Resumo Executivo

Tiago Augusto Figueiredo de Oliveira; José Erasmo Silva

Resumo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação.

Este estudo investigou, por meio de uma abordagem quantitativa com dados públicos, a existência de sinais de declínio no engajamento, aceitação e sucesso comercial dos filmes de super-heróis, com foco nas produções da Marvel Studios após Vingadores: Ultimato (2019). O objetivo foi comparar o desempenho de filmes da Marvel, DC e outros estúdios, avaliando a evolução de variáveis como bilheteira, orçamento, avaliações críticas e engajamento digital. Analisou-se também a relação entre orçamento, engajamento e desempenho comercial, considerando fatores externos como a pandemia de COVID-19 e a ascensão do streaming. A hipótese central era que o fim da Saga do Infinito marcou um ponto de inflexão; a previsibilidade e a superexposição de conteúdo geraram uma fadiga refletida em métricas quantificáveis.

Nas últimas duas décadas, os filmes de super-heróis tornaram-se uma força dominante na indústria cinematográfica. O movimento ganhou força com X-Men (2000) e Homem-Aranha (2002), mas foi o Universo Cinematográfico Marvel (MCU), iniciado com Homem de Ferro (2008), que redefiniu o modelo de franquias (Câmara, 2023). A estratégia de um universo compartilhado culminou na Saga do Infinito, cujo ápice, Vingadores: Ultimato (2019), foi um recorde comercial e um clímax emocional. Contudo, o período subsequente foi marcado por quedas de bilheteira e críticas sobre estagnação criativa, um fenômeno descrito como “fadiga do gênero” (Hughes, 2024; Di Placido, 2023).

Com a Saga do Multiverso, a Marvel expandiu suas narrativas com conceitos de linhas temporais e realidades alternativas, como em Loki (2021–2023) e Doutor Estranho no Multiverso da Loucura (2022). Esta fase enfrentou críticas por sua complexidade excessiva e falta de coesão, dispersando a atenção do público (Genovese, 2022; Ozturk, 2023). A literatura acadêmica corrobora essa percepção. Estudos apontam uma fragmentação crescente entre as avaliações da crítica e do público (Milheiro, 2023). Outros analistas interpretam o declínio como reflexo de tensões sociopolíticas sobre identidade e representatividade (Vuong, 2024). A influência de movimentos de “anti-fandom” em plataformas digitais também emergiu como um fator, impactando negativamente a percepção de títulos recentes por meio de campanhas de rejeição (Talwar, 2023).

Economicamente, a lógica dos universos compartilhados mostrou sinais de esgotamento. Pesquisas indicam que, embora a inserção de um filme em uma franquia aumente a receita, o efeito diminui com a repetição de fórmulas (Gerring, 2022). A dominância dessas megafranquias também impactou a estrutura do cinema global, reduzindo o espaço para obras independentes e acentuando a concentração de mercado (Iyer, 2024). O debate se estende ao papel cultural dessas produções, com autores destacando os efeitos sociais do consumo contínuo de narrativas de super-heróis (Jain, 2023), os dilemas de identidade (Souza, 2018) e seu potencial pedagógico (Campos et al., 2022), sugerindo que a perda de engajamento está ligada a uma transformação no significado cultural dessas histórias.

Fatores conjunturais agravaram o cenário. A pandemia de COVID-19 alterou os hábitos de consumo, acelerando a consolidação do streaming e enfraquecendo o caráter de “evento” dos lançamentos (Streaming Globo, 2024). A estratégia multiplataforma, integrando filmes e séries, aumentou os riscos de dispersão e fadiga, como observado em estudos sobre estratégias transmídia (Davies, 2016; Genovese, 2022). Esta pesquisa se justifica pela necessidade de uma análise sistemática para verificar se a percepção de saturação encontra respaldo em dados quantitativos.

Para investigar a trajetória dos filmes de super-heróis, adotou-se uma abordagem quantitativa com dados públicos. A base de dados foi construída a partir de uma amostra de filmes live-action do subgênero lançados entre janeiro de 2000 e agosto de 2025, excluindo animações. A coleta foi automatizada com bibliotecas de Python (IMDbPY, Requests, Pandas) e a API do TMDb, extraindo informações de fontes como IMDb, Rotten Tomatoes, Metacritic, Box Office Mojo e The Numbers. O processo inicial identificou 132 filmes, resultando em uma amostra final de 115 títulos após limpeza de dados.

