빅데이터를 통해 살펴본 영화평과 영화 평점 - 영화평의 주요 특징과 흥행 성적과의 관계를 중심으로 -
Research on Movie Reviews and Ratings Through Big Data - Focused on Relationship Between Major Features of Movie Reviews and the Box Office Outcomes -
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초록
본 연구는 온라인 구전인 영화평과 영화 평점이 갖는 특징을 이해하고자 2015년 이후 1,000만 관객 이상을 동원해 상업적으로 성공했다고 판단되는 12개의 영화를 대상으로 네이버 영화 포털에 올라온 관객들의 영화평과 영화 평점을 약 52만 건 수집하였다. 그리고 관련한 문헌 연구와 수집한 빅데이터를 사용하여 영화평에서 확인된 주제어들이 영화 평점과 갖는 관계, 영화 평점에 달린 공감수가 관객수에 미치는 조절적 영향 그리고 영화 평점이 스크린 수를 매개로 관객수에 미치는 영향과 같은 세가지 연구 문제를 확인하였다. 연구 문제 1은 텍스트로 제시된 영화평에서 어떤 주제어들이 언급되었을 때 영화의 평점과 높은 관련성을 맺고 있는지를 확인하였다. 연구 문제 1을 확인하고자 토픽 모델링을 통해 5개의 토픽을 도출하였으며 각 토픽별로 유사하게 묶인 주제어들을 바탕으로 영화평들의 특징들을 확인할 수 있었다. 분석 결과 토픽 1부터 3까지는 영화의 내용과 관련한 토픽 주제어(i.e., 스토리/배경, 배우, 감독/연출)로 분류할 수 있었고 토픽 4부터 5는 영화에 대한 평가와 관련한 토픽 주제어(i.e., 감동/재미, 비판)로 구분할 수 있었다. 5개의 토픽들을 매개 변수로 하여 영화평과 영화 평점 사이의 관계를 확인하였을 때 토픽 4나 토픽 5와 관련한 주제어들이 영화평에서 많이 출현할수록 영화가 받는 평점과 높은 관련성을 맺고 있는 것을 확인할 수 있었다. 연구 문제 2를 확인하기 위해 조절 회귀분석을 수행한 결과 분석의 대상이 되는 12개 영화 중 8개 영화에서 유사 조절 효과가 발견되었으나 순공감 개수는 영화 평점과의 상호작용을 통해 관객수 동원에 부정적인 영향을 주고 있었다. 이는 긍정적인 영향을 예상한 연구 문제 2와는 다른 결과를 보여주고 있어서 향후 영화 포털에 등록한 영화평이나 영화 평점에 대해 ‘좋아요’로 표현되는 공감수의 효과에 대한 추가적인 연구가 필요할 수 있음을 시사하고 있었다. 연구 문제 3은 기존 연구들이 영화 자체를 분석의 단위로 삼아 개봉 후 수시로 변화하는 스크린 수의 매개 효과를 확인하는 것이 어려웠던 점에서 출발하였다. 연구 문제 3은 이를 확인하기 위해 영화의 개봉날짜를 기준으로 영화진흥위원회 통합전산망 KOBIS의 통계정보와 네티즌들이 네이버 영화 포털에 등록한 영화 평점을 연계하였다. 그리고 영화가 개봉된 시점부터 날짜를 기준으로 영화 평점과 관객수 사이의 인과관계를 스크린 수를 매개로 하여 확인하였다. 분석 결과 영화 평점은 관객수에 직접적인 영향을 주기도 하지만 스크린 수의 변동에도 영향을 줌으로써 스크린 수의 변화를 통한 간접적인 영향도 제공하는 것으로 나타났다. 특징적인 점은 대다수 영화에서 영화 평점이 관객수에 미치는 영향은 직접 효과보다는 스크린 수를 통한 간접 효과가 더 큰 것을 확인할 수 있었다.
