빅데이터를 통한 중국 내 한국 드라마 흥행 요인 분석 : <오징어 게임> 사례를 중심으로
Analyse of the Box Office Causes of Korean Dramas in China Using Big Data : Focusing on the Case of <Squid Game>
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초록
본 연구는 빅데이터를 통해 넷플릭스에서 개봉된 한국 드라마 <오징어 게임>이 중국 시청자들에게 인기를 얻은 요인을 확인하고자 하였다. 분석방법은 개봉 일자를 기준으로 중국의 주요 소셜 미디어의 시청자 게시글 데이터를 수집하여 추출된 키워드를 중심으로 데이터를 정제하기 위해 Textom 프로그램을 이용해 텍스트 마이닝과 감성분석을 진행하였고, 키워드 간의 관련성을 분석하기 위해 Ucinet을 활용해 CONCOR 분석을 실시하였다. 분석결과에 따르면 <오징어 게임>은 소셜 미디어의 영향으로 온라인 구전효과를 얻었으며, 작품 내 게임의 설계, 이항대립적 요소, 드라마에 반영된 현실적 의미, 주요 인물과 작품성, 화제성의 요인으로 인기를 얻게 되었다. 이러한 요인들은 <오징어 게임>의 내용과 주제의식을 한국 사회의 현실과 관련한 문제에 국한되지 않은 보편적인 문제로 확장하면서 전 세계인의 공감대를 형성하게 하였다. 이 연구의 의의는 한 문화권의 콘텐츠가 타 문화권에서 흥행하게 되는 요인들을 도출해봄으로써 문화 콘텐츠의 흥행 요인에 관한 연구의 기초자료로 활용할 수 있다는 것이다. 또한 방법론적으로 소셜 미디어 빅데이터에서 수집된 키워드를 신속하고 광범위하게 분석함으로써 수용자 연구의 지평을 넓힐 수 있다는 점에서도 의미를 지닌다.
Abstract
This study attempted to identify the factors that made the Korean drama <Squid Game>, which was released on Netflix, popular with Chinese viewers through big data. Based on the release date, we collected data on viewer postings on major social media in China. Then, text mining and sentiment analysis were performed using the Textom program to refine the data from the extracted keywords, and CONCOR analysis was performed using Ucinet to analyze the relevance between keywords. According to the analysis results, <Squid Game> gained online word of mouth effect due to the influence of social media, and gained popularity due to the design of the game in the drama, the binary opposition factor, the realistic meaning reflected in the drama, the main characters and the dramatic quality, and the topical factors. These factors helped to form a consensus among people around the world by expanding the content and theme of <Squid Game> to a universal problem that is not limited to problems related to the realities of Korean society. The meaning of this study is that it can be used as basic data for research on the success factors of cultural contents by deriving the factors that make the contents of one culture successful in other cultures. Also, methodologically, it is meaningful in that it can broaden the horizon of audience research by rapidly and extensively analyzing keywords collected from social media big data
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