This study focused on whether the existence and type of originals have any effects on box-office performance of the movie. Cultural products have characteristics of experience goods of which consumers hardly know the value of the products before they actually experience the products. To reduce the uncertainty, movie producers may want to use existing contents already made for other type of cultural products, which is generally called of One Source Multi Use. Using 381 Korean box-office data during January 2010 and September 2012, this study found that, first, the existence of original affects positively the movie's box office performance, second, the fiction based original has a positive effect on the movie's box office performance while cartoon and movie/TV based originals do not, and third, the movie type(commercial movie) positively moderates the relationship between fiction based original and movie performance. This study showed that box-office performance is not only affected by the characteristics of the movie itself, but also affected by other conditions including the use of existing originals created for other purposes.
The rapid growth of information technology and mobile service platforms, i.e., internet, google, and facebook, etc. has led the abundance of data. Due to this environment, the world is now facing a revolution in the process that data is searched, collected, stored, and shared. Abundance of data gives us several opportunities to knowledge discovery and data mining techniques. In recent years, data mining methods as a solution to discovery and extraction of available knowledge in database has been more popular in e-commerce service fields such as, in particular, movie recommendation. However, most of the classification approaches for predicting the movie popularity have used only several types of information of the movie such as actor, director, rating score, language and countries etc. In this study, we propose a classification-based support vector machine (SVM) model for predicting the movie popularity based on movie's genre data and social network data. Social network analysis (SNA) is used for improving the classification accuracy. This study builds the movies' network (one mode network) based on initial data which is a two mode network as user-to-movie network. For the proposed method we computed degree centrality, betweenness centrality, closeness centrality, and eigenvector centrality as centrality measures in movie's network. Those four centrality values and movies' genre data were used to classify the movie popularity in this study. The logistic regression, neural network, $na{\ddot{i}}ve$ Bayes classifier, and decision tree as benchmarking models for movie popularity classification were also used for comparison with the performance of our proposed model. To assess the classifier's performance accuracy this study used MovieLens data as an open database. Our empirical results indicate that our proposed model with movie's genre and centrality data has by approximately 0% higher accuracy than other classification models with only movie's genre data. The implications of our results show that our proposed model can be used for improving movie popularity classification accuracy.
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.
Existing researches on movie genre have been focusing on the relationship between a specific genre and performance of a movie. However, most of films cross into multiple genres and new approach is needed for analyzing a genre network. In this study social network analysis was used to analyze the genre centrality and its relationship with movie performance by developing a genre network, i.e. network among multiple genres constructed via genre co-occurrence pattern in a specific movie. Three index of genre centrality, eigenvector centrality, degree centrality, and bonacich power centrality, were tested for the valued genre network. Results showed that the relationship between genre centrality and movie performance appeared to be inverted U-shaped. This empirical finding is in line with the theory of ambidexterity which emphasizes the balance of exploration and exploitation. In addition, this study can provide practical implications for movie producers, distributors, and theaters that need to develop genre strategies.
Book adaptation has been considered an effective strategy in filmmaking. This paper examines the relationship between the box office sales and the performance of its original book focusing on category extension, especially investigating reciprocal spillover effect from a movie to the book. With empirical data, two-way causality between performance of the extension brand (i.e., movies) and that of the parent brand (i.e., books) was examined to test the existence of reciprocal spillover effect. In addition, a linear model was used to test the moderating roles of extension characteristics. The results revealed that the higher the movie's box office sales, the higher the original book's sales after movie's release. The authors also found moderation effects such that if the book has high level of brand awareness prior to movie's release, or if there is a movie tie-in version, or when the book is mentioned in movie trailer, or if the movie is released shortly after the book's publication, then the strength of spillover effect is superior. The current empirical investigation is meaningful considering it provides implications to both buyers and sellers of the extension rights, contributing to the literature of reciprocal spillover effects in category extension.
