Introducción

Mediante R studio el cual se puede definir como un entorno de desarrollo integrado (IDE) para el lenguaje de programación R, dedicado a la computación estadística y gráficos, se analizó la plataforma de entretenimiento digital llamada Netflix (base de datos de los productos ofrecidos), de los cuales se obtuvieron una serie de datos que se relataron más adelante. Netflix y el surgimiento de internet han transformado profundamente las ventanas clásicas de distribución del cine, así como la industria televisiva. Con un modelo de negocio inicial en los años 90 basado en el alquiler de DVD en Estados Unidos a través del sistema postal, pasó a convertirse en una gran plataforma de distribución online de películas, series y documentales, con presencia en 190 países y 83 millones de usuarios. Es así como Netflix primero se consolidó como un distribuidor de contenidos de terceros y, desde el año 2013, como productor de contenidos propios, lo que ha revolucionado la industria del cine y la televisión, pues ha incorporado internet y las nuevas pantallas (Smart tv, tablets y móviles) como primera ventana de exhibición, lo que ha generado una ruptura en el negocio clásico de explotación por ventanas del cine.¹

netflix

Objetivos

Observar el comportamiento de la base de datos de netflix
Realizar análisis y creación de los gráficos
Relacionar la bibliografía consultada con los datos obtenidos

Métodos

Resultados

Años de estreno

Tabla de años de estreno

setwd("~/")
df=read.csv("netflix_titles.csv")
table(df$release_year)

## 
## 1925 1942 1943 1944 1945 1946 1947 1954 1955 1956 1958 1959 1960 1961 1962 1963 
##    1    2    3    3    4    2    1    2    3    2    3    1    4    1    3    2 
## 1964 1965 1966 1967 1968 1969 1970 1971 1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 
##    2    2    1    5    3    2    2    5    5   10    7    7    9    7    7   11 
## 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 
##   11   13   17   11   12   10   13    8   18   16   22   17   23   28   22   25 
## 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 
##   24   38   36   39   37   45   51   61   64   80   96   88  136  152  194  185 
## 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 
##  237  288  352  560  902 1032 1147 1030  953  592

Gráfica

setwd("~/")
df=read.csv("netflix_titles.csv")
plot(table(df$release_year),
     main="Año de estreno de contenido de netflix",
     xlab="Año",
     ylab="Cantidad",
     col=rainbow(25)
)

Estadistica

setwd("~/")
df=read.csv("netflix_titles.csv")
summary(df$release_year,na.rm =T)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    1925    2013    2017    2014    2019    2021

var(df$release_year, na.rm = TRUE)

## [1] 77.78027

sd(df$release_year)

## [1] 8.819312

quantile(df$release_year, prob = c(0.25, 0.5, 0.75), na.rm = TRUE)

##  25%  50%  75% 
## 2013 2017 2019

Tipo de contenido

Tabla de Tipo

setwd("~/")
df=read.csv("netflix_titles.csv")
table(df$type)

## 
##   Movie TV Show 
##    6131    2676

Tabla de porcentaje

setwd("~/")
df=read.csv("netflix_titles.csv")
100*prop.table(table(df$type))

## 
##    Movie  TV Show 
## 69.61508 30.38492

Gráfica

setwd("~/")
barplot(table(df$type),
        main="Tipo de contenido de netflix",
        xlab="Tipo",
        ylab="Cantidad",
        col=rainbow(12)
)

Clasificación del contenido

Para la clasificación no se considerará una escena en particular, salvo que tenga tal impacto específico que afecte el desarrollo integral de los menores de edad, sino a la película en su conjunto, tomando como marco de referencia el contexto de la obra.Los contenidos analizados con especial cuidado son aquellos que los textos jurídicos consideran que no son aptos para ser vistos por la población menor de 18 años de edad, ya que pueden afectar su desarrollo pleno e integral, vulnerando con ello sus derechos. En el tratamiento del tema se considera el contexto, el grado de horror (no alusivo a película de terror), el impacto de montaje, el encuadre, los efectos y la sonorización.

² La lista de rating se puede describir en la siguiente imagen.

