Release of the Fourth Season of Money Heist: Analysis of Its Social Audience on Twitter during Lockdown in Spain
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays we are witnessing a significant change in content consumption. This, together with the global health situation, has caused some behaviors to accelerate. This research focuses on the specific case of the lockdown in Spain and the coincidence with the launch of the fourth season of Money Heist compared to the launch of season three. Starting with a review of the theoretical framework, in which the related concepts of coronavirus, television, and Video on Demand (VOD) platforms are presented, the importance of transmedia communication is also introduced. The methodological aspect is developed through content analysis and in-depth interviews. The tool used on the first methodology has been Twlets. With regard to the sources, the specific bibliography of the audiovisual sector, the official profile of the series on Twitter and personal interviews with professionals from the communication department of the production company, Vancouver Media, and from the series directing were taken into account. The methodology used to carry out this work has been the analysis of quantitative–qualitative content of the various sources consulted. The results of the study are presented in graphs, crossing the data from the different sources to detect the strategies of marketing and communication used for the release of the fourth season of the series. These results reflect the change in the communication strategy, the behavior of the social audience of the Twitter account of Money Heist (La Casa de Papel) and its relationship with the period of lockdown in Spain.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».