• ETRI Journal
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• 제36권4호
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• pp.581-590
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• 2014

This study investigates the impact of tweets on box office revenue. Specifically, the study focuses on the times when tweets were written by examining the impact of pre- and post-consumption tweets on box office revenue; an examination that is based on Expectation Confirmation Theory. The study also investigates the impact of intention tweets versus subjective tweets and the impact of negative tweets on box office revenue. Targeting 120 movies released in the US between February and August 2012, this study collected tweet information on a daily basis from two weeks before the opening until the closing and box office revenue information. The results indicate that the disconfirmation that occurs in relation to the total number of pre-consumption tweets for a movie has a negative impact on box office revenue. This premise suggests that the formation of higher expectations of a movie does not always result in positive results in situations where tweets on perceived movie quality after watching spread rapidly. This study also reveals that intention tweets have stronger effects on box office revenue than subjective tweets.

• 지식경영연구
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• 제18권2호
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• pp.65-83
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• 2017

Word-of-mouth (WOM), the communication between consumers offline, has transformed to include electronic word-of-mouth(eWOM), which has grown in its influence due to the advancements in communication technology. Despite the fact that many researchers have studied the impact of WOM and eWOM on the performance of movies in the movie industry, there still exists much controversy. Therefore, this study investigates the relationship of eWOM's volume and valence with the box office revenue for 2 years in Korean movies industry. The results show that the volume of eWOM, which is expected to related to awareness diffusion, is more important than the valence in the early stage of movie release. And in the later stage, the valence of eWOM which is expected to related to persuasion effect influences the box office revenue. In addition, the relationship of the volume and valence on box office revenue in both early and later stage can be increased through the interaction with the star power which raises the familiarity or the movie genre which causes the high arousal.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제20권4호
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• pp.301-309
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• 2013

This paper predicts gross box office revenue for domestic films using the Korean film data from 2008-2011. We use three regression methods, Linear Regression, Random Forest and Gradient Boosting to predict the gross box office revenue. We only consider domestic films with a revenue size of at least KRW 500 million; relevant explanatory variables are chosen by data visualization and variable selection techniques. The key idea of analyzing this data is to construct the meaningful explanatory variables from the data sources available to the public. Some variables must be categorized to conduct more effective analysis and clustering methods are applied to achieve this task. We choose the best model based on performance in the test set and important explanatory variables are discussed.

• 경영과학
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• 제32권1호
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• pp.133-145
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• 2015

Motion picture industry in Korea has been growing constantly and aroused various kinds of research attention. Particularly, the introduction of official box-office database service brought quantitative studies. However, approaches based on diffusion models have been rarely found with domestic film markets. In addition to the fundamental statistical review on Korea and US film markets, we applied a diffusion model to daily box-office revenue. Unlike conventional preference of Gamma distribution on the film markets, estimation results proved that BMIC can also explain the trend of daily revenue successfully. The comparison with BMIC showed that there is a distinctive difference in diffusion patterns of Korea and US film markets. Generally, word-of-mouth effect appeared more significant in Korea.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.49-65
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• 2014

구전(WOM: Word of Mouth)는 주변 사람들에게 상품에 대한 경험을 입에서 입으로 전달하는 현상을 말하며 소셜 미디어의 발전으로 온라인 구전(eWOM: Electronic Word of Mouth) 형태로 발전하였다. 구전 효과의 중요성으로 인해서 대부분의 기업들의 자사의 상품이나 서비스에 대한 온라인 구전에 촉각을 세우고 있으며, 특히 영화와 같은 경험재의 경우에는 그 영향력이 더욱 크다. 본 연구에서는 영화 커뮤니티에 대한 사회 네트워크 분석을 통해서 영화 흥행성과 지표인 매출에 미치는 영향요인을 규명하고자 한다. 영화 흥행성과 연구들에서 주요하게 다루어진 영화에 대한 구전의 크기(volume)와 방향성(valence)과 같은 구전 요인들을 추가하여, 구전 네트워크의 중심성 척도를 영향 요인에 고려하였다. 구전의 크기, 방향성, 그리고 3가지 중심성 척도(연결 중심성, 매개 중심성, 근접 중심성)의 최종 영화 매출에 영향 관계를 가설로 설정하였다. 제시한 연구 모형을 검증하기 위하여 대표적인 온라인 영화 커뮤니티 사이트인 IMDb(Internet Movie Database)에서 영화 구전 데이터를 수집하였고, Box-Office-Mojo사이트에서 영화 매출 데이터를 수집하였다. 2012년 9월부터 1년 동안, 주간 Top-10에 포함된 적이 있는 영화들을 대상으로 하였으며, 총 103개의 영화가 선정되어 이 영화들에 대한 메타 데이터와 커뮤니티 데이터가 수집되었다. 영화 커뮤니티 네트워크는 평가자들간의 댓글 관계를 기초로 구축하였다. 본 연구에서 사용한 3가지 중심성 척도는 사회 네트워크 분석 도구인 NodeXL을 사용하여 계산되었으며, 각 영화별 커뮤니티 참여자들의 중심성 척도의 평균값을 활용하였다. 가설 검증의 사전 분석을 위한 상관관계 분석에서는 3가지 중심성 척도간에 상관 관계가 높은 것으로 파악되어서, 각각에 대하여 별도로 회귀분석을 수행하였다. 분석 결과, 기존 연구와 일관성 있게 구전의 크기와 방향성은 영화 성과지표인 최종 매출에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 또한 구전 네트워크 내의 참여자 매개중심성 평균은 영화의 최종 매출에 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 하지만 연결중심성과 근접중심성은 최종 매출에 영향을 주지 못하는 것으로 나타났다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.167-173
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• 2017