As variáveis originais incluíram título, ano, estúdio, diretor, elenco, avaliações do público e da crítica (IMDb, Rotten Tomatoes, Metacritic), número de votos no IMDb (proxy para engajamento), orçamento e bilheteira. Foram construídas variáveis complementares como rentabilidade estimada, market share e indicadores de desempenho relativo. Variáveis dummy foram criadas para capturar efeitos do período pós-2019 e da pandemia. A escolha das variáveis foi fundamentada em práticas da economia do cinema (Gerring, 2022) e em pesquisas sobre o impacto de conjunturas críticas no setor (Xu, 2025).

A análise estatística foi dividida em três blocos. O primeiro consistiu em estatísticas descritivas e análise exploratória para visualizar padrões temporais e comparar o desempenho entre estúdios (“Marvel”, “DC”, “Outros”). O segundo bloco aplicou testes de hipóteses para verificar diferenças significativas entre grupos, utilizando Análise de Variância (ANOVA), Análise de Variância Multivariada (MANOVA) e o teste de Friedman como alternativa não paramétrica. Testes t pareados foram aplicados para avaliar diferenças entre as notas das plataformas, seguindo as recomendações de Fávero e Belfiore (2024).

O terceiro bloco envolveu a construção de modelos explicativos. Uma regressão linear múltipla foi aplicada para estimar o impacto de variáveis como orçamento, notas e engajamento sobre a bilheteira, com verificação dos pressupostos do modelo. Um modelo de regressão logística binária foi desenvolvido para identificar os fatores associados à probabilidade de um filme ser um blockbuster (bilheteira > US$ 400 milhões), uma abordagem adequada para classificação (Hastie, Tibshirani e Friedman, 2009). Por fim, uma análise de clusterização com o algoritmo K-means segmentou os filmes em grupos de desempenho homogêneos. O número ótimo de clusters foi determinado pelo método do cotovelo (elbow method), permitindo a identificação de padrões ocultos, técnica utilizada em estudos de mercado (Xu, 2025).

A análise descritiva dos 115 filmes confirmou a hegemonia da Marvel Studios, responsável por quase metade dos títulos. A distribuição temporal dos lançamentos revelou um crescimento constante após 2008, com pico no final da década de 2010, seguido por uma retração durante a pandemia. Este padrão reflete a lógica dos universos compartilhados, que aumentou a cadência de produções, mas gerou sinais de saturação (Iyer, 2024). O engajamento do público (votos no IMDb) cresceu expressivamente até 2019, seguido por maior dispersão, corroborando a tese de divergência entre crítica e público na fase recente do MCU (Milheiro, 2023). O lucro estimado também indicou maior volatilidade no período pós-2019, com grandes produções não alcançando o mesmo retorno proporcional da Saga do Infinito, alinhando-se aos achados de Gerring (2022).

A análise das notas de avaliação revelou tendências distintas. No IMDb, observou-se estabilidade em médias elevadas até 2019, seguida por dispersão acentuada, indicando recepção polarizada. No Rotten Tomatoes, a tendência foi similar, com a Marvel mantendo uma ligeira vantagem. No Metacritic, que concentra a crítica especializada, as notas foram consistentemente mais baixas, com a divergência em relação ao público se intensificando após 2019. Este achado reforça que a saturação se deve também a debates socioculturais (Vuong, 2024). Testes estatísticos validaram essas observações. A ANOVA e o teste de Friedman confirmaram diferenças significativas entre as notas médias das plataformas (p < 0,05). Testes t pareados mostraram que as notas do IMDb e Rotten Tomatoes não diferiram significativamente, mas ambas foram mais altas que as do Metacritic. Testes t comparando os períodos pré e pós-2019 revelaram uma queda significativa nas médias de avaliação após 2019, fornecendo evidência quantitativa para a hipótese de declínio.

A análise da bilheteira mundial mostrou uma ascensão até o pico de 2019, seguida por uma retração acentuada. Para identificar os determinantes do sucesso, foi estimado um modelo de regressão linear múltipla com R² ajustado de 0,61. A análise dos coeficientes revelou que orçamento e número de votos no IMDb foram os preditores mais fortes e estatisticamente significativos (p < 0,05), ambos com impacto positivo na bilheteira. Em contraste, as notas da crítica e do público não apresentaram significância estatística, sugerindo que, no mercado de blockbusters, investimento e mobilização digital são mais determinantes para o sucesso financeiro do que a aclamação crítica, em linha com a literatura (Gerring, 2022).

