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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2014.10
- 수록면
- 527 - 538 (12page)
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수요 예측은 영화 산업에서 매우 중요한 문제이다. 최근 들어 트위터(Twitter), 페이스북(Facebook)과 같은 소셜미디어의 비정형 텍스트 데이터를 이용하여 영화 흥행을 예측하고 분석하는 시도들이 활발하게 이루어지고 있다. 기존에는 주로 데이터의 주기별 변화량을 측정하여 데이터 양과 영화 흥행간의 상관성을 분석하거나 데이터에 대해 감성의 극성 값을 부여하는 오피니언 마이닝을 통해 영화의 흥행 추이를 예측하였다. 하지만 이러한 정량적 접근만으로는 관객들이 영화를 선택하게 된 근거나 영화의 어떤 속성을 선호하는지를 알 수 없기 때문에 영화의 흥행 요인을 밝히는데 한계가 있었다. 따라서 본 연구는 트위터 데이터를 수집한 후 빈도수 측정을 통해 트윗의 내용을 대표하는 토픽(topic) 키워드를 추출하여 관객들의 관심을 반영하는 영화적 속성들이 무엇인지를 밝히고, 그 속성들에 대한 관객들의 반응을 분석함으로써 영화의 흥행에 영향을 미친 요인들을 제시한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 소셜 분석 솔루션을 이용한 영화 흥행 연구현황
Ⅳ. 실험 및 시스템 구현
Ⅴ. 영화 <변호인>의 흥행 요인 분석
Ⅵ. 결론 및 향후 연구
참고문헌
참고문헌 (33)
참고문헌 신청
1. [단행본] - 시로타 마코타 / 2013 / 빅데이터의 충격 / 한빛미디어 : 26 ~
2. [학술대회논문] - 송길영 / 2012 / Social Big Data Mining Service : 활용의 예 / 한국 IT 서비스 학회 학술대회 논문집 2012 (3) : 161 ~ 187
3. [단행본] - 황승구 / 2013 / 빅데이터플랫폼 전략 / 전자신문사 : 150 ~
4. [학술대회논문] - 강지훈 / 2014 / 데이터마이닝기법을 활용한 영화 흥행 실적 예측 기법 / 대한산업공학회 춘계학술대회논문집 2014 (5) : 142 ~ 154
5. [학술지(정기간행물)] - 권선주 / 2014 / 영화 흥행성과의 분석과 예측: 뉴스와 웹사이트 데이터 이용 / 문화경제연구 17 (1) : 35 ~ 56
2. [학술대회논문] - 송길영 / 2012 / Social Big Data Mining Service : 활용의 예 / 한국 IT 서비스 학회 학술대회 논문집 2012 (3) : 161 ~ 187
3. [단행본] - 황승구 / 2013 / 빅데이터플랫폼 전략 / 전자신문사 : 150 ~
4. [학술대회논문] - 강지훈 / 2014 / 데이터마이닝기법을 활용한 영화 흥행 실적 예측 기법 / 대한산업공학회 춘계학술대회논문집 2014 (5) : 142 ~ 154
5. [학술지(정기간행물)] - 권선주 / 2014 / 영화 흥행성과의 분석과 예측: 뉴스와 웹사이트 데이터 이용 / 문화경제연구 17 (1) : 35 ~ 56
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