빅데이터를 통해 살펴본 영화평과 영화 평점 - 영화평의 주요 특징과 흥행 성적과의 관계를 중심으로 - (Research on Movie Reviews and Ratings Through Big Data - Focused on Relationship Between Major Features of Movie Reviews and the Box Office Outcomes -)

서지정보

· 발행기관 : 한국소비문화학회
· 수록지 정보 : 소비문화연구 / 25권 / 1호 / 1 ~ 26페이지
· 저자명 : 전호성

초록

본 연구는 온라인 구전인 영화평과 영화 평점이 갖는 특징을 이해하고자 2015년 이후 1,000만 관객 이상을 동원해 상업적으로 성공했다고 판단되는 12개의 영화를 대상으로 네이버 영화 포털에 올라온 관객들의 영화평과 영화 평점을 약 52만 건 수집하였다. 그리고 관련한 문헌 연구와 수집한 빅데이터를 사용하여 영화평에서 확인된 주제어들이 영화 평점과 갖는 관계, 영화 평점에 달린 공감수가 관객수에 미치는 조절적 영향 그리고 영화 평점이 스크린 수를 매개로 관객수에 미치는 영향과 같은 세가지 연구 문제를 확인하였다. 연구 문제 1은 텍스트로 제시된 영화평에서 어떤 주제어들이 언급되었을 때 영화의 평점과 높은 관련성을 맺고 있는지를 확인하였다. 연구 문제 1을 확인하고자 토픽 모델링을 통해 5개의 토픽을 도출하였으며 각 토픽별로 유사하게 묶인 주제어들을 바탕으로 영화평들의 특징들을 확인할 수 있었다. 분석 결과 토픽 1부터 3까지는 영화의 내용과 관련한 토픽 주제어(i.e., 스토리/배경, 배우, 감독/연출)로 분류할 수 있었고 토픽 4부터 5는 영화에 대한 평가와 관련한 토픽 주제어(i.e., 감동/재미, 비판)로 구분할 수 있었다. 5개의 토픽들을 매개 변수로 하여 영화평과 영화 평점 사이의 관계를 확인하였을 때 토픽 4나 토픽 5와 관련한 주제어들이 영화평에서 많이 출현할수록 영화가 받는 평점과 높은 관련성을 맺고 있는 것을 확인할 수 있었다.
연구 문제 2를 확인하기 위해 조절 회귀분석을 수행한 결과 분석의 대상이 되는 12개 영화 중 8개 영화에서 유사 조절 효과가 발견되었으나 순공감 개수는 영화 평점과의 상호작용을 통해 관객수 동원에 부정적인 영향을 주고 있었다. 이는 긍정적인 영향을 예상한 연구 문제 2와는 다른 결과를 보여주고 있어서 향후 영화 포털에 등록한 영화평이나 영화 평점에 대해 ‘좋아요’로 표현되는 공감수의 효과에 대한 추가적인 연구가 필요할 수 있음을 시사하고 있었다. 연구 문제 3은 기존 연구들이 영화 자체를 분석의 단위로 삼아 개봉 후 수시로 변화하는 스크린 수의 매개 효과를 확인하는 것이 어려웠던 점에서 출발하였다. 연구 문제 3은 이를 확인하기 위해 영화의 개봉날짜를 기준으로 영화진흥위원회 통합전산망 KOBIS의 통계정보와 네티즌들이 네이버 영화 포털에 등록한 영화 평점을 연계하였다. 그리고 영화가 개봉된 시점부터 날짜를 기준으로 영화 평점과 관객수 사이의 인과관계를 스크린 수를 매개로 하여 확인하였다. 분석 결과 영화 평점은 관객수에 직접적인 영향을 주기도 하지만 스크린 수의 변동에도 영향을 줌으로써 스크린 수의 변화를 통한 간접적인 영향도 제공하는 것으로 나타났다. 특징적인 점은 대다수 영화에서 영화 평점이 관객수에 미치는 영향은 직접 효과보다는 스크린 수를 통한 간접 효과가 더 큰 것을 확인할 수 있었다.

영어초록

This study started with 3 research questions with 12 movies regarded as having more than 10,000,000 movie viewers in Korea. After gathering about 520,000 movie reviews listed on Naver movie portal through R program, we conducted topic modeling analysis to confirm the research question 1 assuming that the evaluative comment is more related with movie rating in movie portal. Through analysis, we categorized various movie comments into 5 topics. Topic 1 is related movie story. Topic 2 explains roles of actors. Topic 3 is centered on director. Topic 4 means the movie viewer’s satisfaction about movie. And topic 5 contains criticism about movie. After conducting parallel mediation analysis using 5 topics as mediator variables, we found that topic 4 and 5 are related customer’s movie grading supporting research question 1.
Previous researches probing the relationship between movie reviews and box office outcomes used movie itself as unit of analysis. However, we think that these approaches could not cover the dynamics of movie reviews. Thus, this research linked the data-base provided at KOBIS with number of movie reviews and ratings listed on Naver movie portal on daily basis to confirm the second and the third research questions. After doing regression analysis to confirm research question 2, we found quasi-moderating effects in 8 of the 12 films. But the interaction variable between net empathy and movie ratings negatively affected audience mobilization. It showed different results from what research question 2 expected. At the research question 3, we think that the comments found at movie review portal might influence film distributer’s decision about the number of movie screens. Thus, this study assumed that the number of movie screens could take the role of mediator on the link between movie ratings and box office outcomes. According to the mediation analysis, movie viewer’s evaluations influence the box office outcomes through the number of movie screens. Interestingly, indirect effect of the number of movie screens might be greater than direct effect of movie ratings on the box office outcomes in Korea.

참고자료

· 없음