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초록

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온라인 리뷰는 네트워크 기술의 발전을 통해 그 영향력이 확대되고 있다. 특히, 사전 정보로 통해 소비가 결정되는 영화는 온라인 리뷰가 소비자들의 영화 결정에도 중요한 영향을 미치고 있다. 이에 본 연구는 영화관련 온라인 리뷰를 영화 소비 후 소비자들의 평가 정보라 가정하고, 이를 활용한 영화 흥행성과 예측모형을 제시하고자 한다. 선행 연구를 통하여 영화관련 온라인 리뷰에 감독, 배우, 스토리, 효과 등의 독립적인 속성 및 종합적인 평가가 있음을 확인하였으며, 본 연구에서는 각 속성을 2 개 이상 평가하고 있는 복합형 리뷰 10 가지를 추가하여 총 15 가지로 온라인 리뷰 분류하였다. 2010 년부터 2013 년까지 개봉한 한국영화 중 상업영화 209 개의 개봉 첫 주 온라인 리뷰를 온라인 리뷰 마이닝을 진행하고, 최종적으로 리뷰 마이닝 결과를 판별분석을 통한 영화 흥행성적 예측모형을 제시한다. 판별분석을 실시한 결과, 온라인 리뷰로부터 도출된 감독, 배우, 효과 및 스토리 관련 평가와 개봉 첫 주 전체 온라인 리뷰 수가 유의미하게 변별하였다.

목차

Abstract
 Ⅰ. 서론
 Ⅱ. 이론적 배경
  2.1 영화 관련 정보와 흥행
  2.2 영화 온라인 리뷰 분류
 Ⅲ. 연구 방법
  3.1 연구 절차
  3.2 온라인 리뷰 분류 기준
  3.3 온라인 리뷰 데이터 수집
 Ⅳ. 영화 리뷰 마이닝
  4.1 1 차 학습 데이터
  4.2 온라인 리뷰 분류 기법
  4.3 특징 단어 목록
  4.4 온라인 리뷰 마이닝 결과
 Ⅴ. 분석결과 및 예측모형
  5.1 데이터 전처리
  5.2 판별분석을 통한 예측모형
 Ⅵ. 연구 결과 및 의의
  6.1 연구 결과 토의
  6.2 연구의 한계 및 향후 연구 방향
  6.3 연구의 학술적/실무적 의의
 참고문헌

저자

• 조승연 [ Seung-Yeon Cho | Graduate School of Information, Yonsei University ]
• 김현구 [ Hyun-Koo Kim | Graduate School of Information, Yonsei University ]
• 김범수 [ Beom-Soo Kim | Graduate School of Information, Yonsei University ]
• 김희웅 [ Hee-Woong Kim | Graduate School of Information, Yonsei University ]

참고문헌