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2017 年之前的研究几乎完全依赖于电影节的截距抽样来估计出席人数和支出。截距研究非常有用，但在繁忙的电影节背景下，获得真正的随机样本具有挑战性。采访者可能倾向于过度抽样那些平易近人的与会者，也许是那些更符合采访者自身年龄、社会经济地位或其他特征的人。我们使用了系统随机抽样的变体——随机抽样地点和时间以及随机开始和固定间隔的采访，以确保采访者不会潜意识地偏向样本。此外，我们在电影节结束后立即通过在线邀请对持票人进行了单独的随机抽样调查。该调查的结果与截距调查非常吻合，在两种不同的调查模式下，我们得到了相同的人口统计结果。2017 年之前，出席人数的估计是使用电影院的满座人数和每位调查受访者调整后的自报电影观看次数的组合。对自报进行了调整，因为调查中明显多报了出席者的电影观看次数。例如，调查受访者平均报告观看了 6 部电影，这与客观的票务兑换数据不一致。此外，观众人数估算方法也并不一致。技术进步使我们能够利用传感器技术跟踪电影节场馆内带有 WiFi 或蓝牙无线电的设备，而不是依靠自我报告的观众人数。这使我们能够直接匿名观察移动设备进入电影节、从一个场馆移动到另一个场馆以及离开的情况。由此得出的观众人数估算结果比前几年更高、更准确。我们的团队在 2017 年首次使用这项技术估算观众人数，在主要电影节场馆安装了 22 个传感器。2019 年，传感器网络扩展到 38 个传感器。今年，即 2020 年，几乎所有电影节场馆也安装了 38 个传感器。观众人数估算
经济影响 - 2020 年圣丹斯电影节
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