빅데이터 온라인 댓글 분석을 통한 슈퍼히어로 영화의 시청자 반응 분석
A study on the Responses Analysis of Viewers of Superhero Films Based on Their Online Reviews from the Big Data
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초록
본 연구는 국내 관객에게 흥행하는 슈퍼히어로 장르의 시청자 반응을 빅데이터 온라인 댓글 분석으로 영화의 흥행 요인을 알아보고자 한다. 흥행에 미치는 요인을 분석하여 국내영화 기획자 또는 제작자들에게 슈퍼히어로 영화의 흥행 요인에 따른 제작 방향과 범위를 제시하고자 한다. 슈퍼히어로 영화 50개의 시청자 댓글을 텍스트마이닝 기법으로 댓글의 키워드를 분석하고, 텍스트 감성 분석을 하여 긍정과 부정의 비율을 알아보았다. 슈퍼히어로 장르에서는 극 중 캐릭터를 연기한 배우의 이름보다는 캐릭터 이름의 빈도수가 높았으며, 원작에 대한 기대감을 나타내는 키워드와 영화의 제작사에 대한 언급도 높았다. 시청자 댓글의 감성 분석을 통해 긍정과 부정의 비율을 분석하고 비교하였는데, 슈퍼히어로 장르 영화의 댓글은 50개 영화 모두 긍정의 감성이 부정보다 높게 나타났다. 슈퍼히어로 장르가 영화 흥행에 미치는 영향력을 알아보기 위해 검증한 결과, 네티즌 평점은 관객 수에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 슈퍼히어로 장르 영화에서 댓글의 긍정 및 부정은 관객 수에 영향을 끼치지 않는 결과가 나왔다.
Abstract
This study will examine what makes superhero movies successful by analyzing the responses of viewers based on the online reviews from the big data. With the analysis of factors that affect the success of films, I intend to suggest some directions for film producers according to the factors that make superhero movies successful. Analyzed the keywords of reviews in 50 superhero movies by the text mining technique and conducted a sentimental analysis of texts to find out the positive and negative ratios. In the superhero genre, the names of the characters rather that the names of actors were more frequently used. Also, expectations for the original movies and the production companies were frequently mentioned. Analyzed and compared the ratio of positive and negative reviews, for all of the 50 films of superhero genres had higher positive sentiments than negative ones. I verified the positive and negative ratios of viewers' comments and netizen's ratings in order to determine how much they affect the success of the superhero movies. The result shows that the netizen's ratings have an effect on the number of viewers. Also it shows that the sentiments of comments in superhero films do not affect the number of viewers.
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