# data[].attributes.body
Med inspiration fr. Wong (2012) & Berkovsky (2015) samt https://www.polygon.com/2017/12/18/16792184/star-wars-the-last-jedi-rotten-tomatoes-review-bomb och https://www.rogerebert.com/

# data[].attributes.body
Betygsättningen sker i form utav referenser till särskilt utvalda filmer som haft stort genomslag i filmhistorien. Dessa är, med stor sannolikhet, välkända bland filmentusiaster. Användare betygsätter genom att bestämma graden av "likhet" mellan filmen som betygsätts och de klassiska filmerna vilket sedan sammanställs till en mer klar bild av vilken typ av film det rör sig om. Detta gör att filmen inte bedöms på den sedvanliga skalan av "dålig - godkänd - bra" utan istället kan användare se hur den förhåller sig till andra filmer och tolka betyget utifrån sina egna värderingar.

# data[].attributes.body
En app för filmnördar/cineaster där dessa betygsätter film med andra filmer som en gemensam referenspunkt. Detta kräver vissa förkunskaper inom film och filmkonst vilket föranleder att den generella bilden av filmen inte färgas av onyanserade betyg som de som tillhandahålls utav t.ex. RottenTomatoes.com, IMDb.com eller trendiga, kortfattat formulerade åsikter om filmer på Twitter (Wong, 2012).

# data[].attributes.body
För att en bedömning relativt till andra filmer ska kunna faktoreras in i snittbetyget finns unika kategorier i betygsättningssystemet som varierar beroende på film (genre, franchise, konstnärlig merit etc.) vilket bidrar till att användarna är medvetna om att de bedömer filmen i förhållande till liknande filmer som tål att jämföras på ett rättvist sätt.

# data[].attributes.body
Med en app som inriktar sig på filmnördar/cineaster som tillåts betygsätta filmer utifrån ett system som är mer djupgående än "Star Ratings" kan ett mer nyanserat slutbetyg sammanställas och möjligtvis ge en mer rättvis bild av filmen som helhet. Systemet kan t.ex. innehålla en kurva där användaren kan redogöra för sina emotionella reaktioner under filmens gång (Berkovsky, 2015).

# data[].attributes.body
Systemet för betygsättning sker i olika steg där anv. får betygsätta filmens olika komponenter (från A+ ner till F). Utifrån detta sammanställs ett snittbetyg som reflekterar användarens helhetsintryck. Detta snittbetyg räknas sedan ihop med andras snittbetyg för att skapa ett snittbetyg för filmen i sig. Användare kan se hur filmens olika komponenter betygsatts av andra användare i betygsstatistiken. (Ungefär samma system som IMDb.com, men med mer faktorer som verkar in i slutbetyget och större transparens).

# data[].attributes.body
Filmintresse finns i olika grader och på digitala filmcommunities tycks en diskrepans finnas. Cineaster och "amtatörmässiga filmnördar" slåss om utrymmet. Kanske kan detta synas i betygssnittet som genereras av användares betyg och recensioner. Klyftan skulle behöva minskas för att öka betygens rättvisa.

# data[].attributes.body
Hur räknar man in dessa faktorer i rekommendationerna?

# data[].attributes.body
Hur kan allt detta reflekteras i ett betyg som är enkelt att utläsa och ta till sig i mobil kontext?

# data[].attributes.body
Att täcka in amatörmässiga filmentusiaster, cineaster och akademiska såväl som journalistiska approacher när det kommer till att recensera film. Fler synvinklar ger mer nyanserat betyg.

# data[].attributes.body
Amatörer och cineaster - vilka bör man nå ut till? Måste man välja den ena eller den andra eller går det att förena de båda genom en mer nyanserat sätt att betygsätta?

# data[].attributes.body
Om Sveriges huvudsakliga filmcommunity och betygsdatabas.
http://flm.nu/2017/10/filmtipset-och-den-digitala-filmkulturen/

# data[].attributes.headline
Minska klyftan mellan kritiker och publik?

# data[].attributes.subject
Minska klyftan mellan kritiker och publik?

# data[].attributes.body
Kan ett mer nyanserat betygssystem minska klyftan mellan kritiker och publik? Om fler synvinklar på en film kan reflekteras i betyget, går det då att öka intresset (samt förståelsen) för filmkritik och filmanalys hos entusiaster och därmed generera en konsensus som är mindre färgad av - "kritker tycker si och publik tycker så"?

