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.
복잡계 과학의 발달에 따라 많은 사회 네트워크들이 분석되어 지고 있다. 우리는 사회 네트워크의 하나로 한국영화 100선을 중심으로 한국 영화배우 네트워크를 구축하고 분석하였다. 현재까지 연결선수, 중간성(betweenness), 결집계수 등 링크수를 중심으로 네트워크의 구조를 분석하는 방향으로 진행되어지고 있다. 하지만 이제는 네트워크의 구조적 분석에서 멈추는 것이 아니라, 나아가 k-core 분석법 등을 이용하여 복잡한 네트워크 속에서 핵심 되는 중심 모듈을 찾아 분석하는 정보 분석 방향으로 진행되어야 할 것이다. 본 논문은 한국 영화 데이터베이스에서 제공하는 한국영화 100선에 출연하는 영화배우 네트워크를 만들어 가중치 유무에 따른 핵심 모듈 분석과 네트워크가 시기별로 확장되어 가는 양상을 분석하였다. 이는 네트워크의 확장 또는 진화를 이해하는 모델을 위한 기초 자료로 활용될 것으로 기대한다.
최근 이용자들이 정보를 공동생산하고 소비하는 웹기반 서비스들이 활발해지면서 이용자가 정보를 이용한 기록이나 이용자가 습득한 정보를 활용하여 생산한 다양한 부가 정보들이 다시 이용자에게 제공되고 있다. 또한 쌍방향으로 이용자들이 소통할 수 있는 정보채널이 다양해짐으로써 공통된 관심사를 가진 이용자의 정보소비 경험을 공유할 수 있는 방법이 활발하게 모색되고 있다. 이 연구에서는 동시출현정보 분석기법과 자아중심 네트워크 분석 기법을 적용하여 IMDB 서비스의 기존 이용자들이 자신이 보고 싶거나 좋아하는 영화를 선별하여 만들어 놓은 영화리스트에 나타난 정보를 토대로 특정 영화를 좋아하는 이용자가 선호할 만한 다른 영화를 찾아낼 수 있도록 연관영화정보를 다각적으로 표현하였다. 한 영화를 기준으로 연관 영화, 감독, 장르로 분석을 한 결과 영화의 테마나 주인공성향과 같은 다양한 자질로도 연관영화가 연결되었고 감독의 경우 영화내용보다는 감독의 인지도에 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한 영화는 주제의 복합성이 큰 것으로 나타나 장르가 연관영화정보를 제공하기에 적합하지 않은 것으로 분석되었다.
본 연구는 개봉일 흥행순위, 특히 개봉일 흥행 1위 여부에 초점을 두고 영화의 최종 흥행 예측 지표를 탐색하고자 한다. 한국 영화시장의 최근 5년간(2013~2017년) 개봉작 총 794편의 자료에 대한 회귀분석을 통해, 개봉일 흥행 1위를 달성한 영화일수록 최종 흥행성과가 더 좋음을 확인하였다. 또한 영화의 질(quality)이 개봉일 흥행 1위 영화의 흥행에 추가적인 영향을 준다고 보기는 어려웠다. 개봉일 흥행 1위 여부 외에 개봉일 대비 일요일 상영횟수 증가 여부도 최종 관객 수에 영향을 가지는 것으로 나타났다. 개봉일 흥행 1위 영화 158편에 대한 추가 분석 결과, 개봉 2주차 관객증가율의 최종 흥행 설명력이 높았다. 영화의 개봉일 흥행과 최종 흥행 간의 상관계수를 연도별로 비교한 결과, 상관계수가 일관된 증가 추세를 보이지는 않았다. 본 연구는 영화 흥행에 대한 새로운 지표들을 발굴하고 해당 지표들의 최종 흥행에 대한 영향이 유의하다는 것을 확인하였다는 점에서 기존 연구와 차별성을 가진다고 볼 수 있다.
Movie is one of the most popular culture ac-tivities in modern society and the composite rt of science and art born in the 20th century. Movie became the great source of setting the fashion. Especially movie costume brought into relief and was accepted by the mass. As a movie stimulates imitation psychology and identification of the general public in fashion. The purpose of this study is to analyze the effects of the movie costume to a modern mass fashion. The times was defined the movies from the early Silent era to the modern Hollywood movie from the late of 1910 to 1990. The way of study were to analyze on the changes and roles of movie costume through documentary records and the influence of set-ting the fashion to the mass fashion and classi-fied it five times-silent era classics neo-classics new look and modern times. The summary of result is as follows, 1, Movie costume affected the dress and the fashion of women is Silent era. That fashion was accelerated by actors' costumes in the mode of 1920. 2. Holloywood movies in the Classics show the essence of the fashion movie costume played a role of a fashion leader and commanded the trend of mass fashion. 3. Practical style was shown because of the war in the Neo-classics. Movie industry was prosperous after the war. But the consequences of the movie costume to the mass fashion were more and more weaken 4. Couture designer's costume had an effect on the mass fashion in the early of New look. But it was behind the fashion for the rise of young fashion. 5. The tastes of the fashion were diversified in Modern times. So the movie fashion was not imitated or popular. The costume of "Pret-a-porter" was used in the movies in the 1980. Spectators became to wear the same style of the actors. The times fashion and movie interacted each other. Movie costume is playing a role of a fashion leader guiding the mass fashion.s fashion.
