The Clean Meat Narrative: a case study

Curso: 

  • MPGI

Área de conhecimento: 

  • Estratégias de Marketing

Autor(es): 

  • Oliver Stettler

Orientador: 

Ano: 

2019

Histórias sempre foram a linguagem da experiência humana, mas adquiriram importância sem precedentes na atualidade, dessa vez na forma de narrativas. À medida que o mundo se torna cada vez mais tecnológico, digital e conectado, também se torna exponencialmente complexo. Consequentemente, indivíduos enfrentam dilemas que parecem ser complexos demais comparados ao que suas estruturas cognitivas são capazes de lidar, resultando em uma perda de contexto e referência. Narrativas fornecem contexto e referência, tornando extremamente poderosos indivíduos e organizações que entendem o fenômeno e como usá-lo estrategicamente. Apesar de sua importância emergente, o estudo de narrativas com seu significado moderno ainda é pouco estudado. A tese em questão contribuirá para a pesquisa do tema aplicando uma estrutura existente, criada por Marcus Baumann em 2018, a um estudo de caso sobre carne cultivada, tentando entender o cenário emergente de proteínas alternativas e as constelações narrativas circundantes. O estudo de caso confirma que a carne limpa se tornou uma narrativa de sucesso, verificada por diversos indicadores que mostram tanto impacto no mercado de narrativas e no mercado real. A aplicação da estrutura a uma narrativa crescente, porém incerta, aumentou a robustez do modelo e demonstrou que pode ser usado para diferentes tipos de narrativas em diferentes estágios de maturidade. As descobertas fornecem ideias e oportunidades sobre o campo mais amplo de narrativas modernas, bem como sobre o estudo de caso da carne cultivada, além de expor algumas das limitações do modelo utilizado, como suas amplas e qualitativas características, aumentando as probabilidades de haver sobre-ajuste. Além disso, a introdução de modelagem quantitativa resultante da tecnologia aprimorada de análise de texto e áudio, capaz de extrair significado e semântica de bancos de dados não estruturados, permitiria reduzir significativamente erros, aumentar o alcance da aplicação e até mesmo prever narrativas futuras e emergentes.

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