의사결정나무와 다중회귀분석을 활용한 영화 VOD 흥행 예측 및 주요 흥행 요인 분석 :

문진희

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자료유형: 학위논문

저자정보: 문진희 (서울과학기술대학교, 서울과학기술대학교 대학원)

지도교수: 금영정

발행연도: 2016

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2016

데이터 마이닝을 활용한 영화 VOD 흥행 예측 및 주요 흥행 요인 분석

문진희 , 금영정 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2016.11 학술대회자료

의사결정나무와 다중회귀분석을 활용한 영화 VOD 흥행 예측 및 주요 흥행 요인 분석

문진희 2016.01 학위논문

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영화 배급 플랫폼의 확대와 관객들의 콘텐츠 소비 변화로 인해 최근 영화 산업에서 디지털 온라인 시장의 중요성이 매우 커지고 있다. 디지털 온라인 시장의 중요성이 높아짐에 따라 관련 연구도 증가하고 있지만, 기존 연구의 대부분이 디지털 온라인 시장 특성에 대한 정성적 연구와 소비자들의 VOD 구매 요인에 대한 연구로, 영화 VOD 콘텐츠 흥행에 관한 실증 연구는 매우 부족하다. 따라서 본 연구에서는 데이터마이닝 기법을 활용하여 영화 VOD의 수요를 예측하고, 흥행하는 VOD와 흥행하지 못한 VOD의 특징을 살펴보았다.
본 연구는 다음과 같은 단계로 구성된다. 첫째, 2013년부터 2016년 8월까지 서비스된 영화 VOD 중에서 월별 이용 건수가 상위 100위 안에 포함되는 영화 230편의 데이터를 수집한다. 둘째, 의사결정나무 기법과 다중회귀분석을 통해 training data로 예측 모델을 구축하고, test data에 대한 6개월간의 VOD 누적 이용 건수를 예측한다. 셋째, 두 가지 예측 모델에서 사용된 공통 주요 변수인 최대 스크린 수, 홀드백, 4주차 관객 수, 리뷰 수, 청소년 관람 불가 등급의 다섯 가지 변수를 VOD 흥행에 영향을 미치는 주요 요인으로 도출하였다. 넷째, 흥행 VOD와 비흥행 VOD로 영화를 분류하고, 각 그룹 별로 군집 분석을 실시한다. 흥행 VOD에서는 신선한 VOD, 천만 관객 영화, 스타 파워, 19금 범죄액션의 4개 군집이 도출되었고, 비흥행 VOD에서는 진부한 해외영화, 소규모 마니아, 무관심 19금의 3개 군집이 도출되었다. 본 연구의 결과는 영화 산업 활성화를 위한 정책 수립과 영화 관계자들의 의사결정에 효과적으로 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.

I. 서 론 1
1. 연구 배경 및 필요성 1
2. 연구 목적 2
3. 연구 구성 2
II. 문헌 연구 3
1. 영화 산업에서의 디지털 온라인 시장 3
2. 영화 산업에서의 데이터 마이닝 활용 연구 4
III. 연구방법 6
1. 연구 프레임워크 6
2. 데이터 구성 7
3. 영화 VOD 수요 예측 9
4. 영화 VOD 흥행 특성 분석 11
IV. 연구 결과 12
1. 영화 VOD 수요 예측 결과 12
2. 영화 VOD 흥행 특성 분석 결과 20
V. 결 론 25
1. 연구의 결론 25
2. 연구의 한계점 및 추후 연구 25
참고문헌 27
영문초록(Abstract) 29

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