• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.367-375
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• 2018

본 연구에서는 영화 관람 후 높은 평점을 매긴 집단과 낮은 평점을 매긴 집단 중 어느 집단이 영화에 대해 더 많은 이야기를 하는지, 즉 온라인 리뷰를 길게 작성하는지에 대해 알아보고자 하였다. 이를 위해 네이버 영화 API에서 제공하는 영화 평점과 리뷰 데이터를 수집하였고, 한국영화진흥위원회에서 제공하는 영화 손익분기점 데이터를 이용하여 영화를 흥행성공, 흥행부진, 흥행실패로 구분하여 영화 평점과 리뷰길이 간의 상관관계, 영화 개봉 전과 후, 흥행여부에 따른 리뷰길이의 특성, 마지막으로 영화 평점이 리뷰길이에 영향을 미치는가에 대한 회귀분석을 실시하여 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1611-1614
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• 2015

최근 많은 추천 시스템들이 연구 되고 있으며, 사용자들에게 의사결정을 도와주는 추천시스템에 대한 중요도가 급증하고 있다. 기존의 영화 추천시스템에서는 희박성의 문제가 제기된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 보완하고자 사용자가 영화에 대해 남긴 리뷰로부터 영화키워드를 분석하고 분석된 키워드로부터 가중치를 활용한다. 즉 사용자들로부터 영화에 대한 리뷰를 수집하고 리뷰로부터 각 영화 키워드를 분석해 키워드별 가중치를 활용해 이를 기반으로 영화를 추천한다. 그 결과 사용자에게 만족할만한 정보를 제공해 효율성을 높이고, 영화에 대한 개인 리뷰를 반영한 영화추천 시스템을 설계 및 구현해 사용자에게 적절한 영화를 추천한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.261-262
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• 2023

본 연구에서는 감성 분석 기반의 키워드 도출형 영화 리뷰 웹사이트를 개발하였다. 사용자들은 영화에 대한 리뷰를 작성할 때, 자동으로 키워드를 추출하는 기능을 활용하여 다양하면서도 빠르게 정보를 얻을 수 있다. 사용자가 작성한 리뷰를 시스템에 입력하면, 내부적으로 ChatGPT를 활용하여 텍스트를 분석하고 키워드를 추출한다. 이를 통해 사용자는 별다른 노력 없이도 키워드를 통해 영화의 장르, 감독, 배우, 플롯 요소 등 다양한 정보를 빠르게 확인할 수 있다. 추출된 키워드는 저장되어 시각화에 활용되며, 사용자들은 리뷰에 대한 원하는 정보를 쉽게 얻을 수 있다. 개발된 키워드 도출형 영화 리뷰 웹사이트는 사용자들에게 빠르고 다양한 정보를 제공하며, 영화 관련 결정을 내리는 데에 도움을 줄 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.1-6
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• 2019

본 연구는 <네이버 영화> 페이지의 리뷰 데이터를 수집하여, 출현 빈도가 높은 단어를 중심으로 영화 관람객의 반응을 시각화하는 작업을 수행하였다. 이를 위해 총 6편의 영화를 선정하여 데이터 수집 및 정제과정을 거쳤으며, 의미연결망 분석(Semantic network analysis)을 활용하여 단어 간 관계성을 파악하고자 하였다. 데이터 시각화 작업에는 UCINET과 함께 패키지화된 NetDraw가 사용되었다. 본 연구의 시사점은 문장으로 작성된 영화 관람객의 리뷰를 키워드 중심으로 시각화하여, 소비자들의 반응을 한 눈에 확인하는 리뷰 인터페이스 구현이 가능한지 탐색하였다는 점이다. 본 연구를 통해 영화 리뷰를 구성하는 키워드를 시각화하고, 리뷰 내용에서 영화별 특성의 차이를 확인하였다는 점에서 본 연구가 의미를 가진다고 하겠다. 후속 연구는 보다 많은 영화의 리뷰를 활용할 필요성이 제기되며, 각 영화별 리뷰의 수도 비슷한 양으로 맞추어 연구에 활용해야 할 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.85-94
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• 2014

