Analýza internetového videoobsahu a jeho publika 1

Zobrazit rozvrh

Kód	Zakončení	Kredity	Rozsah	Jazyk výuky	Semestr
305AIV1	Z	2	12S	česky	zimní

Garant předmětu

Jméno vyučujícího (jména vyučujících)

Jakub ŠILER

Výsledky učení dané vzdělávací složky

Po prvním semestru získá absolvent předmětu teoretické znalosti o tom, jak se v dnešním audiovizuálním světě pracuje s daty, a to na úrovni vývoje, vzniku a distribuce audiovizuálního díla. Dozví se, jaké se používají sociologické výzkumné metody, ale i metody moderní webové analytiky nebo umělé inteligence. Nabyté znalosti jsou uplatnitelné jak pro produkci u internetových televizí, tak pro jakoukoliv produkci u tradičních médií. Na první semestr navazuje praktická část, kde si studenti vyzkouší uplatnění nabytých znalostí na vlastních projektech.

Forma studia

seminář

Předpoklady a další požadavky

---

Obsah kurzu

Praktický dvousemestrální kurz se zaměřuje na stále častěji zmiňované využívání dat v audiovizuální tvorbě. V době, kdy trhu vládnou firmy typu Netflix, který je vysokou mírou využití dat pověstný, se i ostatní producenti obsahu musí rychle přizpůsobovat dynamicky se měnícímu prostředí a novým nárokům diváka. Kromě intuice a vlastní zkušenosti producentů obsahu tak hraje nezastupitelnou roli právě analýza dat.

Kurz kombinuje studenty FAMU a Katedry sociologie FFUK.

Tematická osnova

a.Úvod do předmětu – Proč je důležité znát chování uživatele/diváka? Kolik a jaká data se v současnosti sbírají o uživatelích? V čem nám data pomáhají a na co jsou naopak krátká?

b.CASE STUDIES: Vznik MALL.TV, KVIFF.TV a CZECHTEAM.TV, jako platforem založených na datech

c.Využití sociologických dat v audiovizi

d.Využití online dat v audiovizi

e.Životní cyklus jednoho pořadu – Vznik, průběžné vyhodnocování, pokračování/zánik

f.Vyhodnocování marketingových aktivit.

Doporučená nebo povinná literatura

●KAUSHIK, Avinash. Webová analytika 2.0: kompletní průvodce analýzami návštěvnosti. Brno: Computer Press, 2011. ISBN 978-80-251-2964-7.

●BULYGO, Zach. How Netflix Uses Analytics To Select Movies, Create Content, and Make Multimillion Dollar Decisions. Neilpatel [online]. [cit. 2019-09-16]. Dostupné z: https://neilpatel.com/blog/how-netflix-uses-analytics/

●WERNICKE, Sebastian. How to use data to make a hit TV show. In: TED: Ideas worth spreading [online]. Cambridge, červen 2015 [cit. 2019-09-16]. Dostupné z: https://www.ted.com/talks/sebastian_wernicke_how_to_use_data_to_make_a_hit_tv_show

●http://www.netmonitor.cz/verejne-vystupy

Hodnoticí metody a kritéria

•Docházka (alespoň 4 přednášky)

•Aktivní účast na hodinách, tj. zapojování se do debaty

•Závěrečný test

Poznámka

---

	06:00–08:0008:00–10:0010:00–12:0012:00–14:0014:00–16:0016:00–18:0018:00–20:0020:00–22:0022:00–24:00
Po
Út
St	místnost 334 Učebna KP 334 (FAMU) (Lažanský palác) ŠILER J. 15:40–18:05 SUDÝ TÝDEN (přednášková par. 1)
Čt
Pá

Datum	Den	Čas	Vyučující	Místo	Poznámky	Č. paralelky
	St	15:40–18:05	Jakub ŠILER	Učebna KP 334 (FAMU) Lažanský palác		přednášková par. 1

Rozvrh na letní semestr 2021/2022:

Rozvrh zatím není připraven

Předmět je součástí následujících studijních plánů

Produkce - magisterské studium (povinný předmět)