# data[].attributes.body
Prententious-O-Meter - jämför snitt mellan kritikers betygsättning och publikens betygsättning. Ju mer kritiker gillar en film och publik ogillar en film = desto mer pretentiös.
http://pretentious-o-meter.co.uk/

# data[].attributes.body
Exempel: Star Wars: The Last Jedi (2017)
https://www.polygon.com/2017/12/18/16792184/star-wars-the-last-jedi-rotten-tomatoes-review-bomb

# data[].attributes.body
Bör förväntningar (och huruvida de infriats eller ej) spela en roll i den slutgiltiga betygsättningen? Vore det rättvist?

# data[].attributes.headline
Om kritikers och publikens förväntningar på filmer

# data[].attributes.subject
Om kritikers och publikens förväntningar på filmer

# data[].attributes.body
Katie Walsh, L.A. Times
http://www.latimes.com/entertainment/movies/la-ca-mn-movies-expectations-20170714-story.html

# data[].attributes.body
När "filmnördar" vill få rekommendationer om filmer som kanske kan falla dem i smaken och fördjupa sig ang. kvaliteten på en film innan de ser den.

När filmnördar vill bidra till en nyanserad konsensus ang. betyget på en film efter att de sett den.

# data[].attributes.body
Filmrecensioner/betyg och filmrekommendationer i appar och streamingtjänster upplevs som missvisande och otillräckliga.

# data[].attributes.body
Användare (filmnördar) kan själva ge en mer nyanserad betygsättning som, delvis, bestäms av deras emotionella respons (automatiskt) såväl som deras mer "medvetna" bedömning . Användare uppmuntras att ge betyg som är relativa istället för definitiva och på så vis kan rekommendationer skräddarsys mer i enlighet med användares relativa smak och tycke.

Om större nyans kan reflekteras i den sammanfattande bedömningen, som visas högst upp samt i Google & Apple-sökningar, hos t.ex. Rotten Tomatoes (kanske med hjälp av Eberts relativa approach) kanske betyg upplevs som mer rättvisa.

# data[].attributes.body
Än en gång, Rotten Tomatoes: https://www.rottentomatoes.com/

Deras system baserat på konsensus från diverse filmkritiker av olika "rang" torde ge ett nyanserat betyg även om det inte upplevs så av filmproducenter och "filmnördar" (med varierande grad av intresse/"nördighet").

# data[].attributes.body
Kan Eberts "relativa" bedömning av en film översättas till en nyanserad skala alt. faktoreras in automatiskt i betyg och rekommendationer?

# data[].attributes.body
Roger Ebert var delaktig i att göra filmrecensionen mer tillgänglig för allmänheten.
En sammanfattning av hans sätt att bedöma film "rättvist" nedan:

"When you ask a friend if Hellboy is any good, you're not asking if it's any good compared to Mystic River, you're asking if it's any good compared to The Punisher. And my answer would be, on a scale of one to four, if Superman is four, then Hellboy is three and The Punisher is two. In the same way, if American Beauty gets four stars, then The United States of Leland clocks in at about two."
https://www.rogerebert.com/reviews/shaolin-soccer-2004

https://www.rogerebert.com/ har en stor katalog av recensioner från både Ebert själv och andra recensenter. Betygskalan är enkel och reflekterar ett mer generellt värde vilket kombineras med ett mer relativt värde i själva recensionen/texten.

