빅데이터 온라인 댓글 분석을 통한 슈퍼히어로 영화의 시청자 반응 분석
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 장다윤 | - |
dc.contributor.author | 김지윤 | - |
dc.date.accessioned | 2021-09-02T02:44:23Z | - |
dc.date.available | 2021-09-02T02:44:23Z | - |
dc.date.created | 2021-08-18 | - |
dc.date.issued | 2021 | - |
dc.identifier.issn | 2287-4089 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hongik/handle/2020.sw.hongik/15750 | - |
dc.description.abstract | 본 연구는 국내 관객에게 흥행하는 슈퍼히어로 장르의 시청자 반응을 빅데이터 온라인 댓글 분석으로 영화의 흥행 요인을 알아보고자 한다. 흥행에 미치는 요인을 분석하여 국내영화 기획자 또는 제작자들에게 슈퍼히어로 영화의 흥행 요인에 따른 제작 방향과 범위를 제시하고자 한다. 슈퍼히어로 영화 50개의 시청자 댓글을 텍스트마이닝 기법으로 댓글의 키워드를 분석하고, 텍스트 감성 분석을 하여 긍정과 부정의 비율을 알아보았다. 슈퍼히어로 장르에서는 극 중 캐릭터를 연기한 배우의 이름보다는 캐릭터 이름의 빈도수가 높았으며, 원작에 대한 기대감을 나타내는 키워드와 영화의 제작사에 대한 언급도 높았다. 시청자 댓글의 감성 분석을 통해 긍정과 부정의 비율을 분석하고 비교하였는데, 슈퍼히어로 장르 영화의 댓글은 50개 영화 모두 긍정의 감성이 부정보다 높게 나타났다. 슈퍼히어로 장르가 영화 흥행에 미치는 영향력을 알아보기 위해 검증한 결과, 네티즌 평점은 관객 수에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 슈퍼히어로 장르 영화에서 댓글의 긍정 및 부정은 관객 수에 영향을 끼치지 않는 결과가 나왔다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 디자인융복합학회(구.한국인포디자인학회) | - |
dc.title | 빅데이터 온라인 댓글 분석을 통한 슈퍼히어로 영화의 시청자 반응 분석 | - |
dc.title.alternative | A study on the Responses Analysis of Viewers of Superhero Films Based on Their Online Reviews from the Big Data | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 김지윤 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 디자인융복합연구(구.인포디자인이슈), v.20, no.2, pp.39 - 57 | - |
dc.relation.isPartOf | 디자인융복합연구(구.인포디자인이슈) | - |
dc.citation.title | 디자인융복합연구(구.인포디자인이슈) | - |
dc.citation.volume | 20 | - |
dc.citation.number | 2 | - |
dc.citation.startPage | 39 | - |
dc.citation.endPage | 57 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.identifier.kciid | ART002709949 | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | Big Data | - |
dc.subject.keywordAuthor | Online Reviews | - |
dc.subject.keywordAuthor | Sentimental Analysis | - |
dc.subject.keywordAuthor | Superhero Films | - |
dc.subject.keywordAuthor | Textmining | - |
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