18.224.53.202
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KCI 후보
빅데이터 분석을 통한 천만 관객 영화 예측 모델
A Model of Predictive Movie 10 Million Spectators through Big Data Analysis
우종필 ( Jong-pil Yu ) , 이응환 ( Eung-hwan Lee )
UCI I410-ECN-0102-2019-500-001350243

최근 5년(2013~2017년) 연속 영화 총 관객 수가 2억 명이 넘는 국내 영화 산업에서 천만 관객을 돌파한 한국 영화 간에는 어떤 요인이 영향을 미쳤는지 분석해 보았다. 일반적으로 천만 관객 돌파에 영향을 주는 요인으로는 스크린 수와 평점을 중요하게 보는 시각이 많았다. 본 연구에서는 스크린 수, 평점을 포함하고 추가적으로 4가지 요인을 설정하여 가설을 수립하고 빅데이터 분석을 통해 천만 관객 돌파 유무와의 상관관계를 분석했다. 이를 통해 천만 관객 돌파 예측 정확도는 91%, 누적 관객 수 예측 정확도는 99.4%까지 맞추는 유의미한 결과를 얻었다.

In the last five years (2013~2017), we analyzed what factors influenced Korean films that have surpassed 10 million viewers in the Korean movie industry, where the total number of moviegoers is over 200 million. In general, many people consider the number of screens and ratings as important factors that affect the audience’s success. In this study, four additional factors, including the number of screens and ratings, were established to establish a hypothesis and correlate it with the presence of 10 million spectators through big data analysis. The results were significant, with 91 percent accuracy in predicting 10 million viewers and 99.4 percent accuracy in estimating cumulative attendance.

Ⅰ. 서 론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 선행 연구
Ⅳ. 연구 방법론
Ⅴ. 결 론
[자료제공 : 네이버학술정보]
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