Box Office Hit Prediction Using Data mining and Text mining

데이터마이닝과 텍스트마이닝을 활용한 영화 흥행 예측

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.