Kotimaisen elokuvan mainetta metsästämässä
Notice bibliographique
Résumé
Kotimainen elokuva elää ja voi hyvin, ainakin jos on uskominen katsojatilastoja. Vuonna 2015 elokuvateattereissa rikottiin ennätyksiä, kun suomalaista elokuvaa kävi katsomassa yli 2 500 000 katsojaa. Kotimainen elokuva ehti kuitenkin kärsiä mainekriisistä lähes 50 vuotta, ennen kuin 2000-luvun uuden buumin myötä suunta muuttui parempaan. Yleisellä tasolla kotimaisen elokuvan huono maine on kuitenkin istunut tiukassa. Ajatus maineen paranemisesta onkin tuntunut realisoituvan vasta viime vuosina. Tämän pro gradu -työn tarkoituksena on tutkia kotimaisen elokuvan ilmiömaineen muodostumista perinteisten maineteorioiden valossa. Tutkimuksessa kartoitetaan myös, millä julkisuudenareenoilla ja kenen toimesta tuo maine muodostuu, sekä mitkä julkisuudenareenoille nousevat aiheet ja teemat muodostavat kotimaisen elokuvan mainetta suomalaisen elokuva-alan ammattilaisten ja asiantuntijoiden näkökulmasta. Tutkimus on ajankohtainen, sillä kotimaisen elokuvan mainetta ei ole aiemmin tutkittu valitusta näkökulmasta ja maineteorioita soveltaen. Työn teoreettisen viitekehyksen lähtökohta ovat perinteisten maineteorioiden perusasetelmat. Lisäksi ilmiömaineen muodostumista mallinnetaan toimiala- ja innovaatiomaineen teorioiden sekä Pekka Aulan ja Leif Åbergin dynaamisen julkisuuskentän teorian avulla. Teoriaosuuden ytimessä ovat kollektiivisen maineen muodostumisen sekä alati liikkeessä olevien julkisuudenareenoiden ja niiden moninaisten potentiaalisten toimijoiden ymmärtäminen. Tutkimus on luonteeltaan laadullinen tutkimus, ja se on toteutettu haastattelututkimuksena. Aineistoa varten on haastateltu kahdeksaa (8) suomalaisen elokuva-alan ammattilaista ja asiantuntijaa. Haastattelut on toteutettu puolistrukturoituina teemahaastatteluina, ja aineisto on analysoitu teemoittelumenetelmän mukaisesti. Tutkimustulokset osoittavat, että kotimaisen elokuvan ilmiömaine muodostuu pitkälti perinteisten maineteorioiden perusperiaatteita noudattaen. Maineen muodostumisen ytimessä on todellinen toiminta, eli itse tuote, joka on tehty yksittäinen elokuva. Tämä nostaa tuotteen tekijät, kotimaisia elokuvia tekevän elokuva-alan, erityisasemaan maineen muodostumisessa. Maineen ohjailussa parempaan suuntaan keskiöön nouseekin laadultaan ja sisällöltään hyvien elokuvien tekeminen ja elokuvatarjonnan monipuolisuus. Kotimaisen elokuvan ilmiömaineen muodostuminen on kuitenkin lähtökohtaisesti pirstoutuneempaa ja hallitsemattomampaa kuin esimerkiksi yksittäisen organisaation tai edes toimialan. Tämä johtuu siitä, että kotimainen elokuva ilmiönä ei ole itse aktiivinen toimija, vaan mainetta muodostavien toimijoiden joukko on moninainen, ja julkisuudenareenoille nousevien kotimaista elokuvaa koskevien teemojen nousu on ennustamatonta. Jatkotutkimuksen kannalta olisi kiinnostavaa tarkastella suomalaisten katsojien näkemystä kotimaisen elokuvan maineen muodostumisen prosessista. Tutkimuksen päälähteinä on käytetty Aulan, Aulan & Heinosen, Aulan & Åbergin teoksia.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,148 | 0,049 |
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 ».