Purpose - High quality films are affected by both the production stage and various variables such as the size of the movie investment and marketing that changes consumers' perceptions. Consumer preferences should be recognized first to ensure that the movie is successful. If a film is produced without pre-investigation and analysis of consumer demand and taste, the probability of success will be low. This study investigates the balance of production costs, marketing costs, and profits using game theory, suggesting an optimization strategy using the simplex method of linear programming. Research design, data, and methodology - Before the release of the movie, initial demand is assumed to be driven largely by marketing costs. In the next phase, demand is assumed to be driven purely by a movie's production cost and quality, which might also further determine consumer demand. Thus, it is essential to determine how to distribute pure production costs and other costs (marketing) in a limited movie production budget. Moreover, it should be taken into account how to optimally distribute under the assumption that the audience and production company's input resources are limited. This research simplifies the assumptions for large-scale and relatively small-scale movie investments and examines how movie distribution participant profits differ when each cost is invested differently. Results - When first movers or market leaders have to choose both quality and marketing, it has been proven that pursuing a strategy choosing only one is more likely than choosing both. In this situation, market leaders should maximize marketing costs under the premise that market leaders will not lag their quality behind the quality of second movers. Additionally, focusing on movie marketing that produces a quick effect while ceding creative activity to increase movie quality is a natural outcome in the movie distribution environment since a cooperative strategy between market competitors is not feasible. Conclusions - Government film development policy should ignore quality competition between movie production companies and focus on preventing marketing competition. If movie production companies focus on movie production quality improvement then a creative competition would ensue.
Ha, Hyoji;Han, Hyunwoo;Mun, Seongmin;Bae, Sungyun;Lee, Jihye;Lee, Kyungwon
한국컴퓨터정보학회논문지
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제21권5호
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pp.19-29
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2016
This paper suggests a method to refine a massive collective intelligence data, and visualize with multilevel sentiment network, in order to understand information in an intuitive and semantic way. For this study, we first calculated a frequency of sentiment words from each movie review. Second, we designed a Heatmap visualization to effectively discover the main emotions on each online movie review. Third, we formed a Sentiment-Movie Network combining the MDS Map and Social Network in order to fix the movie network topology, while creating a network graph to enable the clustering of similar nodes. Finally, we evaluated our progress to verify if it is actually helpful to improve user cognition for multilevel analysis experience compared to the existing network system, thus concluded that our method provides improved user experience in terms of cognition, being appropriate as an alternative method for semantic understanding.
As movie demands become more and more diversified, it is necessary for movie related firms to segment a whole heterogeneous market into a number of small homogeneous markets in order to identify the specific needs of consumer groups. Relevant market segmentation helps them to develop valuable offer to target segments through effective marketing planning. In this article, we introduce various segmentation methods and compare their advantages and disadvantages. In particular, we analyze "2009~2010 consumer survey data of Korean Film Industry" by using Latent Class Analysis(LCA), a statistical segmentation method which identifies exclusive set of latent classes based on consumers' responses to an observed categorical and numerical variables. It is applied PROC LCA, a new SAS procedure for conducting LCA and finally get the result of 11 distinctive clusters showing unique characteristics on their buying behaviors.
This study recognizes the narrative of the movie as a semiotic system and proposes a structured storytelling analysis model through theoretical basis and empirical analysis. It classifies as 'Narrative 17 Process' which considers the narrative of successful 11 animations as a continuous process of formal structure. It extract the paradigmatic sub-narrative units(NU) centered on the act of the character in each process. The structural pattern of the story types are extracted by comparing and analyzing with 5 NU analysis elements presented in this study. As a result, the 4 story types were consistently classified by the SSD distance value. Therefore, this study propose a storytelling analysis model that can be effectively applied to scenarios and narrative composition stages of movie production.
사람의 영화에 대한 선호도에는 개인의 특성과 영화의 속성을 기반으로 하는 다양한 요인이 연관되어 있다. 영화 추천을 위한 사용자-영화-선호도 연관 관계의 분석 기법으로서, 다중 개념 탐색 기법의 특성을 지닌 infinite relational model (IRM)의 활용 가능성을 확인하고, 이를 기초로 영화 선호 유형에 따른 사용자-영화 군집을 탐색한다. 별점으로 표현되는 명시적인 선호도 데이터에 영화 컨텐츠 관련 메타데이터를 추가하여 학습 데이터를 구성하고, 이에 IRM을 적용하여 공군집화(co-clustering)를 수행한 결과, 해석 가능한 다양한 명시적 연관 관계를 발견하였다. 공군집화 결과를 기초로 개인화 추천에서의 다양한 활용 방안을 논의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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