In the past, the elements that determine the movie performance were directors, movie stars, the number of opening screens, on-line ratings or distributing agencies. However, the word-of-mouth effect has changed this trends. So the influence of word of mouth grows more and more strong at this stage of the Internet and smart phones being widely prevalent. I fix my sight upon SNS which is one of the medium of arousing the word-of-mouth effect, and I have a purpose to cast light upon a real example of the influence of SNS on the movie performance. The way is to analyze SNS activities that accompany the process of production and showing of , which is said to have had an beneficial effect of SNS among the enormously successful movies last year. It is relevant to provide a new milestone regarding the movie performance through the successful case of SNS activities by examining the word-of-mouth activities through SNS in the manner of the period division of the pre-release, the early stage of release and the maturity.
Kim, Jae-Kyeong;Cho, Yoon-Ho;Kim, Seung-Tae;Kim, Hye-Kyeong
Asia pacific journal of information systems
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v.15
no.3
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pp.223-241
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2005
In spite of the rapid growth of mobile multimedia contents market, most of the customers experience inconvenience, lengthy search processes and frustration in searching for the specific multimedia contents they want. These difficulties are attributable to the current mobile Internet service method based on inefficient sequential search. To overcome these difficulties, this paper proposes a MOBIIe COntents Recommender System for Movie(MOBICORS-Movie), which is designed to reduce customers' search efforts in finding desired movies on the mobile Internet. MOBICORS-Movie consists of three agents: CF(Collaborative Filtering), CBIR(Content-Based Information Retrieval) and RF(Relevance Feedback). These agents collaborate each other to support a customer in finding a desired movie by generating personalized recommendations of movies. To verify the performance of MOBICORS-Movie, the simulation-based experiments were conducted. The results from this experiments show that MOBICORS-Movie significantly reduces the customer's search effort and can be a realistic solution for movie recommendation in the mobile Internet environment.
Multiplex movie cinemas are cultural spaces where an indefinite number of people from a variety of classes and ages can enjoy movies, food, and leisure all together in one place at the same time. Those facilities which a great number of people use together like multiplex movie theaters are relatively vulnerable to fire safety, compared with other facilities to protect from fire. Considering the special nature and vulnerability of multiplex movie theaters from a fire safety standpoint, this study aims to seek measures to acquire fire safety performance of the specific facilities by selecting exemplary models of local multiplex movie theaters, performing fire and evacuation simulations for them, and reviewing and analyzing their present problems in evacuation safety as well as the relevant regulations of many countries.
This article analyzes film performances in the Korean movie market utilizing three-stage models that incorporate available information in three different stages of the movie life cycle, i.e., at the time of its release, at the end of the first week, and at the end of its life cycle. Based on the premise that the performance of a movie is affected principally by factors of scale, evaluation, and competition, we attempted to ascertain the effects on these factors on performances, and how they differ in different stages. Also, by analyzing domestic and foreign movies released in Korea separately, we were able to compare the different effects of the three factors on the performances of the two categories of movies. Additionally, our movie performance models incorporated herding behavior among the customers. Our results demonstrate that herding is prominently observed after the first week only for domestic movies. In general, the scale factor has been shown to be most important for movie performances in all stages. For foreign films, it is particularly critical for the first week and total performances. Whereas the evaluation factor influences domestic film performance more strongly at the screen choice stage, it affects the performance of foreign films more strongly in the later stages of the life cycle. As compared to foreign films, domestic film performance appears to be more sensitive to the competition factor. We also discuss the effects of covariates such as genre and symbolicity on movie performance.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.26
no.3
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pp.19-27
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2019
In this study, we propose a methodology for predicting the movie audience based on movie information that can be easily acquired before opening and effectively distinguishing qualitative variables. In addition, we constructed a model to estimate the number of movie audiences at the time of data acquisition through the configured variables. Another purpose of this study is to provide a criterion for categorizing success of movies with qualitative characteristics. As an evaluation criterion, we used information gain ratio which is the node selection criterion of C4.5 algorithm. Through the procedure we have selected 416 movie data features. As a result of the multiple linear regression model, the performance of the regression model using the variables selection method based on the information gain ratio was excellent.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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