# data[].attributes.body
Missvisande & onyanserat?

# data[].attributes.body
https://medium.freecodecamp.org/whose-reviews-should-you-trust-imdb-rotten-tomatoes-metacritic-or-fandango-7d1010c6cf19

# data[].attributes.headline
Trafik från USA till "filmbetygsajter" (Flixster & Rotten Tomatoes): Aug 2015-Aug 2017

# data[].attributes.subject
Trafik från USA till "filmbetygsajter" (Flixster & Rotten Tomatoes): Aug 2015-Aug 2017

# data[].attributes.body
Trafik till dessa typer av sajter (enbart från USA) är hög och kan ha påverkan på filmers grad av succé (box-office). Nyanserade och rättvisa betyg är således av vikt.
https://www.theatlas.com/charts/B1PXQqacb

# data[].attributes.body
Är snittbetyg/konsensus från samlade recensioner och betyg på nätet (samt i traditionell media) för onyanserade och missvisande?
https://qz.com/1073208/how-hollywood-created-its-own-worst-enemy-in-rotten-tomatoes/

# data[].attributes.body
Olika grad av filmintresse hos användare/kritiker/"betygsättare" gör att betyg kan bli missvisande. Dessutom kan recensioner/betyg skilja sig mellan olika plattformar

# data[].attributes.body
Webbsidor/appar som IMDb kan förbättras när det kommer till navigation bland filmrekommendationer.

# data[].attributes.body
• Are there more positive or negative reviews about movies on Twitter?

• Do users tweet before or after watching a movie?

• How does the proportion of positive to negative reviews on Twitter compare to those from other movie rating sites?
• Do the opinions of Twitter users about the Oscar- nominated and non-nominated movies differ quantitatively

from these other rating sites?
• Do greater hype and positive reviews on Twitter directly

translate to a higher rating for the movie in other rating sites?

• How well do reviews on Twitter and other online rating sites correspond to box-office gains or losses?

# data[].attributes.body
Our results show that the IMDb recommendation networks are not very well- suited for navigation scenarios. To mitigate this, we apply a method for diversifying recommendations by specifically selecting recommendations which improve connectivity but do not compromise relevance.

# data[].attributes.body
"We argue that user emotions elicited over the course of watching a movie mirror user responses to the movie content and the emotional triggers planted in there.This
implicit user modelling can be seen as a virtual annotation of the movie timeline with the emotional user feedback. If captured and mined properly, this emotion-annotated movie timeline can be superior to the one-off ratings and feature preference scores gathered by traditional user modelling methods."

# data[].attributes.headline
Improving recommender system navigability through diversification: a case study of IMDb (2015) Lamprecht, D., Geigl, F., Karas, T., Walk, S., Helic, D. & Strohmaier, M.

# data[].attributes.subject
Improving recommender system navigability through diversification: a case study of IMDb (2015) Lamprecht, D., Geigl, F., Karas, T., Walk, S., Helic, D. & Strohmaier, M.

# data[].attributes.body
i-KNOW '15 Proceedings of the 15th International Conference on Knowledge Technologies and Data-driven Business. Article No. 21.
Graz, Austria — October 21 - 22, 2015.
doi>10.1145/2809563.2809603

# data[].attributes.headline
Why watching movie tweets won't tell the whole story? (2012) Wong, F., Sen, S. & Chiang, M.

# data[].attributes.subject
Why watching movie tweets won't tell the whole story? (2012) Wong, F., Sen, S. & Chiang, M.

# data[].attributes.body
WOSN '12 Proceedings of the 2012 ACM workshop on Workshop on online social networks. Pages 61-66.
Helsinki, Finland — August 17 - 17, 2012.
doi>10.1145/2342549.2342564

# data[].attributes.body
Kan bättre rekommendationer hos filmstreamingtjänster såväl som mer kvalitativa filmbetyg (fr. användare), hos appar erbjuder användare att betygsätta filmer, skapas genom att användares emotionella reaktioner på en film registreras och räknas in i rekommendationerna/betygen?

# data[].attributes.headline
Blending Users, Content, and Emotions for Movie Recommendations (2015) Berkovsky, S.

# data[].attributes.subject
Blending Users, Content, and Emotions for Movie Recommendations (2015) Berkovsky, S.

# data[].attributes.body
ASM '15 Proceedings of the 1st International Workshop on Affect & Sentiment in Multimedia.
Brisbane, Australia — October 30 - 30, 2015.
doi>10.1145/2813524.2813535

# data[].attributes.body
Filmbetyg och filmrekommendationer