Abstract
This study started with 3 research questions with 12 movies regarded as having more than 10,000,000 movie viewers in Korea. After gathering about 520,000 movie reviews listed on Naver movie portal through R program, we conducted topic modeling analysis to confirm the research question 1 assuming that the evaluative comment is more related with movie rating in movie portal. Through analysis, we categorized various movie comments into 5 topics. Topic 1 is related movie story. Topic 2 explains roles of actors. Topic 3 is centered on director. Topic 4 means the movie viewer’s satisfaction about movie. And topic 5 contains criticism about movie. After conducting parallel mediation analysis using 5 topics as mediator variables, we found that topic 4 and 5 are related customer’s movie grading supporting research question 1. Previous researches probing the relationship between movie reviews and box office outcomes used movie itself as unit of analysis. However, we think that these approaches could not cover the dynamics of movie reviews. Thus, this research linked the data-base provided at KOBIS with number of movie reviews and ratings listed on Naver movie portal on daily basis to confirm the second and the third research questions. After doing regression analysis to confirm research question 2, we found quasi-moderating effects in 8 of the 12 films. But the interaction variable between net empathy and movie ratings negatively affected audience mobilization. It showed different results from what research question 2 expected. At the research question 3, we think that the comments found at movie review portal might influence film distributer’s decision about the number of movie screens. Thus, this study assumed that the number of movie screens could take the role of mediator on the link between movie ratings and box office outcomes. According to the mediation analysis, movie viewer’s evaluations influence the box office outcomes through the number of movie screens. Interestingly, indirect effect of the number of movie screens might be greater than direct effect of movie ratings on the box office outcomes in Korea.
참고문헌 (40)
- 구가인, "영화평점과 영화흥행의 상관관계에 관한 연구 : 포털사이트 네이버와 영화전문지 씨네21을 중심으로", 석사, 예술경영, pp.2011
- 권선주, "전문가 평가가 영화흥행성과에 미치는 영향력: 2013년 한국개봉영화의 증거", 문화경제연구, 17(3), pp.3~21 (2014), 한국문화경제학회
- 김미현, "한국영화의 흥행 결정요인과 정책적 시사점", 영화연구, (46), pp.31~56 (2010), 한국영화학회[DOI]
- 김범수, "소비자 오피니언이 영화흥행에 미치는 영향에 관한 연구 :오피니언 마이닝 응용을 중심으로", 유통연구, 22(2), pp.65~91 (2017), 한국유통학회[DOI]
- 김성민, "좋아요 노예 해방되나. 페북 인스타, 숫자가릴수 있다", 조선일보, ~ (2021)
- 김성훈, "매크로를 이용한 영화평점 조작의 실체: 영화평점 및 공감수 조작 이루어져", 씨네21, ~ (2018)
- 김소영, "영화 유형별 영화 흥행 성과 예측 요인의 비교 연구: 예술 영화와 상업 영화 비교를 중심으로", 한국콘텐츠학회 논문지, 10(2), pp.381~393 (2010), 한국콘텐츠학회
- 김슬기, "의미연결망 분석을 활용한 영화 리뷰 시각화", 한국정보통신학회논문지, 23(1), pp.1~6 (2019), 한국정보통신학회[DOI]
- 김연형, "영화 흥행 결정 요인과 흥행 성과 예측 연구", Communications for Statistical Applications and Methods, 18(6), pp.859~869 (2011), 한국통계학회
- 김우혁, "텍스트 마이닝 기법을 활용한 게임소비자 인식에 관한 연구: 온라인커뮤니티 리뷰(Reddit)를 중심으로", 소비문화연구, 24(1), pp.73~83 (2021), 한국소비문화학회[DOI]
- 김정호, "네티즌 온라인 영화평점과 국가 간 영화흥행 요인 -2007~008년 한국에서 개봉한 미국영화를 중심으로-", 영화연구, (42), pp.163~203 (2009), 한국영화학회[DOI]
