity dilution through negative online word-of-mouth communication. Journal of Retailing and Consumer Services, 18(1), 38-45, https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2010.09.003.
  • 3. Basuroy, S., Chatterjee, S. and Ravid, S.A. (2003). How critical are critical reviews? the box office effects of film critics, star power, and budgets. Journal of Marketing, 67 (October), 103-117, https://doi.org/10.1509/jmkg.67.4.103.18692.
  • 4. Belvaux, B. and Marteaux, S. (2007). Web user opinions as an information source. What impact on cinema attendances? Recherche et Applications en Marketing (English Edition) (AFM c/o ESCP-EAP), 22(3), 65-81, https://doi.org/10.1177/205157070702200305.
  • 5. Bickart, B. and Schindler, R.M. (2001). Internet forums as influential sources of consumer information. Journal of Interactive Marketing, 15(3), 31-40, doi:10.1002/dir.1014.
  • 6. Chen, Y. and Xie, J. (2008). Online consumer review: Word-of-mouth as a new element of marketing communication mix. Management Science, 54(3), 477-491, http://dx.doi.org/10.1287/mnsc.1070.0810.
  • 7. Eliashberg, J. and Shugan, S.M. (1997). Film critics: Influencers or predictors? Journal of Marketing, 61 (April), 68-78, http://dx.doi.org/10.2307/1251831.
  • 8. Gawron-Jaksik, A. and Materska-Samek, M. (2016). Czy kinematografia kręci się wokół dzieci? Kondycja kinematografii i analiza uwarunkowań edukacji filmowej dzieci do 12 roku życia. Kraków: Fundacja Rozwoju Kina.
  • 9. Gräbner, D., Zanker, M., Fliedl, G. and Fuchs, M. (2012). Classification of customer reviews based on sentiment analysis. In: 19th Conference on Information and Communication Technologies in Tourism (pp. 460-470). Vienna, Austria: Springer, DOI: 10.1007/978-3-7091-1142-0_40.
  • 10. Herr, P.M., Kardes, F.R. and Kim, J. (1991). Effects of word-of-mouth and product attribute information on persuasion: An accessibility-diagnosticity perspective. Journal of Consumer Research, 17(4), 454-462, https://doi.org/10.1086/208570.
  • 11. Hsieh, J.K., Hsieh, Y.C. and Tang, Y.C. (2012). Exploring the disseminating behaviors of eWOM marketing: persuasion in online video. Electronic Commerce Research, 12(2), 201-224, http://dx.doi.org/10.1007/s10660-012-9091-y.
  • 12. Hu, N., Pavlou, P.A. and Zhang, J. (2006). Can online reviews reveal a product's true quality? Empirical findings and analytical modeling of online word-of-mouth communication. In: Proceedings of the 7th ACM conference on Electronic commerce (pp. 324-330).
  • 13. Kayser, V. and Blind, K. (2017). Extending the knowledge base of foresight: The contribution of text mining. Technological Forecasting & Social Change, 116, 208-215, http://dx.doi.org/10.1016/j.techfore.2016.10.017.
  • 14. Parasuraman, A., Berry, L.L. and Zeithaml, V.A. (1991). Perceived service quality as a customer-based performance measure: An empirical examination of organizational barriers using an extended service quality model. Human Resource Management (Fall), 30(3), 335-364, http://dx.doi.org/10.1002/hrm.3930300304.
  • 15. Robinson, R., Goh, T. and Zhang, R. (2012). Textual factors in online product reviews: a foundation for a more influential approach to opinion mining. Electronic Commerce Research, 12(3), 301-330, http://dx.doi.org/10.1007/s10660-012-9095-7.
  • 16. Statistica documentation. Retrieved from: http://documentation.statsoft.com (20.03.2017).
  • 17. Taboada, M., Brooke, J., Tofiloski, M., Voll, K. and Stede, M. (2011). Lexicon-based methods for sentiment analysis. Computational Linguistics, 37(2), 267-307, http://dx.doi.org/10.1162/COLI_a_00049.
  • 18. Turban, E., Sharda, R. and Delen, D. (2010). Decision support and business intelligence systems (9th ed.). Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.
  • 19. West, P.M. and Broniarczyk, S.M. (1998). Integrating multiple opinions: The role of aspiration level on consumer response to critic consensus. Journal of Consumer Research, 25(1), 38-51, http://dx.doi.org/10.1086/209525.
  • 20. Wolny, R., Jaciow, M., Krężołek, D., Gadomska, M. and Wawro, A. (2015). Widz kinowy w Polsce. Raport z badań. Katowice: Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach, Centrum Badań i Transferu Wiedzy (August).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171512816

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.