유통배급단계에서의 영화흥행예측

영화리뷰의 텍스트마이닝을 이용하여

대부분의 영화흥행 예측모형에는 영화제작, 관람객, 영화상영 등에 관한 다양한 변수들이 사용된다. 그러나 영화가 개봉된 유통배급단계에서 가장 중요한 변수중의 하나는 입소문의 진원지인 관람객과 관련된 영화리뷰라고 할 수 있다. 지금까지 다양한 변수들이 사용된 대부분의 예측모형에서는 영화리뷰가 감성변수로 치환되어 분석에 사용되었는데 이 경우 영화흥행에 대한 입소문의 내용 등을 구체적으로 파악하기 어렵다는 한계를 가진다고 할 수 있다. 본 논문에서는 온라인 포털 사이트의 영화리뷰를 구성하는 단어만을 영화흥행 예측모형의 독립변수로 하여 영화흥행실적과의 관계를 LASSO모형을 이용하여 파악하고자 하였다. 이를통해 영화리뷰가 영화흥행여부에 미치는 예측력을 평가하였으며 영화흥행에 영향을 미치는 영화리뷰상의 단어들을 조사하였다. 조사결과 단어들의 LASSO회귀계수는 영화흥행여부와 상관관계를 가지고 있었는데 흥행영화의 리뷰에 나오는 경향이 강한 단어일수록 계수 값이 증가하는 반면 비흥행영화의 리뷰에 나오는 경향이 강할수록 감소하는 관계를 보였다. 이와 같은 결과로 영화리뷰를 이용한 영화흥행예측은 세부적인 입소문 등 영화 유통배급단계에서의 추가적인 투자계획에 활용될 수 있다고 할 수 있다.

Most movie box office predictive models use various variables related to movie production, audience, and movie screening. However, one of the most important variables in the distribution stage when a movie is released is the movie review related to the audience, that is the subject of word of mouth. In most predictive models in which various variables have been used so far, movie reviews have been substituted into emotional indices for additional analysis. In this case, it can be said that it has a limitation in that it is difficult to specifically grasp the contents of word of mouth about the movie. In this paper, only words constituting movie reviews on online portal sites were used as independent variables in the movie box office predictive model, and the relationship with movie box office performance was identified using the LASSO model. Through this, the predictive power of movie reviews on movie box office success was evaluated, and the words in movie reviews that affect movie box office were investigated. As a result of the analysis, the LASSO regression coefficients of words had a correlation with the success of the movies. The LASSO regression coefficients increased as the words appeared in reviews of successful movies, but decreased as they appeared in reviews of unsuccessful movies. As a result, it can be said that movie box office prediction using movie reviews can be helpful for planning additional investment strategy at the distribution stage.