Analyzing Factors of Success of Film Using Big Data : Focusing on the SNS Utilization Index and Topic Keywords of the Film

빅데이터를 활용한 영화흥행 요인 분석: 영화 <기생충>의 SNS 활용지수와 토픽키워드 중심으로

In the rapidly changing era of the fourth industry, big data is being used in various fields. In recent years, the use of big data has been rapidly applied to overall cultural and artistic contents, and among them, the use of big data is essential as a film genre with a lot of capital. This research method is analyzed as the film , which won the Palme d'Or Prize of the 72nd Cannes Film Festival in 2019 and the works and directors' award at the Academy Awards. The analyzed value predicts the film's performance through opinion mining, which gives the value of the change and sensitivity of each data cycle, and extracts the utilization index and topic keywords of SNS such as Facebook and Twitter to reflect the audience's interest. Identify the factors. As such, if model performance and model development can be predicted through model analysis of film performance using big data, the efficiency of the film production process will be maximized while the risk of production cost and the risk of film failure will be minimized.

빠르게 변화하고 있는 4차 산업 시대에 빅데이터는 다양한 분야에 활용되고 있다. 최근 문화예술콘텐츠 전반에도 빅데이터의 활용은 급속도로 적용되고 있고, 그중에서도 영화는 자본이 많이 드는 예술장르로서 빅데이터의 활용은 매우 유용한 분석 수단이다. 본 연구는 2019년 제72회 칸 영화제의 황금종려상과 아카데미 시상식에서 4관왕(작품상, 감독상, 각본상, 외국어 영화상)을 차지하며 한국영화의 가치를 보여준 영화 <기생충>을 대상으로 빅데이터 분석기법을 적용하여 실시하였다. 이렇게 분석된 값은 데이터의 주기별 변화량과 감성의 값을 부여하는 오피니언 마이닝을 통해 영화 흥행을 예측하고, 페이스북(Facebook), 트위터(Twitter) 등 SNS의 활용지수와 토픽 키워드를 추출하여 관객들의 관심을 반영하는 영화적 요인들이 무엇인지를 살펴보았다. 이처럼 빅데이터를 활용한 영화흥행 요인분석으로 모델 구축 및 모형 개발로 흥행예측이 가능해지면 영화제작 과정의 효율성을 극대화하면서 제작비용과 영화실패에 따른 리스크를 최소화 할 것이다.