Hollywoodin hurjat vai kotimaan kovat? Kotimaisen High Concept -elokuvan markkinoinnin kehittäminen
Notice bibliographique
Résumé
Kotimaisen elokuvan nousukausi ennen vuosituhannen vaihdetta oli merkittävää maamme audiovisuaaliselle kulttuurille. Mediassa on kuitenkin aavisteltu jo kotimaisen elokuvan laskusuhdannetta. Työn tarkoituksena on selvittää, miten kotimaisen High Concept -elokuvan markkinointia voitaisiin kehittää. Ensimmäisenä tavoitteena on tutkia, mikä on markkinoinnin rooli erityyppisten elokuvien kohdalla. Toisena tavoitteena on selvittää, miten elokuvia markkinoidaan. Kolmantena tavoitteena on kotimaisen elokuvamarkkinoinnin nykytilan kartoittaminen ja kehityskohteiden löytäminen. Apuna käytetään mm. SWOT -analyysiä, joka perustuu kotimaisille tuotantoyhtiöille suunnattuun kysely-tutkimukseen sekä Suomen elokuvasäätiön levityspäällikön, kahden levittäjän sekä yhden tuottajan haastatteluihin. Tutkimuksen ote on toiminta-analyyttinen ja se on luonteeltaan normatiivinen. Tutkimus keskittyy kotimaisen, kaupallisen nykyelokuvan markkinointiin. Se on rajattu koskemaan teatterilevityksessä olleita, pitkiä kotimaisia elokuvia. Kyselytutkimuksessa sovellettiin delfoi -tekniikkaa. Vastaajat täyttivät anonyymisti interaktiivisen kyselylomakkeen internetissä. Kysely lähetettiin 42 tuotantoyhtiöille, joista 15 vastasi. Vastausprosentiksi muodostui näin 35,7 %. Tutkimuksessa selvisi, että ei-maksettu mediajulkisuus on tärkeää, kun markkinointiin käytettävät resurssit ovat vähäisiä. Tiedottamisen tärkeys nousi näin voimakkaasti esille. Paljon on tehtävissä mm. rahoituksen parantamisella, markkinointikanavien tehokkaammalla käytöllä ja markkinointiosaamisen tehostamisella. Kouluttaminen ja ammattitaitoisten henkilöiden käyttäminen on tärkeää. Yhteistyötä tuotantoyhtiöiden ja markkinointiportaiden välillä tulisi tehostaa. Nykypäivänä kotimainen elokuva ei hyödynnä tarpeeksi yhteistyökumppaneiden tarjoamia mahdollisuuksia. Kotimaisen elokuvan henkireikänä ovat tänä päivänä kotimaan markkinat, eikä suomalaisiin vetoavat aiheet vetoa sellaisinaan ulkomaisiin, joten ei-kansallisten aiheiden myötä saavutettavissa on myös kansainvälinen läpimurto.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,050 | 0,017 |
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 ».