Predicting Financial Success of a Movie Using Bayesian Choice Model

베이지안 선택 모형을 이용한 영화흥행 예측

영화는 대표적인 경험재로 가치판단이 주관적이고 제품 수명주기가 매우 짧아 예측의 불확실성이 높기 때문에 이를 정량적인 방법으로 모형화하기는 쉽지 않다. 이러한 한계점에도 불구하고 한 영화의 상업적 성공을 예측하는 것은 영화 제작자나 배급사, 극장 등 모든 주체에게 수익과 직결되는 중요한 문제이기 때문에 지금까지 다양한 통계 모형이 제시되었다. 그러나 이들 모형의 대부분은 영화흥행에는 영향을 미치나 측정할 수 없는 효과를 반영하지 못한다거나, 추정 모수의 효과가 모든 영화에 대해서 같다는 동일성 가정으로 인해 영화간 이질성을 고려하지 못하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 추정 모수의 사전분포를 모호사전분포로 정의함으로써 변수들의 불확실성을 반영할 수 있고, 영화간 이질성을 고려할 수 있는 베이지안 선택 모형을 제안하였다. 모수의 사후분포는 마코프체인 몬테카를로 기법인 깁스 샘플러를 이용하여 추정하였다. 또한, 감독, 배우, 장르 등의 영화 별 속성 변수뿐만 아니라, 입소문에 의한 영화관람 결정 등의 구전효과와 경쟁영화의 개봉으로 인한 효과를 반영할 수 있는 변수를 추가하여 모형의 정확성을 높였다. 2005년과 2006년 상반기에 상영된 영화를 바탕으로 모형을 구축하고 인공신경망 모형과 비교한 결과, 전체적인 예측 정확도에서는 인공신경망 모형과 비슷한 결과를 보이나 상업적으로 성공한 영화를 예측하는 데에는 베이지안 선택모형이 보다 더 우수한 것으로 나타났다. 또한, 개봉 주의 경쟁심화 정도 및 개봉 첫 주의 스크린 수 등이 영화 흥행에 가장 중요한 변수로 나타났으며, 영화 개봉 전 그 영화에 대한 기대치가 높을수록 흥행 성적 또한 좋음을 알 수 있었다. 배우의 힘 및 계절성, 영화 평점 등은 이질성을 고려하지 않은 전체수준에서는 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났으나, 그룹 간 이질성을 반영한 모형에서는 어느 정도 흥행한 영화를 만들기 위해서는 고려되어야 할 요소로 나타났다.렇지 않을 경우 적절한 벤치마킹 대상을 도출할 때까지 추가적인 분석과정을 반복한다. 제안한 방법을 통하여 조직은 기술적 생산 가능성 외에도 다양한 조직 운영 관점에서 적절한 벤치마킹 대상을 선정할 수 있으며, 이에 따른 목표를 수립할 수 있을 것으로 기대한다. 또한 더 나아가 global efficiency 관점에서 효율적 조직이 되기 위하여 단계적인 벤치마킹 대상 선정과 이에 따른 목표를 수립하는데도 유용하리라 판단된다.$1.20{\pm}0.37L$, 72시간에 $1.33{\pm}0.33L$로 유의한 차이를 보였으므로(F=6.153, P=0.004), 술 후 폐환기능 회복에 효과가 있다. 4) 실험군과 대조군의 수술 후 노력성 폐활량은 수술 후 72시간에서 실험군이 $1.90{\pm}0.61L$, 대조군이 $1.51{\pm}0.38L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.620, P=0.013). 5) 실험군과 대조군의 수술 후 일초 노력성 호기량은 수술 후 24시간에서 $1.33{\pm}0.56L,\;1.00{\ge}0.28L$로 유의한 차이를 보였고(t=2.530, P=0.017), 술 후 72시간에서 $1.72{\pm}0.65L,\;1.33{\pm}0.3L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.540, P=0.016). 6) 대상자의 술 후 폐환기능에 영향을 미치는 요인은 성별로 나타났다. 이에 따른 폐환기능의 차이를 보면, 실험군의 술 후 노력성 폐활량이 48시간에 남자($1.78{\pm}0.61L$)가 여자($1.27{\pm}0.45L$)보다 더 높게 나타났으며 (t=2.170, P=0.042), 72시간에도 역시 남자($2.16{\pm}0.56L$)가 여자($1.50{\pm}0.47L$)보다 더