隨著互聯(lián)網(wǎng)的日益發(fā)展,越來越多的消費(fèi)者會習(xí)慣性地選擇在觀影之后對其所觀看過的動漫電影進(jìn)行評分并且做出評價;同樣地,越來越多的消費(fèi)者會習(xí)慣性地選擇在相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)平臺上查看其他已經(jīng)觀影的消費(fèi)者對動漫電影做出的評分和評價、相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)平臺對動漫電影的分類、以及動漫電影上映的時間,并根據(jù)這些信息做出決策。本文以對動漫電影票房造成影響的因素作為出發(fā)點(diǎn),以動漫電影票房作為研究的對象,分析各個因素對動漫電影的票房造成的影響,同時希望能夠通過本文的研究分析引起動漫電影的宣傳方對這些因素的重視。目前,我國對動漫電影的研究以理論居多,因此,在閱讀了大量有關(guān)動漫電影的文獻(xiàn)之后,確定了能夠?qū)ζ湓斐捎绊懙囊蛩?開始對動漫電影的票房進(jìn)行實(shí)證性的研究分析。通過閱讀文獻(xiàn)可知,各個因素通過影響消費(fèi)者觀影的決定,進(jìn)而對動漫電影的票房造成影響。在此基礎(chǔ)上,本文決定從口碑、關(guān)注度（評論次數(shù)）、分類（國別、類型）和檔期四個方面,通過添加控制變量,來研究這些因素對動漫電影票房造成的影響。通過分析所得結(jié)果,針對性地提出建議。為了證實(shí)各個因素對動漫電影票房的影響,本文共收集到從2016年初到2019年10月底期間165部動漫電影的數(shù)據(jù)。... 

【文章來源】：中北大學(xué)山西省

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

技術(shù)路線圖

中北大學(xué)學(xué)位論文22基于以上的考慮，本文以口碑、關(guān)注度（評論次數(shù)、微博討論條數(shù)）、分類（國別、類型）、檔期這4個維度作為自變量，以動漫電影的票房作為因變量，同時添加特效技術(shù)、密鑰延期作為控制變量，以此來研究獲取的這些個因素能夠?qū)勇䦟W(xué)電影的票房造成的影響。其概念模型如圖3-1所示：圖3-1影響因素及控制變量與動漫電影票房的關(guān)系圖3.2變量選取與數(shù)據(jù)來源3.2.1變量選取1、因變量本文的因變量為動漫電影的分賬票房。動漫電影的分賬票房是衡量動漫電影的經(jīng)濟(jì)效益的一個重要的指標(biāo)。現(xiàn)如今人們口中所說的電影的票房實(shí)際上指的是“綜合票房”，“綜合票房”是指在計算電商服務(wù)費(fèi)之后的票房的收入，而“綜合票房”是廣電總局為了保證2017年及其以后的電影票房的增長，才加入了“綜合票房”這一說法。而在2016年乃至之前，電影的票房僅僅是指“分賬票房”，“分賬票房”是指不計入電商服務(wù)費(fèi)的電影的票房。因?yàn)槲闹兴x取的動漫電影的票房的數(shù)據(jù)包含有2016年的動漫電影票房數(shù)據(jù)，因此本文中選用“動漫電影的分賬票房”作為本文中的動漫電影的票房的指標(biāo)

中北大學(xué)學(xué)位論文27圖3-2動漫電影票房分布圖3.3.2口碑統(tǒng)計口碑根據(jù)對動漫電影的票房的四個部分的劃分的分布的情況如表3-2所示：表3-2口碑分布表票房等級口碑均值10億以上9.11億-10億7.211千萬-1億5.91百萬-1千萬4.64由表3-2可以看出，隨著動漫電影票房的減少，其口碑的均值也隨之降低。為了能夠更加直觀地觀察二者之間的變化趨勢，下面將其做成條形圖，如圖3-3。在圖3-3中，也能夠看到如同表3-2中的同樣的變化的趨勢。為了驗(yàn)證口碑是否與動漫電影分賬票房存在著顯著的正相關(guān)關(guān)系，接下來會通過實(shí)證性的研究分析進(jìn)行證實(shí)。


本文編號：3101132