Analyzing K-POP idol popularity factors using music charts and new media data using machine learning

머신러닝을 활용한 음원 차트와 뉴미디어 데이터를 활용한 K-POP 아이돌 인기 요인 분석

The K-POP market has become influential not only in culture but also in society as a whole, including diplomacy and environmental movements. As a result, various papers have been conducted based on machine learning to identify the success factors of idols by utilizing traditional data such as music and recordings. However, there is a limitation that previous studies have not reflected the influence of new media platforms such as Instagram releases, YouTube shorts, TikTok, Twitter, etc. on the popularity of idols. Therefore, it is difficult to clarify the causal relationship of recent idol success factors because the existing studies do not consider the daily changing media trends. To solve these problems, this paper proposes a data collection system and analysis methodology for idol-related data. By developing a container-based real-time data collection automation system that reflects the specificity of idol data, we secure the stability and scalability of idol data collection and compare and analyze the clusters of successful idols through a K-Means clustering-based outlier detection model. As a result, we were able to identify commonalities among successful idols such as gender, time of success after album release, and association with new media. Through this, it is expected that we can finally plan optimal comeback promotions for each idol, album type, and comeback period to improve the chances of idol success.

K-POP 시장은 문화를 넘어 외교, 환경 운동 등 사회 전반에 미치는 영향력이 지대해지고 있다. 이에 따라 아이돌의 성공 요인을 알아내고자 음원, 음반 등 전통적 데이터를 활용하여 머신러닝 기반으로 다양한 논문들이 수행되고 있다. 하지만, 기존의 선행 연구는 최근 아이돌의 인지도에 미치는 인스타그램 릴스, 유튜브 쇼츠, 틱톡, 트위터 등과 같은 뉴미디어 플랫폼의 영향을 반영하지 못했다는 한계점이 있다. 따라서 기존의 연구로는 매일 변화하는 미디어 트렌드를 고려하지 못하여 최근 아이돌 성공 요인의 인과관계를 뚜렷하게 밝히는데 어려움이 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문은 아이돌 관련 데이터의 수집 시스템과 분석 방법론을 제안한다. 아이돌 데이터의 특이성을 반영한 컨테이너 기반 실시간 데이터 수집 자동화 시스템을 개발해, 아이돌 데이터 수집의 안정성과 확장성을 확보하고 K-Means 클러스터링 기반 이상치 탐지 모델을 통해 성공 아이돌 군집을 비교, 분석한다. 그 결과, 성별, 앨범 발매 시기 후 성공 시점, 뉴미디어와의 연관성 등 성공 아이돌들의 공통점을 파악할 수 있었다. 이를 통해, 최종적으로 각 아이돌별, 앨범 형태별, 컴백 시기에 따른 최적 컴백 프로모션을 기획해 아이돌의 성공 가능성을 증진할 수 있을 것으로 기대한다.