이 연구는 미국시장에서 개봉 첫 주 흥행 1위를 기록한 할리우드 영화의 흥행성과 결정요인을 분석하였다. 분석대상은 2014년부터 2018년까지 5년 동안의 주별 흥행 1위를 기록한 총 149편 영화이다. 흥행 성과의 경우 미국 내 흥행성과와 해외 매출을 포함한 전체 흥행성과 두 가지로 설정하였다. 흥행성과 결정요인은 제작비, 개봉스크린 규모, 전문가/네티즌 평점 및 참여빈도, 배급사, 리메이크 여부, 성수기 여부, 등급, 장르 등의 11개이다. 분석은 두 가지 흥행 성과에 대한 각각의 결정요인 검증을 중심으로 하였고, 장르별 제작비 규모 차이 또한 고려하는 방법을 적용해 진행하였다. 분석결과 미국 내 흥행성과와 해외를 포함한 전체 흥행성과의 경우 각각 서로 다른 결정요인이 확인되었으며, 제작비 1억불을 기준으로 장르를 구분해 분석할 경우 다수의 선행연구에서 흥행성과의 주요 결정요인으로 확인되었던 개봉스크린 규모의 영향력이 검증되지 않는 모델이 나타났다. 이는 새롭고 좀 더 세밀한 모델을 바탕으로 향후 흥행성과 연구가 진행될 필요가 있음을 보여준다.
본 연구는 영화의 원작의 존재 여부와 그 형태가 영화의 흥행 성적에 미치는 영향에 대해 초점을 맞춘다. 문화 상품은 실제로 소비하기 전에는 그 가치를 알기 힘든 경험재의 성격을 띠기 때문에 문화 상품의 소비자인 영화 관람객이 직면하는 불확실성을 감소시키기 위한 방법의 한 가지로서 기존에 존재하는 스토리를 이용하는 One Source Multi Use를 이용할 수 있다. 본 연구에서는 영화진흥위원회에서 제공하는 영화관 입장권 통합전산망(www.kobis.or.kr)에서 수집한 2010. 1. 1 - 2012. 9. 30 기간의 국내 개봉된 한국영화 381편의 데이터를 사용하여 영화의 원작이 영화 흥행에 미치는 영향을 다중회귀분석을 통하여 분석하였다. 분석 결과 원작의 존재는 영화의 흥행에 유의한 정(+)의 영향을 미치고, 원작의 형태 중 소설 원작의 영화가 흥행에 유의한 정(+)의 영향을 미치며, 이러한 소설 원작의 영향력은 상업 영화에서 더욱 큰 것으로 나타났다. 본 연구는 영화 흥행에 영향을 미치는 영화의 내부적 요인에 대한 기존 연구를 확장하여 영화 산업 외부에서 창작된 문화 콘텐츠도 영화의 흥행에 영향을 미칠 수 있음을 실증적으로 보여주었다.
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.
본 연구는 영화 리뷰 값이 1000개 이상인 673개의 영화를 대상으로 영화 장르별로 관객들이 느끼는 감정 어휘의 분포를 탐색하고 영화 흥행도와 감정 어휘의 관계를 파악하는데 목적이 있다. 분석을 위해 네이버 영화 리뷰를 크롤링하고 감정 어휘 사전을 활용하여 7개의 대표 감정 어휘, 영화 티켓 판매액, 영화 관람 관객 수, 상영 스크린 수, 한 스크린 당 영화 관람 관객 수, 영화의 장르, 영화의 영문 이름으로 구성된 데이터를 생성하였다. 연구 목적을 위한 분석은 상관관계 분석 방법과 Parallel coordinates 시각화 분석 방법을 사용하였다. 연구 결과로는 첫째, 장르에 따른 영화 흥행도를 분석하여 영화 흥행도가 가장 높은 장르는 코미디이고 가장 낮은 장르는 호러라는 결과를 확인하였다. 둘째, 모든 장르에서 'Happy'와 'Surprise'의 값이 높게 나오지만 다른 장르들에 비해 판타지 장르의 영화는 지루한 감정이 많이 느껴지고, SF장르의 영화는 화나는 감정이 많이 느껴진다는 결과를 확인 하였다. 셋째, 모든 장르의 감정 어휘 별 상관관계를 분석하여 Disgust'의 값이 높아질 때 'Anger'의 값도 높아지고, 'Happy'의 값이 높아질 때 'Surprise'의 값은 낮아진다라는 결과를 확인하였다. 넷째, 영화 흥행도에 따른 감정 어휘를 분석하여 영화 흥행도와 'Happy'는 선형 관계이지만 영화 흥행도와 'Fear'는 비선형 관계인 것을 확인 하였다.
영화 매출에 대한 연구가 많이 있었지만 공통적인 핵심주제는 영화 매출에 대한 효율적인 예측모델을 훈련하는 것이다. 그러나 과거의 연구에서는 예측 오차를 발생시키는 요인에 대한 분석이 부족하여 이러한 오차를 줄이는 방법에 대한 연구가 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 같은 시기에 개봉되고 있는 영화들 간의 영향이 예측 오차에 대한 주요인이라는 가정하에 한 영화가 다른 경쟁영화에서 영향을 받는 정도(경쟁값)를 분석하여 영화매출예측 성능을 향상시키는 것을 목표로 한다. 경쟁값을 예측하기 위하여, 먼저 경쟁값의 극성(양수/음수)에 대해 분류하고 양수의 확률과 음수의 확률을 계산한 다음 회귀분석을 이용하여 양수인 값과 음수인 값을 예측한다. 마지막으로, 확률값과 예측값을 통하여 경쟁값의 기댓값을 계산하여 초기 예측된 매출을 보정한다. 실험 결과에 의하면 제안 방법을 통하여 영화 매출 예측의 정확도가 향상됨을 알 수 있었다.
