电影行业大数据驱动决策的关键理论问题和管理策略研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    91746101
  • 项目类别:
    重大研究计划
  • 资助金额:
    43.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0209.商务智能与数字商务
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2020-12-31

项目摘要

The motion picture industry has accumulated various types of data in its history of over one hundred years. In today’s Internet and digital age, movie goers purchase tickets, watch movies, and discuss them online, and this process generates even more data in a faster speed. All of these create important opportunities for the industry. After reviewing the existing literature in China and abroad, this proposal plans to examine the latest developments in the movie industry and address the core theoretical problems facing the industry so that firms can successfully apply business analytics to support decision making. The research scope of this proposal covers the three stages of production, distribution and exhibition in the motion picture industry. The main research questions to be studied include (1) the implications of vertical integration on box office revenue, (2) the effects of product placement in movies on online word-of-mouth and box office revenue, (3) the causal impact of social media marketing on box office revenue, and (4) the optimization of online and offline release strategies based on data analytics. The research team is composed of a number of young scholars who have rich experience in publishing in top journals. Various research methods such as text analysis, sentiment analysis, empirical testing, and economic modeling will be employed. The proposed research project aims to provide the theoretical basis and important managerial implications for the evolving motion picture industry in China.
电影产业在百年的发展历程中积累了来源多样、结构丰富、增长迅速的各类数据,特别在当前网络化和数字化转型过程中,观众在线购买、观影、评论等行为数据快速累积,为电影行业在新时期的决策范式变革提供了重要的机遇。本研究计划在总结国内外现有研究成果的基础上,聚焦于电影行业的最新发展趋势,重点攻关产业数据分析所面临的核心理论问题,并为行业从业者设计一整套由数据驱动的新型管理策略。本计划研究内容涵盖电影产业的制作、发行和放映等各环节,包括(1)电影产业供应链纵向一体化的票房影响、(2)电影植入广告的口碑反馈和票房影响、(3)社交媒体营销与票房反馈的因果分析和(4)线上线下多源数据驱动的发布策略优化。研究团队由具有丰富的国际顶级期刊发表经验的多位青年骨干教师组成,通过文本分析、情感分析、实证研究分析和经济学模型等多种方法开展研究,力图为处于网络化和数字化转型中的我国电影产业发展提供系统的理论基础和决策支持。

结项摘要

伴随着大数据应用在电影行业快速发展这一背景,本研究项目紧密围绕申请书拟定的进度和计划,从探索电影产业的一般规律和基于数据设计企业的管理策略两个方面出发,采用多种研究方法来探索电影行业大数据驱动决策的企业经营策略和市场营销手段。三年以来,各个子研究方向的工作按照计划开展,主要研究内容包括电影产业供应链纵向一体化的票房影响、社交媒体营销与票房反馈的因果分析和线上线下多源数据驱动的发布策略优化等三个子方向,项目综合运用了计量经济学、机器学习、网络分析等多种研究方法,研究结果显示:首先,垂直整合关系可以提高相关电影的排片量,但对电影票房收入的增加没有显著影响,同时院线垂直整合密度有显著的调节作用,使得垂直整合的电影之间的竞争削弱了垂直整合关系对每一部电影的积极影响;其次,针对产品适合不确定度高的电影,社交媒体与传统媒体之间存在互补作用,但针对产品适合不确定度低的电影,社交媒体与传统媒体之间存在替代作用;第三,通过量化订阅型视频流媒体对实体销售的影响,我们发现内容所有者在实践中有可能会为其流媒体许可费用设定过高的价格。最后,订阅型视频点播渠道与两个交易型视频点播渠道(数字下载和数字租赁)之间存在互补关系。上述各项研究内容串联形成从实证证据到企业策略再到市场竞争的一整套成果,体系逻辑连贯。成果内容充分说明了大数据应用在电影行业所发挥的重要作用,并为电影行业不同企业如电影制片商、发行商、放映商和视频点播服务商提供了在上下游企业合作、多渠道管理和产品定价等方面的具体策略指导。目前,学术成果包含1篇已经发表的顶级会议论文和3篇正在国际期刊审稿过程中的工作作文。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(1)
专利数量(0)

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其他文献

深埋沿空留巷采动变形特征及应力分布规律探索
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  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    岩石力学与工程学报
  • 影响因子:
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  • 作者:
    汪文勇;高明忠;王满;谢晶;刘强;李安强;陈海亮
  • 通讯作者:
    陈海亮
基于OLA的K匿名算法的改进
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    微型机与应用
  • 影响因子:
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  • 作者:
    胡翔天;宫秀军;陈海亮
  • 通讯作者:
    陈海亮
基于DIC技术的预裂煤岩体裂隙演化特性研究
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    煤炭科学技术
  • 影响因子:
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  • 作者:
    汪文勇;高明忠;张朝鹏;邵新星;刘强;陈海亮
  • 通讯作者:
    陈海亮
深埋穿越破碎带隧道衬砌变形规律研究
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    隧道建设(中英文)
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  • 作者:
    王飞;高明忠;林文明;陈海亮;王明耀;陆彤
  • 通讯作者:
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基于人工社会的疫情传播风险预测和防控措施评估
  • DOI:
    10.16182/j.issn1004731x.joss.20-fz0460
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    系统仿真学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈彬;杨妹;艾川;马亮;朱正秋;陈海亮;朱蒙娜;许伟
  • 通讯作者:
    许伟

其他文献

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相似国自然基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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