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Abstract
L’elaborato si propone di osservare i nuovi prodotti seriali dei Marvel Studios – considerati tasselli dell’ecosistema narrativo del Marvel Cinematic Universe – attraverso diversi approcci. L’obiettivo è quello di sottoporre questi prodotti a diverse tipologie di analisi, al fine di ottenere un set di dati su cui basare la loop analysis, così da formulare un modello previsionale per i prossimi prodotti Marvel basato non su congetture intuitive ma sulle informazioni raccolte. Si osserveranno: la ricezione dei prodotti – attraverso i voti assegnati dagli spettatori e una sentiment analysis delle recensioni –, l’andamento narrativo tramite codifica, la struttura interna delle narrazioni e il network di personaggi all’interno di ciascuna serie sfruttando text e social media analysis, per formulare infine, in base ai dati raccolti, il modello previsionale tramite loop analysis.
Abstract
L’elaborato si propone di osservare i nuovi prodotti seriali dei Marvel Studios – considerati tasselli dell’ecosistema narrativo del Marvel Cinematic Universe – attraverso diversi approcci. L’obiettivo è quello di sottoporre questi prodotti a diverse tipologie di analisi, al fine di ottenere un set di dati su cui basare la loop analysis, così da formulare un modello previsionale per i prossimi prodotti Marvel basato non su congetture intuitive ma sulle informazioni raccolte. Si osserveranno: la ricezione dei prodotti – attraverso i voti assegnati dagli spettatori e una sentiment analysis delle recensioni –, l’andamento narrativo tramite codifica, la struttura interna delle narrazioni e il network di personaggi all’interno di ciascuna serie sfruttando text e social media analysis, per formulare infine, in base ai dati raccolti, il modello previsionale tramite loop analysis.
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea magistrale)
Autore della tesi
Frigo, Angelica
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
ecosistemi narrativi,codifica,sentiment analysis,text analysis,social media analysis,loop analysis
Data di discussione della Tesi
15 Marzo 2022
URI
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Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
Frigo, Angelica
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
ecosistemi narrativi,codifica,sentiment analysis,text analysis,social media analysis,loop analysis
Data di discussione della Tesi
15 Marzo 2022
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