본 연구는 한국 및 외국 흥행 영화에 대한 네티즌 리뷰를 중심으로 네티즌 리뷰에 사용된 감정 동사와 흥행 영화와의 관계를 구조적으로 살펴보고자 하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 네티즌 리뷰의 특성은 첫째, 한국 및 외국 흥행 영화 모두 '재미있다'(한국:339회, 외국:452회)의 감정 동사가 가장 많이 사용되었다. 이는 네티즌들이 영화를 판단할 때 재미를 가장 큰 요인으로 생각하고 있다는 것을 나타낸다. 둘째, 한국 및 외국 흥행 영화에 사용된 감정 동사를 군집분석으로 살펴본 결과, 한국 영화는 재미를 기준으로 몰입이나 감동 등 감정적 동사를 기준으로 영화들이 군집되는 것으로 나타났다. 반면, 외국 영화는 재미있다와 없는 영화 등으로 구분되는 것으로 나타났다.

• 경영정보학연구
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• 제16권3호
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• pp.113-134
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• 2014

온라인 리뷰는 네트워크 기술의 발전을 통해 그 영향력이 확대되고 있다. 특히, 사전 정보로 통해 소비가 결정되는 영화는 온라인 리뷰가 소비자들의 영화 결정에도 중요한 영향을 미치고 있다. 이에 본 연구는 영화관련 온라인 리뷰를 영화 소비 후 소비자들의 평가 정보라 가정하고, 이를 활용한 영화 흥행성과 예측모형을 제시하고자 한다. 선행 연구를 통하여 영화관련 온라인 리뷰에 감독, 배우, 스토리, 효과 등의 독립적인 속성 및 종합적인 평가가 있음을 확인하였으며, 본 연구에서는 각 속성을 2개 이상 평가하고 있는 복합형 리뷰 10가지를 추가하여 총 15가지로 온라인 리뷰 분류하였다. 2010년부터 2013년까지 개봉한 한국영화 중 상업영화 209개의 개봉 첫 주 온라인 리뷰를 온라인 리뷰 마이닝을 진행하고, 최종적으로 리뷰 마이닝 결과를 판별분석을 통한 영화 흥행성적 예측모형을 제시한다. 판별분석을 실시한 결과, 온라인 리뷰로부터 도출된 감독, 배우, 효과 및 스토리 관련 평가와 개봉 첫 주 전체 온라인 리뷰 수가 유의미하게 변별하였다.

• 경영과정보연구
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• 제34권3호
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• pp.161-177
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• 2015

인터넷 포털은 많은 양의 정보를 빠르고 쉽게 이용 할 수 있다는 특성 때문에 지속적으로 영향력이 커지고 있다. 웹 이용자들은 다양한 정보 습득, 네티즌 간의 정보 교환 등 다양한 목적을 위해 포털 사이트를 사용하고 있다. 문화콘텐츠 이용자들은 타인의 경험을 미리 알아보기 위해 포털 사이트에서 정보를 검색한 후 해당콘텐츠를 사용하고 개인적인 의견을 게시하기도 한다. 영화를 보고자 하는 이용자들은 관련 정보를 검색하고 얻는 과정에서 영화에 대한 다른 이용자들이 게시한 다양한 정보들을 접하게 된다. 영화 관련 포털사이트에서는 영화에 대한 제한된 글자수의 리뷰와 평점을 제공하는데 이와 같은 정보의 영향으로 영화에 대한 태도를 형성할 뿐 아니라, 영화 관람 여부를 결정하도록 만들 수 있다. 하지만 영화 리뷰는 사용자가 전체를 읽을 수 없기 때문에 일부 리뷰와 리뷰 개개의 평점보다는 전체 평점을 참고 하여 의사결정을 하는 정도가 대부분이다. 이처럼 전체 평점만을 참고하게 되면 편향적인 정보 습득으로 인하여 잘못된 판단을 할 수 있게 된다. 이러한 리뷰의 특성에도 불구하고 리뷰는 사용자의 의견을 풍부하게 드러내고 영화를 보지 않은 다른 이용자들의 선택에 영향을 미친다는 점에서 다양한 실용적 활용성을 갖는 데이터임은 분명하다. 본 연구에서는 리뷰 데이터를 활용하여 평점을 예측하기 위한 평점예측 연구를 수행하였다. 리뷰테이터를 형태소로 추출하고 형태소별로 극성값을 계산하여 리뷰에 대한 평점을 예측하는 모형으로서, 기존의 긍부정 값만을 근거로 하는 모형에 비해 정확도가 높아진 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.316-318
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• 2021

