Currently, the influence of the Internet portal sites that can make it quick and easy to contact the vast amount of information is increasing. Users can connect the Internet through a portal to obtain information, such as communication between Internet users, which can be used to meet a variety of purposes. People are exposed to a variety of information from other users in the search for a movie and get information. The impact on the reviews and ratings with the limited number of characters of the film allows users to form a relationship to the movie, decide whether you want to see the movie or find another movie. but, the user can not read the whole movie review. When user see the overall evaluation, the user can receive the correct information. This research conducted a study on the prediction of the rating by the use of review data. Information of reviews, is divided into two main areas: the"fact" and "opinion". "Fact" is to convey the dispassionate information and "Opinion" is, to represent the user's feelings. In this study, we built sentiment dictionary based on the assessment and evaluation of the online review and applied to evaluate other movies. In the comparative study with a simple emotion evaluation technique, we found the suggested algorithm got the more accurate results.
International journal of advanced smart convergence
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v.8
no.2
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pp.140-146
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2019
Andrew Niccols's movie Gattaca (1997) inspired the formulation of the "Gattaca Argument" concerning the negative outcome of biotechnology, which has since been critiqued especially in the context of transhumanism and posthumanism. According this argument the development of genetic enhancement will produce a genetic discrimination and lead us to serious form of inequality. However, in particular transhumanists deny that here are reasons to worry and advocating instead the transformation of human condition in terms of genetic enhancement. Moreover, they question that genetic enhancement will necessarily lead to social inequality. In what follows, we will reexamine the Gattaca Argument and its critiques based on the movie in order to reassess the role the movie plays in the subsequent scholarly discussion. We will argue that existing critiques fall short of capturing the problem posed in the movie - the problem of the inhumane. Based on a hermeneutic approach to the movie we will both reconstruct the arguments and evaluate the transhuman counterarguments in terms of modern history of philosophical ideas.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.10
no.3
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pp.51-59
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2010
There have been proposed several movie recommendation algorithms based on Collaborative Filtering(CF). CF decides neighbors whose ratings are the most similar to each other and it predicts how well users will like new movies, based on ratings from neighbors. This paper proposes a new method to improve the result predicted by CF based on genres of the movies seen by users. The proposed method can be combined to the most of all existing CF algorithms. In this paper, a performance evaluation has been conducted between an existing simple CF algorithm and CF-Genre that is the proposed genre-based method added to the CF algorithm. The result shows that CF-Genre improves 3.3% in prediction performance over existing CF algorithms.
The purpose of this study is to analyze the characteristics of different images of movie costume centering on the actresses. The perfect examples are the characters from the movie "The Devil Wears Prada", in which the film is about the fashion leaders of the world. This study consists of visual data as well as images including some scenes from the movie. The sources were collected from relative media, articles in journals, internet sites relating to the movies and photos and we have analyzed differentiated each of the character's wardrobes and its characteristics appearing in each image. The result of this study is as follows. First, the characteristic image of Andy, the main character (Anne Hathaway) in the movie changed dramatically. Andy'swardrobe is focused on the character's makeover in the movie as the character changes from a slob dresser to an assistant of the editor-in-chief of the number one fashion magazine in the world. Each scene definitely shows different styles of the latest premier designers' clothes and accessories. On the other hand, Miranda Priestly appears as the fashion leader and icon throughout the whole movie. Her career look in each scene was very chic and sophisticated in the office while her party dresses were sexy and glamorous in the movie where she was at many of the promotion parties and events. The second analysis of characteristic images of movie costumes is comparing the styles of Andy, Miranda and Emily(the other assistant of Miranda). Andy's wardrobe was divided Into two situations-before working for the magazine and while working for Miranda. As Andy's wardrobe began to upscale, the clothing images of Emily and Miranda became less fashionable. As a result of this study, the movie costumes played a vital role in expressing the changes and differentiating each character's images.
In recent years, IT advancement has brought out the new Internet communication environment such as online social network services, where people are connected in global network without temporal and spatial limitation. The popular use of online social network helps people share their experience and preference for specific products and services, thus holding large potential to significantly affect firms' business performance through Word-of-Mouth (WOM). This study examines the role of online social network in raising WOM effect on the movie industry by comparing with the similar role of Internet portal, another major online communication channel. Analyzing 109 movies and data from both Twitter and Naver movie, we found that significant WOM effect exists simultaneously in both Twitter and Naver movie. However, we also found that different figures of online viral effects exist depending on the popularity of movies. In the hit movie group, before the movie release, the WOM effect occurs only in Twitter while the WOM effect arises in both Twitter and Naver movie at the same time after the movie release. In the less-popular (or niche) movie group, the WOM effect occurs in both Twitter and Naver movie only before the movie release. Our findings not only deepen theoretical insights into different roles of the two online communication channels in provoking the WOM effect on entertainment products but also provide practitioners with incentive to utilize SNS as strategic marketing platform to enhance their brand reputations.
