FINAL
Beatriz E Juliana
12/02/2022
integrantes:
Beatriz da Silva Faye - 20192520049 -beatrizfaye@edu.unirio.br
Juliana Marques da Silva Vieira do Nascimento - 20192520202 - juliana@edu.unirio.br
Sumário executivo: Este trabalho foi realizado como parte da avaliação da matéria de Estatística do curso de Administração Pública, o projeto com temática filmes do MCU tem como objetivo determinar a correlação do sucesso dos filmes com suas notas de avaliação em sites populares, como modo de pesquisar os fatos, foram utilizados gráficos, no fim dessa pesquisa é possível determinar o grande fator de sucesso de filmes do MCU
1- Introdução
Este trabalho aborda de uma maneira específica um segmento da cultura pop, o universo cinematográfico da Marvel. Para Thiago Soares, a cultura pop pode ser definida como: “A primeira tônica da definição de cultura pop diz respeito a práticas, experiências e produtos norteados pela lógica midiática.” Além disso o dito como geek ganhou força nas últimas décadas e o que era considerado como motivo de chacota ou vergonha se tornou o popular, acerca do geek Jenkins informa em seu trabalho que: “A cultura geek representa uma contraparte importante para a indústria do entretenimento, não apenas por estimular o interesse dos indivíduos para esse tipo de consumo, mas também por demonstrar como aqueles que se inserem nesse contexto, apresentam um amplo vínculo com seus produtos de interesse, demonstrando lealdade e engajamento, tanto no modo de consumo como em suas atividades de defesa e valorização dessas marcas e produtos (Jenkins, 2009).”
É inegável a importância dos filmes do universo de super heróis para a cultura pop atual, ainda mais da MARVEL - companhia estadunidense de entretenimento, e subsidiária da The Walt Disney Company. E nesse ponto que será analisado, compreender se realmente existe uma fórmula para sua avaliação com o público e se suas características são milimetricamente calculadas para tamanho sucesso. Acima de tudo, este relatório final quer traçar linhas de hipóteses e buscar o que de fato os filmes feitos pelo estúdio tem como diferencial.
2- Objetivos
Debate e discussões sobre quais são os melhores filmes e quem são os melhores personagens são exemplos de elaborações costumeiramente analisadas, seja em mesas de bares quanto em rodas de conversas ou em fóruns na internet.
Como é um tema que é facilmente abordado no cotidiano e de grande conhecimento do público, já que seus últimos filmes levaram cerca de 15.5 milhões de pessoas para as salas de cinema, foi escolhido no atual relatório o desenvolvimento acerca do universo cinematográfico da Marvel. Além disso, ir além de opiniões pessoais. O maior objetivo é buscar fazer relações com orçamento, tempo de duração, gênero entre outros. Para entender de fato o que dita uma boa opinião do público e entender também se essa famosa “fórmula marvel’’, realmente existe.
3- Metodologia
3.1- Descrição da base de dados
O conjunto de dados escolhido tem como propósito organizar dados sobre o universo cinematográfico da Marvel Entertainment (MCU), o que se tornou bastante proveitoso para o objetivo do trabalho, Essa base de dados conta com os elementos, nomes dos personagens, data de lançamento dos filmes, diretores e produtores, duração e orçamento.
3.2- O tamanho da amostra
A amostra conta com 23 filmes do MCU (Marvel comics universe), são eles: Iron Man, Iron Man 2, Iron Man 3, The incredible Hulk, Thor, Captain America: The first Avenger, Marvel’s the Avengers, Thor: The dark world, Captain America : The Winter Soldier, Guardians Of the Galaxy, Avengers : Age of ultron, Ant-Man, Captain America: Civil War, Doctor Strange, Guardians of the Galaxy Vol. 2, Spider-Man:Homecoming, Thor:Ragnarok, Black Panther, Avengers: Infinity War, Ant-Man and the Wasp, Captain-Marvel, Avengers:Endgame, Spider-Man:Far From Home, todos eles com notas em ambos os sites de avaliação utilizados na pesquisa.
3.3- Como foram construídos os indicadores
Os indicadores utilizados no trabalho foram sobre Sucesso do filme é devido = Avaliações do IMDB + Avaliações Metascore + Indicações ao Oscar também passando sobre a hipótese da direção dos filmes.
3.4 Metodologia utilizada
Dentro da plataforma “R” utilizamos métodos qualitativos e quantitativos, foram utilizados: Matriz de correlação, Histograma, Box plot e gráfico de linha.