영화 수익에 있어 영화의 흥행 여부는 중요한 영향을 끼친다. 영화 흥행 요인은 영화 산업의 규모가 커지면서 많은 제작사들 및 투자자들이 고려해야 하는 사항이 되었다. 따라서 영화의 흥행을 예측하기 위한 많은 모델이 연구되었다. 본 연구의 목적은 선행연구에서 흥행에 유의미한 영향을 끼친다고 밝혀진 스크린 수, 감독명, 제작사명 등의 내재적인 속성과 더불어 온라인 구전 변수를 사용하여 영화 흥행 예측 모델을 만드는 것이다. 이때 기사 수, 블로그 수와 같이 온라인 구전의 크기를 나타내는 변수들을 사용하는 대신 개봉 후 첫 주간의 관람객 리뷰를 텍스트마이닝을 이용하여 전체 리뷰 중 긍정 리뷰의 비율에 따라 점수를 매긴 후 독립변수로 사용한다. 그 후, 데이터 마이닝 기법을 활용하여 만든 모델에 앞서 언급한 독립변수를 입력 값으로 사용하여 영화의 흥행을 예측한다. 최종적으로 의사결정트리와 로지스틱회귀를 수행한 결과 영화 흥행에 영향을 주는 독립변수를 찾고 모델의 성능을 평가하였다. 로지스틱회귀의 결과 관객 수, 평점이 영화의 흥행에 특히 유의한 영향을 끼치는 변수로 선정되었고 리뷰 역시 유의한 변수로 선정되었다. 이때 만들어진 모델은 약 90%의 높은 수준의 정확도를 보여주었다. 의사결정트리의 결과 관객 수가 가장 중요한 변수로 선정되었다.

• 응용통계연구
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• 제35권1호
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• pp.19-33
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• 2022

SNS의 등장으로 인터넷 이용자들이 온라인에 남기는 텍스트의 양이 방대해지고 그 중요성이 강조되고있다. 특히 네이버의 영화 탭에서 볼 수 있는 영화 평점이나 리뷰는 실제로 관객들이 영화를 보기 전 해당 영화를 볼 것인지 결정하는 데 주요 요인이 되기도 한다. 본 연구는 실제 네이버 영화 리뷰 데이터를 가지고 평점을 예측하는 분석을 수행했다. 영화 리뷰 데이터를 분석하기 위해 평점의 분포를 통해 데이터 특성을 살펴보았고, 텍스트의 의미를 분석하기 위해 형태소 분석을 통한 한국어 자연어처리를 수행했다. 또한 평점 예측에 활용할 모델 선택을 위해 2-Class와 multi-Class 문제들에 대해 머신러닝과 딥러닝, 회귀와 분류 분석을 비교했으며, 오분류의 원인을 영화 리뷰 데이터 특성과 연관시켜 서술했다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.1-13
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• 2019

이 연구는 언론에 보도된 영화 전문가 리뷰의 내용을 분석하고자 했다. 분석대상은 2017년에 개봉한 한국영화 중 관객 수 10만 명 이상을 기록한 작품 59편 중 리뷰가 없는 4편을 제외한 55편의 작품의 리뷰 총 1,113건이다. 이 연구는 전문가 리뷰의 작품성 평가 및 감독의 연출, 배우의 연기, 영상, 스토리 등의 세부 항목의 구성을 살펴보고, 이들 항목들 사이의 관계 또한 분석하였다. 또한 리뷰의 보도 시기, 리뷰의 길이, 의견의 강도에 따라서 흥행성과와 어떤 관련성이 있는 지를 비교 분석하였다. 분석결과에 따르면, 언론에 보도된 전문가 평가는 높은 긍정적 성향을 보여주었다. 시기별 차이에서 개봉전의 작품성 평가가 개봉주보다 높게 나타났다. 개봉전과 개봉주의 리뷰에는 개봉 1주 후보다 배우 평가를 비롯한 더 다양한 세부 항목 평가를 포함하는 것으로 나타났다. 영화별 리뷰의 숫자와 흥행의 관계에서도 정적으로 유의미한 상관관계를 확인할 수 있었다.