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http://dx.doi.org/10.5392/JKCA.2020.20.05.291

A Study on the Idol Survivability Prediction Using Machine Learning Techniques : Focused on the Industrial Competitiveness  

Kim, Seul-ah (고려대학교 경영대학 MIS)
Ahn, Ju Hyuk (고려대학교 경영대학 MIS)
Cui, Fuquan (고려대학교 경영대학 MIS)
Publication Information
The Journal of the Korea Contents Association / v.20, no.5, 2020 , pp. 291-302 More about this Journal
Abstract
Korean popular music industry, which is lead by "Idol group", has forsaken their fandom all over the world. Therefore, idol groups has become not only an artist but also the most influential people in the Korean economy. A global idol group with a strong fandom can earn more than a trillion-dollar by attracting their global fan's interest in Korea. In other words, it is considerably important to carry the idol to a successful conclusion. This study tries to expect whether the idols can be survived or not at a certain point after their debut by ANN, Decision Tree, Random Forest. We decide that certain point as the three-year and eight-year after their debut, because it is their break-even point year and the year after their average renewal of the contract. In addition, this study also explains which feature is the most important to their survival by feature importance and Logistic regression. In conclusion, features like the number of idol competitors, the number of debut members and the number of the genre are significant. These results shed light on the efficient management of K-Pop idol to improve industrial competitiveness.
Keywords
K-Pop; Industrial Competitiveness; Idol; Idol Survivability; Machine Learning;
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