본 연구는 영화 마케팅에 있어 핵심적인 마케팅 커뮤니케이션 수단으로 기능하는 영화 포스터에 함축된 이미지 특성이 영화의 흥행 성과에 미치는 영향을 탐색적으로 분석하였다. 이를 위하여 이미지 분석에 널리 사용되는 합성곱 신경망(convolutional neural networks) 기반 이미지 딥러닝 모형을 활용하여 영화 포스터에 담긴 장르적 특색의 정도를 측정한 장르 점수(genre score)를 추출하였다. IMDB에서 직접 수집한 영화 19,551건의 포스터 이미지에 대한 딥러닝 학습을 진행한 후, 추출된 장르 점수가 영화의 박스오피스 성적에 미치는 효과를 회귀분석을 통해 추정하였다. 분석 결과, 일부 장르에 대하여 포스터에 담긴 장르적 특성이 흥행 성과에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 영화 포스터가 흥행에 미치는 효과와 메커니즘을 규명한 초기 계량 연구라는 점에서 이론적 시사점을 가진다. 영화 마케팅의 주요 광고 수단으로서, 광고의 성과 지표와 그에 대한 효과를 계량적으로 검증한 연구라는 점에서도 의의를 가진다. 또한, 본 연구는 영화 포스터의 디자인과 마케팅 커뮤니케이션에 있어 실무자들에게 유용한 통찰을 제공할 것으로 기대한다.
This study analyzes the effect of movie posters, which function as a key tool of marketing communication in movie marketing, on the movies' box office performance performances. First, we utilize a convolutional neural networks-based image deep learning model to extract the genre score, which measures the degree of genre characteristics reflected in a movie poster image. Then, we estimated the effect of genre score on movie box office performance using the data of 19,551 movies collected from IMDB. The results show that the poster's genre characteristics have a significant effect on the movie's box office performance. This study has theoretical implications as it is one of the earliest studies to quantitatively examine the effects and mechanisms of movie poster images on box office performance. It is also valuable in that, as a major advertising tool in film marketing, it is one of the rare studies to quantify the advertisement's performance and to assess the effects. Moreover, we expect this study to provide useful insights for practitioners in marketing communication regarding movie posters.
I. 서론
II. 문헌 연구
III. 연구방법
IV. 분석 결과
V. 결론
참고문헌