본 연구는 2015년 중국 극장에서 개봉된 200편 영화를 대상으로 영화 흥행 수익에 영향을 미치는 요인들에 대해 분석하였다. 회귀분석결과 중국 극장 개봉영화 흥행에 유의미하게 영향을 미치는 요인들은 주연배우인기지수, 온라인평점, 제작사 파워, 중국제작영화여부 였으며, 배급사 파워, 영화의 장르, IP활용여부, 제작사/배급사 결합여부는 유의하지 않은 것으로 나타났다. 이는 영화의 장르가 주요한 영향을 미쳤던 기존 연구결과와는 차이가 있으며, 인터넷으로 평가되는 주연 배우 인기지수, 온라인 평점 등이 흥행수익에 영향을 미치는 가장 중요한 요소로 나타나 중국 극장에서 상영되는 영화 흥행에 온라인 마케팅 요소가 영향을 미치는 주요한 요인으로 부각되고 있음을 알 수 있다.
본 연구는 2003년부터 2008년까지 한국에서 개봉된 애니메이션 영화들을 분석대상으로 하여 해당 영화의 흥행성과에 영향을 미치는 요인들을 고찰하고자 한다. 종속변수는 전국 총관객수이다. 총관객수에 영향을 미치는 요인이 무엇인지 고찰하기 위해 독립변인은 배급사 파워, 개봉스크린 규모, 개봉시점, 속편형태, 수상실적, 영화의 국적 및 등급, 그리고 전문가 평점과 네티즌의 온라인평점으로 설정되었다. 회귀분석 결과에서 전국 관객수에 유의미한 영향력을 미치는 변수는 개봉스크린 규모, 할리우드직배사의 배급, 여름시즌 개봉, 그리고 네티즌 평점이다. 본 연구는 한국 영화시장에서 애니메이션 흥행성과에 대한 분석을 시도했다는 점에서 의의를 찾을 수 있을 것이다.
공연예술 기관에서의 공연에 대한 흥행 예측은 공연예술 산업 및 기관에서 매우 흥미롭고도 중요한 문제이다. 이를 위해 출연진, 공연장소, 가격 등 정형화된 데이터를 활용한 전통적인 예측방법론, 데이터마이닝 방법론이 제시되어 왔다. 그런데 관객들은 공연안내 포스터에 의하여 관람 의도가 소구되는 경향이 있음에도 불구하고, 포스터 이미지 분석을 통한 흥행 예측은 거의 시도되지 않았다. 그러나 최근 이미지를 통해 판별하는 CNN 계열의 딥러닝 방법이 개발되면서 포스터 분석의 가능성이 열렸다. 이에 본 연구의 목적은 공연 관련 포스터 이미지를 통해 흥행을 예측할 수 있는 딥러닝 방법을 제안하는 것이다. 이를 위해 KOPIS 공연예술 통합전산망에 공개된 포스터 이미지를 학습데이터로 하여 Pure CNN, VGG-16, Inception-v3, ResNet50 등 딥러닝 알고리즘을 통해 예측을 수행하였다. 또한 공연 관련 정형데이터를 활용한 전통적 회귀분석 방법론과의 앙상블을 시도하였다. 그 결과 흥행 예측 정확도 85%를 상회하는 높은 판별 성과를 보였다. 본 연구는 공연예술 분야에서 이미지 정보를 활용하여 흥행을 예측하는 첫 시도이며 본 연구에서 제안한 방법은 연극 외에 영화, 기관 홍보, 기업 제품 광고 등 포스터 기반의 광고를 하는 영역으로도 적용이 가능할 것이다.
본 연구는 중국에서 개봉된 영화의 흥행성과에 영향을 미치는 요인들을 발견하고자 하였다. 중국 영화 시장의 2010~2014년도 흥행 100위권 내 영화 총 499편을 분석대상으로 설정하였다. 선행연구에 기초하여 종속변수로 영화 박스오피스 실적을 선정하였고, 독립변수로는 영화 장르, 배우파워, 감독파워, 속편, 리메이크, 상영시기, 수상경력, 온라인 평점, 배급사, 제작지역을 투입하였다. 회귀분석 결과, 장르, 수상경력, 속편, 리메이크, 상영시기, 제작지역, 감독파워, 배우파워(제2주연), 온라인 평점이 중국 개봉 영화의 박스오피스 실적에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히, 온라인 평점과 속편의 영향력이 상대적으로 높게 나타났다. 이러한 결과는 중국 영화시장을 대상으로 마케팅 및 제작 전략을 수립할 때 효과적으로 활용할 수 있을 것이다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제20권4호
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pp.301-309
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2013
This paper predicts gross box office revenue for domestic films using the Korean film data from 2008-2011. We use three regression methods, Linear Regression, Random Forest and Gradient Boosting to predict the gross box office revenue. We only consider domestic films with a revenue size of at least KRW 500 million; relevant explanatory variables are chosen by data visualization and variable selection techniques. The key idea of analyzing this data is to construct the meaningful explanatory variables from the data sources available to the public. Some variables must be categorized to conduct more effective analysis and clustering methods are applied to achieve this task. We choose the best model based on performance in the test set and important explanatory variables are discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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