Kotimaisen elokuvan mainetta metsästämässä
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.148 | 0.049 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".