Hollywood studio filmmaking in the age of Netflix: a tale of two institutional logics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Online streaming services are challenging long-standing decision-making processes in the traditional motion picture industry, thus placing Hollywood major studios at a crossroads. We use the institutional logics perspective to examine how both traditional studios and online streaming services make strategic decisions on which films to produce and how these films are to be distributed. We then apply scenario analysis to explore how their interaction will likely evolve. We argue that the key criteria that studio executives use to make production and distribution decisions are shaped by what we define as a commitment institutional logic: decision-making heuristics that focus their attention on theatrical release and box-office intakes. In contrast, online streaming services follow a convenience institutional logic, the product of advanced data analytics to increase subscriptions. In the convenience institutional logic, the need to drive online traffic by providing users with an extensive catalogue of movies guides film production and distribution decisions. Whereas the commitment logic aims for mass-market hits in cinemas, the convenience logic seeks to reach a wide range of subscribers at home with micro-segmented offerings. We compare the two logics, develop four scenarios of how the interaction between them may shape the film industry, and offer recommendations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,020 |
| Communication savante | 0,017 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».