일반적으로 영화를 평가하기 위해서는 설문조사 방법을 사용하던가 아니면 영화평론가에 의존하는 방법들을 많이 사용한다. 그러나 SNS가 발전함에 따라 영화를 감상한 후에 관객들은 영화에 대한 리뷰를 많이 쓴다. 이러한 영화리뷰를 분석해 봄으로써 영화가 좋은가 나빴는가를 분석해보는 것은 흥미로운 문제일 것이다. 특히 영화가 지닌 특성에 따라서 관객들의 감정표현들을 달라지기 때문에 감성어휘를 분석해봄으로써 그 영화의 특성을 조사해볼 수 도 있다. 본 연구의 목적은 세 가지가 있다. 첫 번째는 중국 네티즌들은 영화를 평가할 때 어떤 명사와 형용사를 많이 사용하는지를 알아볼 것이다. 두 번째는 영화 리뷰 중에 많이 나오는 명사와 형용사의 연관성에 대해 분석하는 것이다. 마지막으로는 영화 리뷰의 만족 집단과 불만족 집단 간에 감정 어휘에 대한 차이를 비교하는 것이다. 이를 위해서 본 연구는 중국의 영화 사이트인 또우바안 영화 사이트(豆瓣电影)에서 영화<Now You See Me 2>를 중심으로 영화 리뷰를 1934개를 수집하여 살펴보았다. 그리고 수집한 리뷰들 중에 평점이 없는 리뷰가 총 45개가 있고 평점이 있는 리뷰가 총 1889개가 있다. 그러므로 본 연구는 주로 1889개의 영화 리뷰를 중심으로 연구하였다. 연구를 위해서 주로 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 분석하였다. 총 세 방면에서 영화 리뷰에 대해 살펴보았다. 첫째, 영화 리뷰 중에 주로 어떤 감정어휘가 나오는지를 알아보기 위해 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 영화 리뷰 중의 명사와 형용사에 대해 ...
일반적으로 영화를 평가하기 위해서는 설문조사 방법을 사용하던가 아니면 영화평론가에 의존하는 방법들을 많이 사용한다. 그러나 SNS가 발전함에 따라 영화를 감상한 후에 관객들은 영화에 대한 리뷰를 많이 쓴다. 이러한 영화리뷰를 분석해 봄으로써 영화가 좋은가 나빴는가를 분석해보는 것은 흥미로운 문제일 것이다. 특히 영화가 지닌 특성에 따라서 관객들의 감정표현들을 달라지기 때문에 감성어휘를 분석해봄으로써 그 영화의 특성을 조사해볼 수 도 있다. 본 연구의 목적은 세 가지가 있다. 첫 번째는 중국 네티즌들은 영화를 평가할 때 어떤 명사와 형용사를 많이 사용하는지를 알아볼 것이다. 두 번째는 영화 리뷰 중에 많이 나오는 명사와 형용사의 연관성에 대해 분석하는 것이다. 마지막으로는 영화 리뷰의 만족 집단과 불만족 집단 간에 감정 어휘에 대한 차이를 비교하는 것이다. 이를 위해서 본 연구는 중국의 영화 사이트인 또우바안 영화 사이트(豆瓣电影)에서 영화<Now You See Me 2>를 중심으로 영화 리뷰를 1934개를 수집하여 살펴보았다. 그리고 수집한 리뷰들 중에 평점이 없는 리뷰가 총 45개가 있고 평점이 있는 리뷰가 총 1889개가 있다. 그러므로 본 연구는 주로 1889개의 영화 리뷰를 중심으로 연구하였다. 연구를 위해서 주로 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 분석하였다. 총 세 방면에서 영화 리뷰에 대해 살펴보았다. 첫째, 영화 리뷰 중에 주로 어떤 감정어휘가 나오는지를 알아보기 위해 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 영화 리뷰 중의 명사와 형용사에 대해 빈도분석을 하였다. 둘째, 영화 리뷰 중에 많이 나오는 명사와 형용사에 대해 연관성 분석을 실행하였다. 마지막으로는 영화 평점의 평균값을 기준으로 영화 리뷰를 만족한 집단과 불만족한 집단으로 나누어서 비교를 하였다. 실증분석 결과를 요약하면 기본적으로 <Now You See Me 2>는 관람객들이 좋게 평가하는 경향들이 많았다. 그래서 좋은 감성단어들이 많이 나왔지만 부정적인 단어들도 출현되었다. 특히 명사와 형용사의 구분은 기본적인 영화구조뿐만 아니라 영화가 가지고 있는 감성적인 측면들을 조사할 수 있게 해줬다.
