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논문KCI 등재

빅데이터를 통해 살펴본 영화평의 감성 분석 - 좋아요 및 싫어요에 미치는 영향을 중심으로 -

Effect of Movie Review Sentiment Analysis on Like and Dislike

전호성
한국소비문화학회|2023.09|소비문화연구 (Journal of Consumption Culture)|제26권 제3호|pp. 117-139|DOI 10.17053/jcc.2023.26.3.006

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감성 분석Sentiment AnalysisMovie Rating영화 평점좋아요Like영화평Movie Reviews싫어요Dislike

초록

본 연구는 온라인에 등록된 영화평을 대상으로 감성 분석을 수행하여 영화평에 나타난 감정이 네티즌들이 이에 대한 자신의 공감대를 표현하는 좋아요나 싫어요에 미치는 영향을 확인하였다. 영화의 선택은 네티즌들이 갖고 있는 영화 장르의 선호도나 집단의 특성이 갖고 있는 영향을 통제하기 위해 흥행을 기준으로 크게 성공한 영화들을 분석의 대상으로 선정하였다. 이러한 기준 하에 2018년부터 2019년 사이에 개봉한 상업 영화들 중에서 흥행에 성공했다고 판단되는 7개의 영화를 선정하였고 7개 영화를 기준으로 네이버 영화 포털에 올라온 영화평과 영화 평점을 약 27만 건 수집하였다. 본 연구는 문헌 연구와 수집한 자료를 사용하여 영화평에서 나타난 감정 극성값이 좋아요와 싫어요에 미치는 영향을 첫 번째 연구 문제로 제안하였고 감정 극성값이 영화 평점을 매개로 좋아요와 싫어요에 미치는 간접적인 영향을 두 번째 연구 문제로 제안하였다. 사회적 태도로써 좋아요나 싫어요는 네티즌들이 경험한 콘텐츠를 다른 사람들과 적극적으로 나누고자 하는 개인의 의도를 전제로 하고 있으므로 연구 문제 1은 영화평에서 확인된 호의적인 감정의 극성값이 좋아요와는 긍정적인 관련성을 갖고 있을 것으로 그리고 싫어요와는 부정적인 관련성을 갖고 있을 것으로 제안하였는데 분석 결과 좋아요 보다는 싫어요에서 보다 높은 관련성을 확인할 수 있었다. 연구 문제 2는 연구 문제 1에서 감정 극성값이 좋아요로 연결되는 과정이 명확하지 않음에 따라 영화평에 담긴 감정 극성값은 영화 평점과 같은 인지적 정보를 기반으로 좋아요나 싫어요에 간접접인 영향을 미칠 것이라고 가정하고 이를 확인하기 위해 매개 분석을 수행하였다. 분석 결과 종속 변수가 좋아요일 때는 분석의 대상이 되는 대다수의 영화에서 매개 효과를 확인하지 못했으나 종속 변수가 싫어요인 경우에는 분석이 되는 모든 영화에서 영화 평점의 매개 효과를 확인하였다. 본 연구에서 좋아요의 개수는 영화평에서 확인되는 감정의 극성값과 큰 관련성이 없는 것으로 나타나 본 연구가 처음 가정했던 방향과는 다른 결과를 보여주고 있었다. 이러한 점은 영화 포털 서비스 맥락에서 많은 마케터들의 생각과는 달리 좋아요의 개수는 온라인 콘텐츠에 담긴 감정적 내용이나 인지적 평가보다는 다른 변수들의 영향이 있음을 시사하고 있다. 반면 싫어요의 개수는 연구 문제에서 예측한 것과 같이 감정의 극성값이 호의적일수록 출현 빈도가 낮아지고 있었다. 그리고 이 과정에서 영화 평점은 네티즌들이 싫어요 같은 사회적 태도를 형성하는데 있어 매개 변수로서의 역할을 수행하고 있었다. 이번 연구 결과를 정리하면 영화평에 담긴 감정의 극성값은 네티즌들의 싫어요라는 사회적 공감대를 형성하는데 있어 의미있는 영향을 주고 있다고 추론할 수 있다.

Abstract

Through an sentiment analysis of movie reviews presented online, this study attempted to confirm the effect of emotions shown in movie reviews on likes and dislikes, one of the forms in which netizens expressed their sympathy on movie reviews. About 270,000 movie reviews and movie ratings posted on Naver's movie portal were collected for 7 commercially successful films released between 2018 and 2019. Using related literature reviews, research question 1 was to check the effect of emotional scores on like and dislike respectively, and research question 2 was to check the indirect effect of emotional scores through movie ratings. Research question 1 confirmed how the polarity of emotions founded at the movie reviews affects like and dislike, which are the sympathy expressed by netizens. In order to control the homogeneity of consumer groups, the successful film group was selected as the subject of analysis based on box office success. Research question 1 suggested that positive emotions are highly related to likes and negative emotions are related to dislike. The outcomes of analysis show that only the negative emotions is highly linked to the numbers of dislike posted on movie portal. These results suggest that the number of like as an online word of mouth is likely to not have much to do with the emotional content or cognitive evaluation contained in movie review. In addition, research question 2 assumed that the polarity of emotions identified in the movie review would have an indirect effect on like or dislike through the movie rating, and a mediating analysis was conducted to confirm this. Contrary to expectations, positive emotions did not have a significant indirect effect on likes. On the other hand, when the dependent variable is a dislike factor, the mediating effect was confirmed in all the films analyzed. The negative emotion shown in the movie review was affecting dislike through movie rating, and this indirect effect was found to be greater than the direct effect of emotional scores on dislike. Referring to the results of this study, it can be inferred that the polarity of emotions based on the movie review works asymmetrically to form like and dislike.

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