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Movie Box-office Analysis using Social Big Data

소셜 빅데이터를 이용한 영화 흥행 요인 분석

  • 이오준 (단국대학교 소프트웨어학과) ;
  • 박승보 (단국대학교 미디어콘텐츠연구원) ;
  • 정다울 (단국대학교 소프트웨어학과) ;
  • 유은순 (단국대학교 미디어콘텐츠연구원)
  • Received : 2014.08.19
  • Accepted : 2014.09.11
  • Published : 2014.10.28

Abstract

The demand prediction is a critical issue for the film industry. As the social media, such as Twitter and Facebook, gains momentum of late, considerable efforts are being dedicated to prediction and analysis of hit movies based on unstructured text data. For prediction of trends found in commercially successful films, the correlations between the amount of data and hit movies may be analyzed by estimating the data variation by period while opinion mining that assigns sentiment polarity score to data may be employed. However, it is not possible to understand why the audience chooses a certain movie or which attribute of a movie is preferred by using such a quantitative approach. This has limited the efforts to identify factors driving a movie's commercial success. In this regard, this study aims to investigate a movie's attributes that reflect the interests of the audience. This would be done by extracting topic keywords that represent the contents of Twits through frequency measurement based on the collected Twitter data while analyzing responses displayed by the audience. The objective is to propose factors driving a movie's commercial success.

Keywords

Big Data;Social Media;Movie Box Office;Twitter;Topic

Acknowledgement

Supported by : 한국연구재단

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