일반적으로 영화를 평가하기 위해서는 설문조사 방법을 사용하던가 아니면 영화평론가에 의존하는 방법들을 많이 사용한다. 그러나 SNS가 발전함에 따라 영화를 감상한 후에 관객들은 영화에 대한 리뷰를 많이 쓴다. 이러한 영화리뷰를 분석해 봄으로써 영화가 좋은가 나빴는가를 분석해보는 것은 흥미로운 문제일 것이다. 특히 영화가 지닌 특성에 따라서 관객들의 감정표현들을 달라지기 때문에 감성어휘를 분석해봄으로써 그 영화의 특성을 조사해볼 수 도 있다. 본 연구의 목적은 세 가지가 있다. 첫 번째는 중국 네티즌들은 영화를 평가할 때 어떤 명사와 형용사를 많이 사용하는지를 알아볼 것이다. 두 번째는 영화 리뷰 중에 많이 나오는 명사와 형용사의 연관성에 대해 분석하는 것이다. 마지막으로는 영화 리뷰의 만족 집단과 불만족 집단 간에 감정 어휘에 대한 차이를 비교하는 것이다. 이를 위해서 본 연구는 중국의 영화 사이트인 또우바안 영화 사이트(豆瓣电影)에서 영화<Now You See Me 2>를 중심으로 영화 리뷰를 1934개를 수집하여 살펴보았다. 그리고 수집한 리뷰들 중에 평점이 없는 리뷰가 총 45개가 있고 평점이 있는 리뷰가 총 1889개가 있다. 그러므로 본 연구는 주로 1889개의 영화 리뷰를 중심으로 연구하였다. 연구를 위해서 주로 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 분석하였다. 총 세 방면에서 영화 리뷰에 대해 살펴보았다. 첫째, 영화 리뷰 중에 주로 어떤 감정어휘가 나오는지를 알아보기 위해 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 영화 리뷰 중의 명사와 형용사에 대해 빈도분석을 하였다. 둘째, 영화 리뷰 중에 많이 나오는 명사와 형용사에 대해 연관성 분석을 실행하였다. 마지막으로는 영화 평점의 평균값을 기준으로 영화 리뷰를 만족한 집단과 불만족한 집단으로 나누어서 비교를 하였다. 실증분석 결과를 요약하면 기본적으로 <Now You See Me 2>는 관람객들이 좋게 평가하는 경향들이 많았다. 그래서 좋은 감성단어들이 많이 나왔지만 부정적인 단어들도 출현되었다. 특히 명사와 형용사의 구분은 기본적인 영화구조뿐만 아니라 영화가 가지고 있는 감성적인 측면들을 조사할 수 있게 해줬다.
Generally, to evaluate a movie, someone use a survey method or a method that depends on a film critic. However, as SNS develops, after watching a movie, the audience will leave a review of the movie. By analyzing these movie reviews, it would be interesting to analyze whether movies were good or bad...
Generally, to evaluate a movie, someone use a survey method or a method that depends on a film critic. However, as SNS develops, after watching a movie, the audience will leave a review of the movie. By analyzing these movie reviews, it would be interesting to analyze whether movies were good or bad. Especially, since the emotional expressions of the audience are different according to the characteristics of the movie, it is possible to investigate the characteristics of the movie by analyzing the emotional vocabulary. There are three main objectives of this study. First, Chinese netizens will find out which nouns and adjectives they use to evaluate movies. The second is to analyze the link between a noun and a noun that comes out of a film review. Finally, compare the difference in emotion between the satisfaction group and the dissatisfied group of the film reviews. For this purpose, this study collected and reviewed 1934 movie reviews focusing on the movie "Now You See Me 2” at the Douban movie site (豆瓣电影), a Chinese movie site. And of the collected reviews, there are 45 reviews with no rating and 1889 reviews with ratings. Therefore, this study mainly focused on 1889 movie reviews. For the study, mainly text mining technique was used. I reviewed movie reviews in all three directions. First, I analyzed the frequency of nouns and adjectives in movie reviews using text mining techniques to find out which emotional vocabulary is mainly expressed during movie review. Second, I conducted a correlation analysis of nouns and adjectives which appeared frequently in movie reviews. Finally, the movie review was divided into the satisfied group and the dissatisfied group based on the average of the movie ratings. As a summary of the empirical analysis results, there are many tendencies that basically evaluate the audience well. So many good emotional words came out, but negative words also appeared. In particular, the distinction between nouns and adjectives enabled to investigate not only the basic structure of the film but also the emotional aspects of the film.
Generally, to evaluate a movie, someone use a survey method or a method that depends on a film critic. However, as SNS develops, after watching a movie, the audience will leave a review of the movie. By analyzing these movie reviews, it would be interesting to analyze whether movies were good or bad. Especially, since the emotional expressions of the audience are different according to the characteristics of the movie, it is possible to investigate the characteristics of the movie by analyzing the emotional vocabulary. There are three main objectives of this study. First, Chinese netizens will find out which nouns and adjectives they use to evaluate movies. The second is to analyze the link between a noun and a noun that comes out of a film review. Finally, compare the difference in emotion between the satisfaction group and the dissatisfied group of the film reviews. For this purpose, this study collected and reviewed 1934 movie reviews focusing on the movie "Now You See Me 2” at the Douban movie site (豆瓣电影), a Chinese movie site. And of the collected reviews, there are 45 reviews with no rating and 1889 reviews with ratings. Therefore, this study mainly focused on 1889 movie reviews. For the study, mainly text mining technique was used. I reviewed movie reviews in all three directions. First, I analyzed the frequency of nouns and adjectives in movie reviews using text mining techniques to find out which emotional vocabulary is mainly expressed during movie review. Second, I conducted a correlation analysis of nouns and adjectives which appeared frequently in movie reviews. Finally, the movie review was divided into the satisfied group and the dissatisfied group based on the average of the movie ratings. As a summary of the empirical analysis results, there are many tendencies that basically evaluate the audience well. So many good emotional words came out, but negative words also appeared. In particular, the distinction between nouns and adjectives enabled to investigate not only the basic structure of the film but also the emotional aspects of the film.
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