mcu.dataset <- read.csv("C:/Users/Dell/Downloads/mcu dataset.csv")
View(mcu.dataset)
summary(mcu.dataset)## Name US.release.Date Director Producer
## Length:23 Length:23 Length:23 Length:23
## Class :character Class :character Class :character Class :character
## Mode :character Mode :character Mode :character Mode :character
##
##
##
## Duration Genre IMDB.rating metascore
## Length:23 Length:23 Min. :6.600 Min. :54.00
## Class :character Class :character 1st Qu.:7.000 1st Qu.:64.00
## Mode :character Mode :character Median :7.400 Median :69.00
## Mean :7.443 Mean :68.65
## 3rd Qu.:7.850 3rd Qu.:73.50
## Max. :8.400 Max. :88.00
## Cast Budget Domestic.Gross Total.Gross
## Length:23 Length:23 Length:23 Length:23
## Class :character Class :character Class :character Class :character
## Mode :character Mode :character Mode :character Mode :character
##
##
##
## Opening.Gross Oscar.Nomination Oscar.won Phase
## Length:23 Min. :0.0000 Min. :0.0000 Min. :1.000
## Class :character 1st Qu.:0.0000 1st Qu.:0.0000 1st Qu.:1.500
## Mode :character Median :0.0000 Median :0.0000 Median :2.000
## Mean :0.8261 Mean :0.1304 Mean :2.217
## 3rd Qu.:1.0000 3rd Qu.:0.0000 3rd Qu.:3.000
## Max. :7.0000 Max. :3.0000 Max. :3.000summary(IMDB.rating~Director)## Length Class Mode
## 3 formula callpar(bg="WHITE")
plot(mcu.dataset$IMDB.rating,mcu.dataset$Oscar.Nomination, col="red",
main = "Gráfico - INDICAÇÕES NO OSCAR E NOTAS IMDB",
pch=10, xlab="INDICAÇÕES AO OSCAR", ylab = "AVALIAÇÕES IMDB")
abline(lsfit(mcu.dataset$IMDB.rating,mcu.dataset$Oscar.Nomination),col="BLUE") 
selecao = c("IMDB.rating", "Oscar.Nomination")
cor_questionario = cor(mcu.dataset[,selecao])
cor_questionario## IMDB.rating Oscar.Nomination
## IMDB.rating 1.0000000 0.1893859
## Oscar.Nomination 0.1893859 1.0000000 library(corrplot)## corrplot 0.92 loadedcorrplot(cor_questionario, method = "number", "full") # colorful number 
boxplot(IMDB.rating~Director,
data= mcu.dataset,
main=" Gráfico nota do IMDB por DIRETORES DOS FILMES",
xlab="Diretores",
ylab="NOTA DO IMDB",
col="RED",
border="DARKRED")
boxplot(metascore~Director,
data= mcu.dataset,
main=" Gráfico METASCORE por DIRETORES DOS FILMES",
xlab="Diretores",
ylab="METASCORE",
col="BLACK",
border="DARKRED")
hist(mcu.dataset$IMDB.rating,col = "BLUE",main = "HISTOGRAMA DO IMDB")
hist(mcu.dataset$metascore,col = "RED",main = "HISTOGRAMA DO METASCORE")
4. Análise de Resultados
Primeiramente, ao analisar quanto o filme de maior IMDB foi possível ver que a maior nota foi 8.40 (Avengers: Infinity War e Avengers:Endgame). Já o de menor nota foi o de 6.60 (The incredible Hulk). A média de forma geral das notas foi de 7.40. Mostrando um nível alto de avaliação do público perante aos filmes, já que nenhuma das notas está abaixo de 6 (levando IMDB como critério).
Já no gráfico nota do IMDB por Diretores dos filmes, é visível que os filmes dirigidos por James Gun são os que apresentam a melhor média de notas, o que continua quando analisados pelo METASCORE porém as notas decaem quando se trata do último indicador.
Ao analisar o grau de correlação de notas do IMDB por indicação ao Oscar é possível dizer que existe uma correlação positiva fraca. Pois o Gráfico - INDICAÇÕES NO OSCAR E NOTAS IMDB e a matriz de correlação dos dois elementos traz o índice de correlação 0.19.
Por fim, analisando as notas de modo geral dos filmes no site do IMDB, a frequência de notas entre 6,5 e 8 é a mesma e é cabível afirmar que o histograma de suas avaliações é assimétrico. Já o do Metascore apresenta notas mais baixas e possui ilhas isoladas - possivelmente ocorreram anormalidades temporárias no processo, erros de medição, erros de registro ou transcrição dos dados, produzindo alguns resultados muito diferentes dos demais; nas notas entre 8 e 8.5 aproximadamente.
5- Discussão
Utilizando não somente um site de reviews para a nossa pesquisa foi essencial nesse processo para determinar o sucesso do filme sobre popularidade, tendo em vista que a nota METASCORE que vem do site METACRITC, é resultado de uma média de notas entre sites mais famosos com avaliações a partir de críticos, são alguns desses sites: Variety, Pitchfork, The Guardian, Billboard, AllMusic, Rolling Stone e as notas do site IMDB (Internet Movie Database) são baseadas nos fãs, pois é um site aberto a todos os seus usuários.
Com essa diferença entre as avaliações é quase possível dizer que um é baseado em popularidade e outro em tecnicalidades.
6- Conclusão
É possível concluir que os filmes com maior avaliação no IMDB foram dirigidos pelos irmãos Russo, Anthony e Joe Russo, entretanto com a média de Avaliações das plataformas IMDB e Metacritic (metascore) sendo 7.400 e 69.00 respectivamente, a maioria dos filmes obtiveram um determinado sucesso entre o público e os críticos.
O filme com maior indicações ao Oscar foi o único que ganhou a premiação, o filme Black Panther, dirigido por Ryan Coogler e com Metascore de 88 (o maior de todos eles).
O sucesso do filme tendo como métrica o número de Oscars está sim ligado a sua nota em sites como IMDB e METACRITC.
Com base nas métricas apresentadas, seria interessante fazer uma colaboração de diretores no próximo lançamento Marvel, os irmãos Russo produzem filmes populares e Ryan Coogler produz filmes com qualidades críticas técnicas, a junção dos 3 seria uma excelente oportunidade de combinar o que o público gosta com que seria necessário em qualidade de premiações, fazendo com que obtenham grande sucesso de bilheteria e possíveis indicações a prêmios.
Referências:
SOARES, Thiago. Abordagens teóricas para estudos sobre cultura pop. Logos, v. 2, n. 24, 2014.
CAMARGO, Thiago Ianatoni et al. Envolvimento de Consumidores com o Universo Cinematográfico Marvel.