새로운 보고서에 따르면, 대표성이 낮은 그룹의 주연 배우가 출연 한 영화와 백인 남성 주연의 영화가 출연합니다.
이 작품은 주인공의 성별, 인종 및 민족이 영화의 경제적 성공과 어떤 관련이 있는지에 대한 통찰력을 제공합니다.
연구원들은 연구원 Rene Weber가“신화 할리우드 팻 버너 “— 여성이 많거나 소수 민족을 대표하는 영화는 박스 오피스에서 백인 남성 영화보다 주요 역할을 수행하는 경향이 있습니다.
많은 업계 의사 결정권자들은 여성 리드가 포함 된 영화와 대표가 부족한 인종 및 민족 집단의 영화에 대한 신념에 따라 채용, 자금 조달 및 제작 선택을 기반으로합니다. 박스 오피스에서 더 적은 수입 국내외에서 남성 또는 백인 리드가있는 영화보다.
그러나이 신화를 진실로 받아들이면서 그들은 동일한 영화가 남성 또는 백인 리드가있는 영화보다 적은 제작 예산, 마케팅 지원 및 적은 극장에서 영화를받는 경향이 있다고 캘리포니아 대학 교수 웨버는 주장했다. 산타 바바라 (Santa Barbara)의 커뮤니케이션 부서와 미디어 뉴로 사이언스 랩 (Media Neuroscience Lab)의 이사 및 협력자들.
주연 배우 및 박스 오피스 성공
이 팀은 1,200 년부터 2007 년까지 2018 개의 인기 영화에 대한 고유 한 데이터 세트를 만들어 분석했습니다. 백인 남성 리드를 가진 사람들보다”라고 Weber는 말합니다.
그들은 국내외에서 경제 성과에 영향을 줄 수있는 XNUMX 가지 이상의 생산, 유통 및 전시 요소를 조사했습니다. 이 지표와 함께 팀에는 주요 인물의 성별, 인종 및 민족성뿐만 아니라 여성 또는 소수 민족 그룹 출신의 캐스트 비율이 모델에 포함되었습니다.
신고 국내에서 가장 경제적 인 성공 예측 변수는 스토리 강도, 마케팅, 제작 비용 및 영화가 공개 된 극장 수라는 것을 보여줍니다. 이러한 요소가 증가함에 따라 수익도 증가했습니다. 여성 리드가있는 영화는 남성 리드가있는 영화보다 더 큰 수입과 관련이 없습니다.
또한, 대표가 부족하다는 사실은 박스 오피스 성공의 중요한 긍정적 예측 요인이라고 연구진은 밝혔다. 간단히 말해, 대표가 부족한 그룹의 리드가있는 영화는 모델에서 다른 요소를 고려할 때 더 많은 수익을 올렸습니다.
남 캘리포니아 Annenberg 커뮤니케이션 학교의 인 클루 전 이니셔티브 (Inclusion Initiative)의 공동 저자 인 Stacy Smith는“이 연구는 이전 연구에서 리드 / 공동 캐릭터의 성별이 박스 오피스 성과의 중요한 예측 변수가 아님을 보여줍니다. 그리고 저널리즘. "영화 제작의 성공에 중요한 역할을하는 것은 제작 비용, 판촉, 배급 밀도, 스토리 자체 등 경영진이 통제 할 수있는 다른 요소들입니다."
국제 시장은 어떻습니까?
국제 수익에 관한 연구 결과는 더 복잡했습니다. 저자는 중국에서 영화가 출시되었는지 여부와 영화가 출시 된 국제 영토의 수와 함께 제작 비용, 스토리 강도 및 국제 마케팅이 성공의 가장 긍정적 인 예측 변수라는 것을 발견했습니다.
여성 배우 비율이 높은 캐스트를 사용하면 수익이 증가합니다. 그러나 저조한 인종 및 민족 그룹의 캐릭터 비율이 높을수록 일반적으로 수입이 감소했습니다. 특히, 주인공의 성별, 인종 및 민족성은 수입을 크게 예측하지 못했습니다.
이 팀은 또한 대표성이 낮은 스토리에서 대표성이 낮은 인물 (81 % 이상)의 영화가 가장 큰 국제 수익과 관련이 있음을 발견했습니다. 반대로, 대표성이 낮은 캐릭터 (81 % 이상)는 많지만 흰색 리드 만있는 영화는 국제 수익이 가장 낮았습니다.
영화의 도덕적 갈등
Sundance Institute의 공동 작업 인 ReFrame의 이사 인 Alison Emilio는“우리는 성별이나 인종 / 민족성에 관계없이 모든 영화 (유사한 장르의 영화)에 동일한 제작 및 마케팅 지원을 제공함으로써 업계의 경쟁을 강화할 것을 요구합니다. 그리고 보고서를 의뢰 한 영화의 여성.
John Templeton Foundation이 지원하는이 분야에서 Weber와 그의 동료의 지속적인 작업은 스토리 강도의 개념과 다양한 포함 및 다양성 차원과의 상호 작용에 중점을 둡니다. UC Santa Barbara의 Media Neuroscience Lab의 Weber와 그의 팀은 뉴스 보도에서 영화에 이르기까지 컨텐츠에 걸쳐 이야기와 미디어의 도덕적 갈등을 분석하기 위해 정교하고 혁신적인 알고리즘을 개발했습니다.
Morna Narrative Analyzer 또는 MoNA라고 불리는이 플랫폼은 분석을 다양한 배경을 가진 많은 사람들이 제공 한 평가와 결합합니다. 이 팀은 많은 양의 영화 스크립트를 사용하여 MoNA의 능력을 사용하여 영화에서 대표성이 적은 소수의 인물 관계와 도덕적 틀을 분석하고 이러한 요소가 스토리 강도와 영화 성능에 미치는 영향을 분석합니다.
웨버는“이와 미래의 작업이 할리우드를보다 포괄적이고 공평한 장소로 만드는 데 더욱 기여하기를 희망한다”고 말했다.