En las siguientes tablas podemos observar las diferentes clasificaciones que se le asignaron a los títulos de netflix junto con el porcentaje de cada uno de las clasificaciones. Se encontró que los títulos fueron divididos en 17 clasificaciones, conteniendo 4 títulos sin clasificación disponible. La mayor cantidad contando con 3207 títulos fue a la clasificación TV-MA, que indica que el contenido es orientado a un público mayor, es decir mayor a 16 años o mayor a 18 años. En segundo lugar se tiene a la clasificación TV-14 con 2160 títulos, que es para mayores de 14 años. Consideramos que se tiene mayor contenido para público mayor debido a que se quiere complacer a su clientela que es mayor de edad. Por otro lado, se puede denotar que existen errores de clasificación en ciertos títulos, debido a que contienen la duración del contenido, no una clasificación.

Tabla de rating

table(df$rating)

## 
##            66 min   74 min   84 min        G    NC-17       NR       PG 
##        4        1        1        1       41        3       80      287 
##    PG-13        R    TV-14     TV-G    TV-MA    TV-PG     TV-Y    TV-Y7 
##      490      799     2160      220     3207      863      307      334 
## TV-Y7-FV       UR 
##        6        3

En la siguiente tabla podemos encontrar los porcentaje de estas clasificaciones, la clasificación con mayor cantidad (TV-MA) contiene un porcentaje de 36.41%, y la siguiente contiene 24.52% (TV-14).

Tabla de porcentajes

100*prop.table(table(df$rating))

## 
##                  66 min      74 min      84 min           G       NC-17 
##  0.04541842  0.01135460  0.01135460  0.01135460  0.46553878  0.03406381 
##          NR          PG       PG-13           R       TV-14        TV-G 
##  0.90836834  3.25877143  5.56375610  9.07232883 24.52594527  2.49801294 
##       TV-MA       TV-PG        TV-Y       TV-Y7    TV-Y7-FV          UR 
## 36.41421596  9.79902350  3.48586352  3.79243783  0.06812763  0.03406381

Por otro lado, en la siguiente gráfica se puede determinar las clasificación mas prominientes, primeramente TV-MA debido a la gran proporción de contenido en esta clasificación y en segundo TV-14. Debido a que las demás clasificaciones contienen poco contenido, no se puede determinar claramente en la gráfica.

Gráfica

barplot(table(df$rating),
        main="Clasificación del contenido de netflix",
        xlab="Clasificación",
        ylab="Cantidad",
        col=rainbow(12)
)

Conclusión

Nuestra base de datos contiene una mayoría de datos de carácter, obteniendo solo datos numéricos relacionados con el año de estreno del contenido de Netflix, por lo que nuestro análisis estadístico está centrado en este dato. Entre los años de estreno tenemos 1925 como mínimo y como máximo el 2021, ya que esta lista está actualizada hasta el 2021. La media es del 2014 y el promedio es del 2017. Dentro de los cuartiles se tiene que el 25% es del 2013, 50% del 2017 y el 75% del 2019, obteniendo una desviación estándar de 8.81 años. Dentro de los datos de caracter analizamos los títulos y la clasificación, debido a que las demás variables tienen datos muy variados.

Bibliografía

Blanco Pérez, Manuel. (2021). Cine y semiótica transdiscursiva. El cine digital en la era de las multipantallas: un nuevo entorno, un nuevo espectador. Comunicación y sociedad, 18, e7886. Epub 04 de octubre de 2021.https://doi.org/10.32870/cys.v2021.7886 ↩︎
Secretaria de Gobernaciòn, & Creel, S. (2012, 4 abril). Acuerdo mediante el cual se expiden los criterios para la clasificación de películas cinematográficas. Recuperado 12 de noviembre de 2023, de https://www.dof.gob.mx/nota_detalle_popup.php?codigo=734084 ↩︎

Netflix

P. Félix, P. Frías, L. Hinojosa

2023-11-13

Introducción

Objetivos

Métodos

Resultados

Años de estreno

Tipo de contenido

Clasificación del contenido

Conclusión

Bibliografía