Um modelo de regressão logística foi usado para prever a probabilidade de um filme se tornar um blockbuster (arrecadação > US$ 400 milhões). Os resultados foram consistentes: orçamento e número de votos no IMDb aumentaram significativamente essa probabilidade, enquanto as notas de avaliação não se mostraram preditores significativos. A curva ROC do modelo apresentou uma área sob a curva (AUC) satisfatória, indicando boa capacidade de discriminação, o que confirma a robustez do modelo de classificação (Fávero e Belfiore, 2024). Juntos, os modelos demonstram que o sucesso comercial em larga escala depende primariamente do investimento e do engajamento prévio, com a qualidade percebida pela crítica desempenhando um papel secundário.

A análise de clusterização com K-means segmentou os 115 filmes em três grupos. O método do cotovelo indicou três como o número ótimo de clusters. O Cluster 1 (“Baixo Desempenho”) agrupou filmes de menor orçamento e bilheteira, como Esquadrão Suicida (2021). O Cluster 2 (“Desempenho Intermediário”) concentrou produções de orçamento médio e resultados moderados, como Venom (2018) e As Marvels (2023). O Cluster 3 (“Blockbusters”) foi dominado por sucessos como Vingadores: Ultimato (2019) e Homem-Aranha: Sem Volta para Casa (2021). A análise dos centroides revelou que as variáveis que mais diferenciaram os grupos foram, novamente, o orçamento e o número de votos no IMDb.

A contribuição mais significativa da análise de clusters foi a comparação da distribuição dos filmes nos grupos antes e depois de 2019. Os resultados mostraram uma mudança estrutural: no período pré-2019, uma proporção maior de filmes se concentrava no Cluster 3 (“Blockbusters”). Após 2019, houve uma redistribuição, com um aumento na proporção de filmes nos Clusters 1 e 2. Esse deslocamento evidencia que a capacidade do gênero de produzir sucessos de bilheteria de forma consistente diminuiu na fase do Multiverso. A perda de consistência e a menor frequência de blockbusters são indicadores quantitativos do processo de saturação, alinhando-se às discussões sobre perda de relevância cultural e cansaço do público (Di Placido, 2023; Vuong, 2024).

A convergência dos resultados das análises estatísticas confirma que o subgênero dos filmes de super-heróis enfrenta um processo de saturação, acentuado após 2019. Até o fim da Saga do Infinito, o gênero demonstrou estabilidade, com blockbusters recorrentes e alto engajamento. A fase do Multiverso inaugurou um período de incerteza, com dispersão de notas, volatilidade na bilheteira e enfraquecimento do padrão de grandes sucessos. Os testes de comparação de médias validaram que as diferenças de desempenho entre os períodos pré e pós-2019 são estatisticamente significativas. Os modelos de regressão identificaram orçamento e engajamento digital como os principais motores do sucesso financeiro, relegando a aclamação crítica a um papel secundário. A análise de clusterização revelou uma transformação estrutural, com menor frequência de blockbusters.

Esses achados sustentam que a saturação é um fenômeno complexo, resultante da interação entre fatores narrativos (cansaço com fórmulas), mercadológicos (mudança de hábitos pelo streaming) e conjunturais (impacto da pandemia). Este estudo contribui ao fornecer uma análise quantitativa sistemática sobre um fenômeno cultural relevante. Para a indústria, os resultados indicam que a sustentabilidade das franquias dependerá de renovação criativa e da capacidade de engajar públicos fragmentados. Apesar das limitações do uso de dados secundários, a pesquisa oferece um diagnóstico robusto das transformações recentes no cinema. Conclui-se que o objetivo foi atingido: demonstrou-se, por meio de análises estatísticas robustas, a existência de um declínio significativo no engajamento e na consistência de desempenho dos filmes de super-heróis após 2019, caracterizando um fenômeno de saturação.