- 김지윤, "분당 시청률, 클립영상 재생수, 좋아요수의 관계를 중심으로 본 클립영상의 내용, 형식적 제작 전략 연구: tvN 드라마 <슬기로운 의사생활>을 중심으로", 디자인학연구, 34(2), pp.105~119 (2021), 한국디자인학회[DOI]
- 김주희, "좋은 평점이 항상 영화의 성공을 가져오는 것일까? 잠재 성장 모형을 응용한 Signaling 효과성에 관한 연구", 벤처창업연구, 13(3), pp.113~124 (2018), 한국벤처창업학회[DOI]
- 김희경, "한국영화 흥행결정요인에 대한 연구", 박사, 언론학, pp.2007
- 박승현, "영화 관객의 온라인 평가 분석 - <박쥐>를 중심으로", 언론과학연구, 10(4), pp.157~191 (2010), 한국지역언론학회
- 박은아, "페이스북 사용자의 '댓글'반응경향과 게시글의 ‘좋아요’ 수가 광고효과에 미치는 영향", 한국융합학회논문지, 10(7), pp.109~114 (2019), 한국융합학회[DOI]
- 성민정, "영화 선택에 있어 온라인 영화정보채널 이용 분석: 영화 소비자의 커뮤니케이션 행동을 중심으로", PR연구, 18(3), pp.102~133 (2014), 한국PR학회[DOI]
- 오민정, "빅데이터를 통해 살펴본 기부연구", 마케팅연구, 35(4), pp.53~74 (2020), 한국마케팅학회[DOI]
- 오상미, "영화 관련 구전 커뮤니케이션 공간으로서 인터넷 게시판의 메시지 분석 : 영화 유형과 흥행 관련 변수와의 관계성을 중심으로", 석사, 신문방송학, pp.2005
- 오연주, "영화평과 평점을 이용한 감성 문장 구축을 통한 영화 평점 추론", 인터넷정보학회논문지, 16(2), pp.41~48 (2015), 한국인터넷정보학회[DOI]
- 이진용, "2019년 8월 검색포털 점유율 1위 네이버58.82%, 2위 구글 32.28%", 파이트타임즈, ~ (2019)
- 이원상, "공간빅데이터 연구 동향 파악을 위한 토픽모형 분석", 대한산업공학회지, 41(1), pp.64~73 (2015), 대한산업공학회[DOI]
- 이유재, "내부브랜딩:내부고객의 브랜드 동일시가 내부고객만족과cs활동에 미치는 영향", 마케팅연구, 19(3), pp.81~112 (2004), 한국마케팅학회
- 임정일, "영화 매출액과 광고비 영향력 분석: 국내 개봉 영화를 중심으로", 광고연구, (117), pp.40~65 (2018), 한국광고홍보학회[DOI]
- 전범수, "영화관람객의 영화정보채널 유형별 특성인터넷, 대인, 기존 미디어 채널의 비교", 한국언론학보, 46(3), pp.390~413 (2002), 한국언론학회
- 전범수, "한국 개봉 흥행 영화 평점이 성과에 미치는 영향 : 일반 이용자와 전문가 평점의 비교", 언론과학연구, 19(4), pp.227~253 (2019), 한국지역언론학회
- 전형화, "작지만 소중한 영화들 스크린 확보 비상", 스타뉴스, ~ (2016)
- 정완규, "애니메이션 영화의 흥행결정 요인에 관한 연구 : 2003-2008년 개봉작품을 중심으로", 만화애니메이션연구, (16), pp.21~32 (2009), 한국만화애니메이션학회
- 조승연, "영화 흥행성과 예측을 위한 온라인 리뷰 마이닝 연구: 개봉 첫 주 온라인 리뷰를 활용하여", 경영정보학연구, 16(3), pp.113~134 (2014), 한국경영정보학회[DOI]
- 최지은, "항상 온라인 리뷰 수가 많을수록 좋은가? :영화 평점에 대한 소비자 반응을 중심으로", 광고학연구, 24(7), pp.87~103 (2013), 한국광고학회[DOI]
- 최지은, "온라인 평점의 분산이 클 경우 소비자들이 항상 부정적으로 반응할까?: 영화 평점의 분포와 영화 관람동기의 상호작용이 소비자 반응에 미치는 영향", 광고학연구, 29(4), pp.7~25 (2018), 한국광고학회[DOI]
- Chen, Hsinchun, "AI and Opinion Mining", Browse Journals and Magazines, 25(3), pp.74~80 (2010)
- De Vany, A., "Bose-Einstein Dynamics and Adaptive Contraction in the Motion Picture Industry", The Economic Journal, 106, pp.1493~1524 (1996)
- Eliashberg, J., "The Motion Picture Industry : Critical Issues in Practice, Current Research, and New Research Directions", Marketing Science, 25, pp.638~661 (2006)
- Eliashberg, J., "Film Critics : Influencers or Predictors?", Journal of Marketing, 61, pp.68~78 (1997)
- Festinger, L., "A Theory of Social Comparison Processes", Human Relations, 7(2), pp.117~140 (1954)
- Grönroos, G., "A Service-oriented Approach to Marketing of Service", European Journal of Marketing, 12, pp.588~601 (1984)
- Hayes, A. F., "Introduction to Mediation, Moderation, and Conditional Process Analysis:A Regression-based Approach" (2013), Guilford Publications
- Liu, Yong, "The Differential Effects of Online Word-of-Mouth and Critics'Reviews on Pre-release Movie Evaluation", Journal of Interactive Marketing, 24(3), pp.185~197 (2010)
- Kim, C., "Like, Comment, and Share on Facebook : How Each Behavior Differs from the Other", Journal of Public Relations Review, 43(2), pp.441~449 (2017)