Sejam bem-vindos participantes e os autores deste trabalho, Isabela da Silva Dias Coelho, Marcella Meirelles Ferreira e Marcus Vinícius Faustino, ao UEaDSL!

O trabalho dos autores Isabela da Silva Dias Coelho, Marcella Meirelles Ferreira e Marcus Vinícius Faustino, intitulado Machine Learning no Mundo Cinematográfico, apresenta uma análise de parâmetros de filmes em um conjunto de dados da IMDb para construir um modelo computacional capaz de prever a nota média de avaliação de um filme.

Convido a todos ao debate sobre a temática. É um prazer recebê-los no evento!

 Profa. Dra. Katiuscia Cristina Santana - Coordenadora de Mesa

Isabela da Silva Dias Coelho, Marcella Meirelles Ferreira e Marcus Vinícius Faustino, em "Machine learning no mundo cinematográfio", objetivam a análise do banco de dados IMDb (Internet Movie Database). Todavia, ainda que os autores levantem dados inconclusivos - como eles mesmos apontam -, a pesquisa se faz interessante uma vez que, através do artigo, torna-se um campo experimental para os pesquisadores: isto é, uma oportunidade para aprofundar e mobilizar conceitos da área que, academicamente, compete-os. 

Olá Isabela, Marcella e Marcus Vinícius!

Espero que estejam bem!

O que os dados da pesquisa de vocês já demonstraram a respeito da tendência mercadológica e como prentendem construir este artefato para avaliação?

No mais, avante!

Abraço,

Olá a todos! 

Primeiramente parabenizo os autores pelo trabalho. Achei esta abordagem bastante diferenciada: aprendizagem de máquina em um modelo de predição baseado para notas de filmes.

Com base no trabalho apresentado, existem outros casos conhecidos desta abordagem de machine learning na produção audiovisual (seja cinema, música...)?

Até logo!

Inteligência artificial é sempre um assunto interessantíssimo. Apesar deste trabalho não ter obtido resultados conclusivos (algo normal), o simples fato de abordar o tema talvez traga alguns insights para interessados no tema. O artigo introduz bem a potencialidade de se obter previsões mais precisas através de aprendizagem das maquinas por redes neurais.

Boa noite,

Agradeço a participação dos autores no evento. Gostaria de fazer algumas perguntas a respeito da metodologia empregada no trabalho. No texto de vocês, a justificativa desse modelo é de que serviria para um estúdio economizar dinheiro, investindo apenas em filmes que terão um IMDb alto. Tendo em vista isso,  um dos parâmetros utilizados no modelo para prever um filme de sucesso é o número de votos no IMDb, porém esse número de votos não existe antes do lançamento desse filme. Então, como levar em consideração os votos se o filme ainda não foi lançado?  Será que não seria injusto se basear somente em um IMDb alto para ter uma ideia dos filmes que teriam investimento? 

Por que não usaram dados não estruturados (imagem, som, texto) para fazer o modelo? O uso de NLP não poderia ser mais produtivo, especialmente por meio de análises dos roteiros dos filmes de sucesso? Creio que a análise de títulos, do ano e da média de votos pode ser problemático, mas gostaria de saber porque os autores estabeleceram esses critérios como base para o modelo de análise.

Aguardo a resposta de vocês. Obrigada pela participação.

Profa. Dra. Katiuscia Cristina Santana

Boa noite,

Gostei muito do tema abordado pelos autores. A aprendizagem de máquina é um método de análise de dados que vem ganhando cada vez mais espaço em todas as áreas da sociedade, isso se deve à sua capacidade de gerar estimativas e previsões a partir de fatos ocorridos e dados coletados, com o mínimo de intervenção humana.

Essa característica é muito útil para o entendimento do mercado e para a tomada de decisões, por isso é extremamente válida a sua aplicação na indústria cinematográfica.

Parabéns pelo artigo!!

Bom dia,

Li o artigo de vocês e achei bem interessante.

Com base em como eu observo o meu próprio comportamento escolhendo filmes para assistir (e inclusive votando no próprio IMDB) vejo que o diretor ou escritor do filme tendem a ter um peso muito grande na qualidade (que é o que a nota tenta refletir). Hoje em dia, com a questão das franquias de filmes, eu imagino que a produtora deve ser um atributo que deve pesar muito também. Os próprios atores mais consagrados, tendem a trabalhar com bons diretores/escritores/produtoras que concorrem/ganham prêmios também.

Resumindo, acredito que a conclusão de vocês da necessidade de uma referencia cruzada é o caminho certo.

Parabéns pelo trabalho!

Bom dia, abri o artigo de vocês por achar o título muito interessante, porém fiquei com muitas perguntas a respeito do texto. Fui ler os comentários dos colegas e as perguntas deles são as mesmas minhas... espero que alguém responda, pq estou vendo que na maioria dos casos aqui no Evento, os autores não respondem as perguntas.

Abs

Atenção participantes!

O UEaDSL 2021.1 foi PRORROGADO para até domingo, 28/03, valendo certificado de participação. É muito importante a participação de vocês, esperamos que os autores respondam todas as dúvidas relacionadas ao trabalho. Mesmo que o evento seja assíncrono, a interação ocorre normalmente por meio de perguntas e respostas.

Autores do trabalho sobre Machine Learning, por favor, compareçam ao evento e comentem o trabalho de vocês. A participação de vocês não se restringe somente ao artigo publicado.

Profa. Dra. Katiuscia Cristina Santana (Coordenadora de Mesa)

Boa noite. 

Achei incrível o tema do trabalho. Nunca ouvi falar sobre essa ferramenta, já estou curiosa para aprender mais sobre ela e tentar sua aplicação no contexto da sala de aula.

Obrigada 

Excelente trabalho! Parabéns ao grupo! O tema é extremamente interessante e atual, nunca havia pensado sobre o IMDB por essa perspectiva.

Trata-se de um tema muito importante e atual, relacionado à inteligência artificial. É importante verificar que nem sempre é possível a obtenção de dados por esse meio, apesar de ser algo cada vez mais provável.

Olá, participantes! 

 

Quero aproveitar a oportunidade para agradecer a todos vocês que contribuíram com discussões importantíssimas sobre as mais variadas temáticas no palco Anfiteatro. 

Eu, como coordenadora desse palco, expresso aqui o meu MUITO OBRIGADA 💗. Além disso, agradeço aos autores, coordenadores de mesa e todos aqueles que prestigiaram os trabalhos. 

 

Um abraço cordial, 

Luana (Monitora Eventos Texto Livre) 

 

Cuidem-se e até o próximo evento