This study examines structures and characteristics of movie consumption media. Using survey data, this research focused on combinations of movie platforms including theater, video, DVD, terrestrial television, cable television and the Internet. The results indicated that there were forty eight combinations in accessing theatrical movies. The market share of theaters was approximately 33.5%. However, this has increased to 64.50% in case of integrating other movie consumption media. The results of Chi-Square analysis showed that although the older movie-goers prefer to theaters, the youngers like to access other movie media. In addition, many movie-goers tended to replicate their viewing at the theater.
This study examined the characteristics of movie reviews based on emotional expressions, using the structural analysis. Major results were as follows; firstly, the most cited emotional expression was 'fun'. Fun was the important discriminator for evaluating movies. Secondly, cluster analysis results found that although Korean movies were clustered by many emotional expressions such as fun, immersion and impression, foreign movies were grouped by joust an emotional expression including fun. Internet users tended to divide foreign movie into two kinds of movies such as fun movie and boring movies.
International journal of advanced smart convergence
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v.10
no.4
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pp.72-83
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2021
The use of the predictive analytics (PA) powered by the artificial intelligence (AI) is more important in the movie sector during the COVID-19 pandemic, because Hollywood witnessed the impact of the 'Netflix Effect' and began to invest in data and AI. Our purpose is to discover a few cases of the AI centered PA in the movie industry value chain based on five objectives of PA: Compete, grow, enforce, improve, and satisfy. Even if movie companies' interest is to predict future success for competing with over-the-tops (OTTs) at a first glance, it is observed, once they start to use the PA with the AI, they try to utilize the enhanced PA platforms for remaining four objectives. As a result, ScriptBook, Vault, Pilot, Cinelytic and Merlin Video (Merlin) are use cases for the objective 'compete.' Movio of Vista Group International and Datorama of Salesforce are use cases for the objective 'grow.' Industrial Light & Magic (ILM) and Geena Davis Institute on Gender in Media (GDI) with Disney are use cases for the objective 'enforce.' Watson, Benjamin, and Greenlight Essential are use cases for the objective 'improve.' Disney Research (DR) with Simon Fraser University and California Institute of Technology is the use case for the objective 'satisfy.'
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.1
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pp.101-107
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2014
This paper presents an efficient distributed recommendation system using clustering collaborative filtering algorithm in distributed computing environments. The system was built based on Hadoop distributed computing platform, where distributed Min-hash clustering algorithm is combined with user based collaborative filtering algorithm to optimize recommendation performance. Experiments using Movie Lens benchmark data show that the proposed system can reduce the execution time for recommendation compare to sequential system.
This study is purposed to analyze the characteristics of different images of Hollywood movie costumes centering on the costumes of actresses who are the fashion leaders creating fashions especially focusing on those in 1930s. The scope of this study covers the movie costumes selected from the movies ranging from 1930 to 1939 centering on the Hollywood movies produced and released by large movie distributors and the movie costumes of heroins that exerted great influences on the culture and clothing history of 1930s were examined. As for the methods of study, visual data and image data including movies were collected through related dissertations, articles in journals, internet sites relating to movies and photos and we have analyzed each of the characteristics of the movie costumes appearing in each image. The result of this study is as follows. Firstly, ethnic images were the reflection of orientalism that was popular in the fashion of the age with the purpose of highlighting the exotic appearances of the actresses and were the cases where the characters of the actresses had to be expressed in ethnic styles due to the spatial backgrounds of movie works. Secondly, glamorous images were highlighting the appeals of plump breasts, shoulder lines and the bodies constricted in the middle and the Hollywood movie costumes in 1930s. The smooth and flowing silhouettes of the heroins of the age were mainly long and slim patterns and female's images were expressed by highlighting the beauty of leg lines or especially by halter neck evening dresses that exposed backs and covered breasts. Thirdly, mannish images reflected tough images of males in order to further highlight the reality of the characters of the heroins of the age pursuant to the emergence of the opinions advocating the equality between men and women.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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