인공지능으로 대표되는 4차 산업혁명에 대한 관심이 증가함에 따라 사회 전반에 빅데이터 및 머신러닝 활용하려는 움직임이 활발해지고 있다. 이러한 움직임은 다양한 분야에서의 예측 시스템 개발로 현실화되고 있다. 특히 영화 산업에서는 투자, 마케팅 등에 활용을 위해 흥행 여부를 사전에 예측하고자하는 여러 가지 시도가 있어왔다. 예전에는 영화에 대한 정적 데이터만을 고려한 예측이 주류를 이뤘으나, 최근에는 실시간으로 생성되는 소셜 데이터를 활용하여 예측하고자하는 노력이 진행되고 있다. 본 논문에서는 영화의 정적 데이터와 더불어 기사, 블로그, 영화평 등 다양한 피드백 정보를 활용한 예측 기법을 제안한다. 또한 제안한 기법을 활용하여 상대적으로 흥행에 성공한 영화만을 대상으로 이들의 흥행정도를 정량적으로 추정할 수 있는지의 여부를 실험적으로 평가하였다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.67-83
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• 2018

2013년 누적인원 2억명을 돌파한 한국의 영화 산업은 매년 괄목할만한 성장을 거듭하여 왔다. 하지만 2015년을 기점으로 한국의 영화 산업은 저성장 시대로 접어들어, 2016년에는 마이너스 성장을 기록하였다. 영화산업을 이루고 있는 각 이해당사자(제작사, 배급사, 극장주 등)들은 개봉 영화에 대한 시장의 반응을 예측하고 탄력적으로 대응하는 전략을 수립해 시장의 이익을 극대화하려고 한다. 이에 본 연구는 개봉 후 역동적으로 변화하는 관람객 수요 변화에 대한 탄력적인 대응을 할 수 있도록 주차 별 관람객 수를 예측하는데 목적을 두고 있다. 분석을 위해 선행연구에서 사용되었던 요인 뿐 아니라 개봉 후 역동적으로 변화하는 영화의 흥행순위, 매출 점유율, 흥행순위 변동 폭 등 선행연구에서 사용되지 않았던 데이터들을 새로운 요인으로 사용하고 Naive Bays, Random Forest, Support Vector Machine, Multi Layer Perception등의 기계학습 기법을 이용하여 개봉 일 후, 개봉 1주 후, 개봉 2주 후 시점에는 차주 누적 관람객 수를 예측하고 개봉 3주 후 시점에는 총 관람객 수를 예측하였다. 새롭게 제시한 변수들을 포함한 모델과 포함하지 않은 모델을 구성하여 실험하였고 비교를 위해 매 예측시점마다 동일한 예측 요인을 사용하여 총 관람객 수도 예측해보았다. 분석결과 동일한 시점에 총 관람객 수를 예측했을 경우 보다 차주 누적 관람객 수를 예측하는 것이 더 높은 정확도를 보였으며, 새롭게 제시한 변수들을 포함한 모델의 정확도가 대부분 높았으며 통계적으로 그 차이가 유의함으로써 정확도에 기여했음을 확인할 수 있었다. 기계학습 기법 중에는 Random Forest가 가장 높은 정확도를 보였다.

