Apresentação de Monografia da Graduação de Gabriel Luduvice Rêgo

ESCOLA NACIONAL DE CIÊNCIAS ESTATÍSTICAS

Graduação em Estatística

Apresentação de Monografia

A Escola Nacional de Ciências Estatísticas convida para a defesa de Monografia da Graduação intitulada: “CARACTERÍSTICAS ASSOCIADAS À VITÓRIA NO OSCAR: UMA ANÁLISE COM REGRESSÃO LOGÍSTICA E MACHINE LEARNING”

Aluno: Gabriel Luduvice Rêgo

Orientadora: Larissa de Carvalho Alves (ENCE/IBGE)

Data: 06 de julho de 2026 – Segunda-feira

Horário: 16h30m

Local: Rua André Cavalcanti, 106, sala 303 – ENCE

Resumo: A premiação do Oscar, considerada uma das mais prestigiadas da indústria cinematográfica mundial, exerce forte influência sobre o reconhecimento artístico, o desempenho comercial e a consolidação da reputação de filmes, estúdios e profissionais do cinema. Nesse contexto, o presente trabalho investiga os fatores associados à probabilidade de um filme conquistar ao menos uma estatueta da Academia, com base na análise de produções lançadas entre 1968 e 2024. O objetivo central consiste em identificar padrões técnicos, comerciais e temáticos relacionados ao reconhecimento pela Academia, utilizando uma base de dados integrada composta por mais de sete mil filmes. Metodologicamente, são estimados modelos de regressão logística e algoritmos de aprendizado de máquina, incluindo Random Forest e CatBoost, para comparar desempenho preditivo e capacidade explicativa. Outro ponto de discussão é o forte desbalanceamento da base, já que apenas cerca de 5% dos filmes analisados receberam algum prêmio. Diante disso, foram trazidas métricas mais adequadas para classes raras, como o Coeficiente de Correlação de Matthews (MCC) e a Área sob a Curva Precision-Recall (AUC-PR), mais informativas do que medidas tradicionais como acurácia e AUC ROC nesse tipo de cenário. Por fim, o estudo incorpora a técnica de Inteligência Artificial Explicável (XAI) denominada SHAP, com o objetivo de ampliar a interpretabilidade dos modelos baseados em árvores e aprofundar a compreensão sobre a contribuição das variáveis.

Palavras-chave: Oscar; Desbalanceamento; Regressão Logística; Machine Learning; XAI.

Banca examinadora:
Larissa de Carvalho Alves (ENCE/IBGE) – Orientadora

Renata Pacheco Nogueira Duarte (ENCE/IBGE)

Coordenação de Graduação

Renata Pacheco Nogueira Duarte