Referências:
Berry, C. 2021. Hollywood’s superhero problem: franchise fatigue or creative stagnation? The Journal of Popular Culture, 54(3): 456–470.
Box Office Mojo. 2025. Film revenue and release data. IMDb. com, Inc. Disponível em: <https://www. boxofficemojo. com/>. Acesso em: 29 mar. 2025.
Câmara, R. 2023. O cinema de super-heróis e a cultura pop: uma análise do MCU. Revista Estudos de Comunicação, 28(2): 55–78.
Campos, F.; Silva, T.; Andrade, L. 2022. Super-heróis como recurso pedagógico: identidades, narrativas e educação contemporânea. Revista Educação & Sociedade, 43(159): 215–234.
Di Placido, D. 2023. Marvel movies no longer seem essential. The Guardian, 12(3): 1–5.
Fávero, L. P.; Belfiore, P. 2024. Manual de análise de dados: estatística aplicada à administração, contabilidade e economia. Revista Brasileira de Métodos Quantitativos, 9(1): 11–45.
French, A. 2023. Is Marvel fatigue real? Forbes. Disponível em: <https://www. forbes. com/sites/afrench/2023/03/10/marvel-fatigue/>. Acesso em: 29 mar. 2025.
Genovese, L. 2022. Transmedia storytelling and audience fatigue in cinematic universes. Journal of Popular Culture Studies, 19(2): 210–235.
Géron, A. 2019. Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow. 2. ed. O’Reilly Media, Sebastopol.
Gerring, J. 2022. The Marvel effect: cinematic universes and their impact on box office receipts. Journal of Media Economics, 35(4): 399–420.
Hastie, T.; Tibshirani, R.; Friedman, J. 2009. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. 2. ed. Springer, New York.
Hibbett, M. 2023. Periodizing ‘The Marvel Age’ using the production of culture approach. Nomos eLibrary, 1(3): 219–240.
Hughes, M. 2024. Superhero fatigue and the decline of the MCU. Hollywood Studies Review, 17(1): 66–84.
IMDb. 2025. IMDb datasets. IMDb. com, Inc. Disponível em: <https://datasets. imdbws. com/>. Acesso em: 25 mai. 2025.
IMDbPY. 2025. IMDbPY: IMDb database interface for Python. Disponível em: <https://imdbpy. github. io/>. Acesso em: 25 mai. 2025.
Iyer, S. 2024. From film to franchise: the rise of cinematic universes and their impact on global cinema. Shodh Sagar Journal of Language, Art, Culture and Film, 1(2): 14–20.
Jain, R. 2023. The social effects of prolonged superhero narratives. Cultural Media Studies, 15(2): 75–99.
Lu, Z.; Tseng, E.; Xu, Z. 2022. The analysis of Marvel (Disney) marketing strategies: based on the comparison between Marvel and DC. Proceedings of the 7th International Conference on Financial Innovation and Economic Development, 211: 1929–1936.
Matplotlib. 2025. Matplotlib: Python plotting library. Disponível em: <https://matplotlib. org/>. Acesso em: 25 mai. 2025.
Metacritic. 2025. Metacritic scores & reviews. CBS Interactive Inc. Disponível em: <https://www. metacritic. com/>. Acesso em: 25 mai. 2025.
Milheiro, J. 2023. Critics vs. audiences: the different opinions on the Marvel Cinematic Universe. Journal of Film Criticism, 11(4): 122–138.
Morettin, P.; Bussab, W. 2017. Estatística básica. Revista de Estatística Aplicada, 12(2): 88–133.
Nestingen, A. 2022. The blockbuster effect and audience disengagement. Global Media Journal, 20(2): 66–83.
OMDb. 2025. OMDb API: The Open Movie Database. Disponível em: <https://www. omdbapi. com/>. Acesso em: 25 mai. 2025.
Ozturk, A. 2023. The effects of transmedia storytelling in brand resonance for media franchises. Master Thesis. BI Norwegian Business School, Oslo.
Rotten Tomatoes. 2025. Rotten Tomatoes scores & reviews. Fandango Media, LLC. Disponível em: <https://www. rottentomatoes. com/>. Acesso em: 25 mai. 2025.
Scipy. 2025. SciPy documentation. Disponível em: <https://scipy. org/>. Acesso em: 29 mar. 2025.
Souza, R. 2018. Identidade e dilemas de heróis no cinema contemporâneo. Revista Comunicação e Cultura, 22(3): 215–234.
Streaming Globo. 2024. A consolidação do streaming e o impacto no cinema pós-pandemia. Revista de Estudos Midiáticos, 31(1): 33–50.
Talwar, S. 2023. The affect of reactionary anti-fandom on superhero cinema. Media Psychology Review, 29(2): 143–167.
The Movie Database. 2025. TMDb API. TMDb. Disponível em: <https://developers. themoviedb. org/3>. Acesso em: 25

Resumo executivo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso de Especialização em Data Science e Analytics do MBA USP/Esalq

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