• Asia Marketing Journal
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• 제15권1호
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• pp.43-55
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• 2013

Since movies are experience goods, consumers are easily influenced by other consumers' behavior. For moviegoers, box office rank is the most credible and easily accessible information. Many studies have found that the relationship between a movie's box office rank and its revenue departs from the Pareto distribution, and this phenomenon has been named "increasing returns to information." The primary objective of the current research is to apply the empirical model proposed by De Vany and Walls (1996) to the Korean movie market in order to examine whether the same phenomenon prevails in the Korean movie market. The other purpose of the present study is to provide managers with useful implications about the release timing of a movie by finding different curvatures that depend upon seasonality. The empirical test on the Korean movie market shows similar results as prior studies conducted on the U.S., Hong Kong, and U.K. movie markets. The phenomenon of increasing returns is generated by information transmission among consumers, which makes some movies become blockbusters and others bombs. The proposed model can also be interpreted in such a way that a change in the rank has a nonlinear effect on the movie's performance. If a movie climbs up the chart, it would be rewarded more than its proportion. On the other hand, if a movie falls down in the ranks, its performance would drop rapidly. The research result also indicates that the phenomenon of increasing returns occurs differently depending on when the movies are released. Since the tendency of the increasing returns to information is stronger during the peak seasons, movie marketers should decide upon the release timing of a movie based on its competitiveness. If a movie has substantial potential to incur positive word-of-mouth, it would be more reasonable to release the movie during the peak season to enjoy increasing returns. Otherwise, a movie should be released during the low season to minimize the risk of being dropped from the chart.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.169-186
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• 2020

본 연구는 2013년부터 2019년까지 최근 7년간 가장 안정적인 관객동원력이 검증된 127인의 유력 제작자와 감독, 배우를 선별하고, 이들 간의 네트워크를 사회연결망 분석(SNA)을 통해 조망하였다. 또한 1998년부터 2012년까지에 흥행작 대상으로 진행된 선행 연구 결과와의 비교를 통해 변화 추이에 대해서도 설명하였다. 최근 7년간 최상위 관객동원력을 보여준 제작자는 강혜정, 장원석, 이유진, 한재덕이었고, 감독으로는 봉준호, 김용화, 류승완이 선정되었다. 배우의 경우 송강호, 하정우, 황정민이 안정적인 관객동원력을 확인받았다. 한편 127인의 유력 영화인들이 형성한 관계망을 근접 중심성, 연결 중심성, 위세 중심성, 매개 중심성을 통해 분석한 결과, 제작자로는 한재덕, 장원석, 배우로는 조진웅, 마동석, 황정민을 주축으로 한 강력한 소그룹 네트워크가 발견되었다. A급 스타 배우가 상대적으로 매우 부족한 국내 영화 제작 현실을 고려하면 이러한 편향된 네트워크로 인한 긍정적인 측면 못지않게 다양성 훼손 등의 부작용도 있을 수 있기에 경계가 필요하다. 본 연구는 그 동안의 국내 영화 흥행 요인 연구에서 논의된 적이 없는 제작자의 포지션을 연결망에 포함하여 분석했으며, 흥행작 도출에 있어 단순히 동원 관객 수에 의존하지 않고 실질적인 손익분기점 도달 여부를 확인함으로써 정확한 흥행작과 유력 영화인을 선정했다는 데에서 의미를 지닌다. 그러나 관계망에서 매니지먼트사의 위치와 역할을 제시하지 않았다는 점에서 한계를 남겼기에 이에 대한 후속 논의가 필요하다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.82-92
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• 2012

최근 스마트폰의 급속한 보급과 LTE와 같은 통신망의 발전에 따라 모바일 기기를 통해 소셜게임을 즐기는 인구가 크게 증가하고 있다. 특히, 애니팡, 캔디팡 등과 같이 쉽게 즐길 수 있는 캐주얼 게임용 모바일 소셜게임을 즐기는 인구가 대부분을 차지하고 있으며, 장시간의 플레이로 인한 건강 문제가 사회적 이슈로까지 등장하고 있다. 그러나, 게임의 단순성 때문에 오래 지속되지 못하고 3개월 정도를 주기로 이용자가 대폭 감소하는 것으로 나타났으며, 장시간 게임을 해도 실제로 게임 아이템을 구입하는 이용자는 많지 않다. 또한, 카카오톡과 같은 플랫폼 제공 기업 이외에 실제로 게임 개발을 하고 있는 개발사는 출시한 게임이 흥행에 성공해도 큰 수익을 얻고 있지 못하는 것으로 나타났다. 본 논문은 이러한 어려움을 극복하고자 연구되었다. 최근 다양한 형태로 등장하고 있는 모바일 소셜게임 시장의 동향 분석과 더불어 수익 구조 및 수익 모델을 살펴보고, 이를 통해 모바일 소셜게임 출시 후 단기적인 흥행에 끝나지 않고 지속적으로 수익을 창출하기 위한 방안을 제시한다. 또한, 분석된 수익모델을 일본의 대표적인 성공 게임 사례에 적용하여 이용자의 몰입에 대한 구체적인 방안을 제시한다. 본 논문은 모바일 소셜게임에 대한 최신 시장정보의 제공, 수익구조 및 수익모델의 분석, 이용자 몰입 방안에 대한 실무적 함의를 제공한다는 측면에서 큰 의의가 있다.