영화흥행을 위한 빅데이터 활용효과에 관한 연구: <명량>의 오피니언 마이닝 처리과정 중심으로 (Big Data's Effect on its Practical Use for Box-office Success of Films : Focus on the Process of Management of Opinion Mining on )

서지정보

· 발행기관 : 한국엔터테인먼트산업학회
· 수록지 정보 : 한국엔터테인먼트산업학회논문지 / 9권 / 2호 / 81 ~ 90페이지
· 저자명 : 김진욱

초록

본 연구는 영화흥행 예측을 위한 마케팅을 빅데이터 활용에서 시작한다.
영화마케팅에서 SNS의 강력한 플랫폼을 활용하여 영화에 대한 수용자의 태도와 성향을 파악하는 것은 영화 개봉 전 관객들을 끌어오는 데에 매우 중요한 요소이다. 영화는 감성적 소비재로써 객관적인 정보뿐만 아니라 주관적인 구전 정보들이 관객들에게 주는 신뢰감이 더 크기 때문에 데이터의 수집 및 분류작업은 필수적이라 할 수 있다. 이러한 이론적 배경을 토대로 2014년 여름에 엄청난 흥행기록을 세운 영화 <명량>을 빅데이터 처리과정인 오피니언마이닝을 통해, SNS에서 평가한 개개인의 영화에 대한 데이터정보를 분류작업 한다면 다수의 영화소비자들의 영화에 대한 기대와 만족도를 구체적으로 파악할 수 있을 것이다.
기존의 영화마케팅에 대한 연구들은 제작사나 배급사의 입장에서 과거의 성공사례를 이용하여 흥행요인을 찾고자하는 연구가 대부분이었다. 그러나 영화는 예술성과 더불어 첨단기술과 테크놀로지 융합에 의해 만들어진 종합예술이므로 관객들은 여러 가지 요인에 의해 영화를 선택하며 영화흥행은 몇 개의 요소로 결정되지 않는다. 따라서 본 연구는 영화선택의 높은 예측을 하는 관객의 관람 전 후, SNS 이용자들의 심리요인들을 분석한다. 이렇게 지각된 정보요인들을 데이터화하여 최근 이슈가 되고 있는 빅데이터를 활용해 영화마케팅 전략을 도출한다.
분석결과, 영화마케팅에 있어 빅데이터 분석은 영화흥행을 예측하는데 기존의 마케팅 분석보다 가장 적은 ±6% 이하의 오차범위를 이끌어 냈다.
이러한 결과는 궁극적으로 영화제작사와 영화마케터들에게 중요한 요소로 작용하게 되고, 무엇보다도 빅데이터 분석은 동시대에 개봉한 영화들의 마케팅 전략 포인트와 차기 영화에 중요한 준거자료가 될 것이다.

영어초록

This study starts big data analysis for box-office prediction of film marketing.
In film marketing, Utilizing the powerful platform, SNS, identifying the attitude and preference of consumers on the film is the information needed for marketing in attracting audiences prior to releasing the films. Film is a sensational consumer good that subject mouth information as well as objective information provide much of reliability to audiences. Therefore, it is inevitable to collect and classify the data. Theoretical background, one can predict how successful a film will be.
Also, we can find out about the opinion mining and the open source of the films through the NoSQL software system, analysis the <Roaring Currents> 2014. Through this analysis, information about personal preference on the film evaluated in SNS, in other words; mouth communication of films is to be organized as data and classified properly to identify expectation and satisfaction of consumers on the film in details.
Most of the previous studies dealing with film marketing used success cases in the past in the perspective of manufacturers or distributors in order to find the factors for the box office hit. However, films are relevant to the comprehensive art comprised of advanced technology and convergence along with artistic features. Therefore, audiences select with several factors, and the box office hit of a film is not determined by only a few elements. Therefore, this study is intended to identify the influence of SNS after watching the film through satisfaction and also analyze psychological factors of SNS users by regarding the expectation of SNS communication before audiences with high anticipation on film selection watched the film as a previous study. Utilizing information elements perceived hereof, it is intended to suggest for film marketing strategies by using big data.
As for results of the analysis, big data analysis on the film marketing has derived the smallest error range (±6%) to existing marketing analysis in expecting the box office hit. This not only serves as a standard data for marketing strategies point for films being released at the similar period but also contributes significantly to the next films.

참고자료

· 없음