Trabalhos Aprovados 2022

Ficha do Proponente

Proponente

Roberto Tietzmann (PUCRS)

Minicurrículo

Roberto é professor e pesquisador do programa de pós-graduação em comunicação social da PUCRS. Concluiu doutorado em comunicação social pela PUCRS (2010) onde estudou efeitos visuais, montagem e narrativa cinematográfica através dos filmes de King Kong. É professor desde 1999, lecionando disciplinas relacionadas a audiovisual, design e tecnologia. Pesquisa temas relacionados a imagem em movimento, cultura e tecnologia. Coordena o grupo de pesquisa ViDiCa – Cultura Digital Audiovisual.

Ficha do Trabalho

Título

Análise audiovisual auxiliada por técnicas digitais: um relato

Formato

Remoto

Resumo

Com a crescente digitalização dos conteúdos e suportes audiovisuais e a versatilidade do computador pessoal, questionamos como esta proximidade poderia fomentar metodologias de análise audiovisual potencializadas por ferramentas digitais. Apresentamos nesta comunicação resultados em andamento de projetos de pesquisa dedicados a desenvolver metodologias para identificar protagonistas e visualizar estruturas narrativas a partir de ferramentas digitais não customizadas e amplamente acessíveis.

Resumo expandido

A literatura que trata de análise fílmica é abundante, contando com nomes de referência como Aumont et al (2002), Aumont, Marie e Vernet (1993) e Jullier e Marie (2007). A partir das orientações metodológicas destes autores fica claro que o processo de análise é norteado por alguns paradigmas: a) frequentemente retira o conteúdo audiovisual de seu meio original que é o da experiência da imagem em movimento para desconstruí-lo na forma final de um texto; b) a centralidade de um extenso trabalho manual por parte do analista. Com a digitalização dos conteúdos e suportes audiovisuais das últimas duas décadas e a versatilidade do computador pessoal como ferramenta para a autoria acadêmica e produção e consumo de mídia, questionamos como esta proximidade poderia fomentar metodologias de análise audiovisual potencializadas por ferramentas digitais. A ideia de uma obra audiovisual como uma fonte de dados potencial foi formulada pela primeira vez por Salt (1974) com a análise a partir da contagem da duração média dos planos e aprofundada mais recentemente por Manovich (2002). Esta comunicação reúne resultados parciais de projetos de pesquisa em que buscamos explorar metodologias com o uso de ferramentas digitais, tanto gratuitas e de código livre quanto comerciais. Partimos de um corpus de dez curtas-metragens e um longa-metragem realizados pelos alunos do curso de cinema e audiovisual da PUCRS publicados em DVD. A primeira metodologia buscou identificar protagonistas dos filmes a partir de uma hipótese que tais personagens apareceriam mais vezes e em maior tamanho nos planos. Após assistir aos filmes, criamos cartelas com sínteses visuais das obras com 100 fotogramas capturados em intervalos regulares em ordem cronológica. As cartelas foram criadas com o software Movie Thumbnails Maker (Mac OS), tendo como alternativa Movie Player Classic (Windows). As faces dos personagens foram medidas com o software de processamento de imagem Image J (disponível na nuvem) e os resultados foram alimentados em tabelas. Os resultados permitiram confirmar a hipótese inicial. Na média da amostra a área ocupada pelos protagonistas foi 34,5% maior do que do coadjuvante mais destacado. Também verificamos exceções significativas: o protagonista pode manifestar-se mais em som do que em imagem, não ter close-ups ou mesmo ocupar menos área de tela do que os coadjuvantes, mas ainda assim influenciar decisivamente a narrativa. Na segunda metodologia buscamos identificar a complexidade de arcos narrativos de filmes e séries adaptando o que convencionou-se chamar de step outline reverso (MCKEE, 2006; FIELD, 2009) a um contexto digital, iniciando a análise de cenas e sequências utilizando o software de edição de vídeo Adobe Premiere Pro. A partir de sua versão 2021 (ADOBE, 2020), o programa contou com recursos de inteligência artificial para separar cada plano automaticamente, permitindo analisar as cenas na timeline em audiovisual, mensurando suas durações e, potencialmente, gerando visualizações a partir de seus dados na forma de EDLs (Edit Decision Lists). Após a aplicação deste recurso no corpus selecionado, observamos que a ferramenta demonstrou grande precisão ao identificar cortes. Os curtas-metragens, no entanto, não ofereceram grande complexidade narrativa. O longa-metragem trouxe resultados interessantes, ao salientar as relações de costura entre as cinco narrativas que o compõem. Como expansões, investigamos também o uso de bibliotecas que necessitam de programação na linguagem Python para a sua aplicação, o que será explorado em publicações futuras. Ao final, agradecemos à dedicação das bolsistas de iniciação científica Cecília Bernal (PUCRS) e Giovanna Falcão (PUCRS) nos projetos sobre narrativas e protagonistas, ao bolsista Neimar Machado (PUCRS) e ao mestre em comunicação Lorenzo Leuck (PUCRS) pelos testes com as bibliotecas de análise audiovisual em Python e ao doutorando Anaurelino Negri (PUCRS) pela base conceitual do step outline reverso.

Bibliografia

< Voltar