본 연구는 한국 및 외국 흥행 영화에 대한 네티즌 리뷰를 중심으로 네티즌 리뷰에 사용된 감정 동사와 흥행 영화와의 관계를 구조적으로 살펴보고자 하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 네티즌 리뷰의 특성은 첫째, 한국 및 외국 흥행 영화 모두 '재미있다'(한국:339회, 외국:452회)의 감정 동사가 가장 많이 사용되었다. 이는 네티즌들이 영화를 판단할 때 재미를 가장 큰 요인으로 생각하고 있다는 것을 나타낸다. 둘째, 한국 및 외국 흥행 영화에 사용된 감정 동사를 군집분석으로 살펴본 결과, 한국 영화는 재미를 기준으로 몰입이나 감동 등 감정적 동사를 기준으로 영화들이 군집되는 것으로 나타났다. 반면, 외국 영화는 재미있다와 없는 영화 등으로 구분되는 것으로 나타났다.
본 연구는 한국 및 외국 흥행 영화에 대한 네티즌 리뷰를 중심으로 네티즌 리뷰에 사용된 감정 동사와 흥행 영화와의 관계를 구조적으로 살펴보고자 하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 네티즌 리뷰의 특성은 첫째, 한국 및 외국 흥행 영화 모두 '재미있다'(한국:339회, 외국:452회)의 감정 동사가 가장 많이 사용되었다. 이는 네티즌들이 영화를 판단할 때 재미를 가장 큰 요인으로 생각하고 있다는 것을 나타낸다. 둘째, 한국 및 외국 흥행 영화에 사용된 감정 동사를 군집분석으로 살펴본 결과, 한국 영화는 재미를 기준으로 몰입이나 감동 등 감정적 동사를 기준으로 영화들이 군집되는 것으로 나타났다. 반면, 외국 영화는 재미있다와 없는 영화 등으로 구분되는 것으로 나타났다.
This study examined the characteristics of movie reviews based on emotional expressions, using the structural analysis. Major results were as follows; firstly, the most cited emotional expression was 'fun'. Fun was the important discriminator for evaluating movies. Secondly, cluster analysis results...
This study examined the characteristics of movie reviews based on emotional expressions, using the structural analysis. Major results were as follows; firstly, the most cited emotional expression was 'fun'. Fun was the important discriminator for evaluating movies. Secondly, cluster analysis results found that although Korean movies were clustered by many emotional expressions such as fun, immersion and impression, foreign movies were grouped by joust an emotional expression including fun. Internet users tended to divide foreign movie into two kinds of movies such as fun movie and boring movies.
This study examined the characteristics of movie reviews based on emotional expressions, using the structural analysis. Major results were as follows; firstly, the most cited emotional expression was 'fun'. Fun was the important discriminator for evaluating movies. Secondly, cluster analysis results found that although Korean movies were clustered by many emotional expressions such as fun, immersion and impression, foreign movies were grouped by joust an emotional expression including fun. Internet users tended to divide foreign movie into two kinds of movies such as fun movie and boring movies.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
이와 같은 맥락을 통해, 본 연구는 한국과 외국의 흥행 영화에 대한 네티즌 리뷰를 중심으로 네티즌 리뷰에 사용된 감정 동사들의 특성을 살펴보고자 한다. 구체적으로, 어떠한 감정 동사로 관객들이 흥행 영화를 평가하고 있는지 각 영화별로 어떠한 유사한 감정 동사가 사용되었는지 네티즌 리뷰의 경향을 탐색적으로 살펴보고자 했다.
비흥행영화는 90% 점유율을 기록하는 데 이들을 특정 기준에 따라 구분하고 다시 흥행영화와 비교하는 데 어려움이 있다. 따라서 본 연구는 흥행영화들을 중심으로 영화에 대한 온라인 리뷰 구조를 살펴봄으로써 흥행성에 어떠한 영향이 있는 가를 검토해 보고자 했다. 그럼에도 후속 연구들은 분석 대상 영화들을 다양하게 구성하여 비교하는 방식을 검토해 볼 필요가 있다.
이들 감정 동사들은 영화 콘텐츠에 대한 네티즌의 감정 표현을 정확하게 포괄하는 지 타당성 검증에서는 부족한 부분이 있다. 본 연구가 새롭게 탐색적으로 영화에 대한 감정 동사 표현 빈도와 감정 동사들 간 연결 구조를 살펴보는 만큼 우선은 탐색적 목적으로 이들 감정 동사를 활용하는 차원에서 접근했다.
본 연구는 국내에서 개봉되는 한국 및 외국 흥행 영화에 대한 네티즌 리뷰의 경향을 파악하기 위해 실시되었다. 네티즌 리뷰를 구성하고 있는 텍스트 중 감정 동사가 어떻게 표현되고 있는지 빈도와 군집 구조를 중심으로 살펴보았다.
본 연구는 한국 및 외국 흥행 영화에 대한 네티즌 리뷰를 중심으로 리뷰에 사용된 감정 동사 구조를 살펴보았다. 주요 연구 결과들은 다음과 같다.
연구문제 1은 기술적으로 한국 및 외국 흥행 영화에 대한 이용자들의 감정동사 이용 빈도를 살펴보기 위한 것이다. 이는 한국 및 외국 흥행 영화 각 25편에 대해 21개 감정동사가 영화 리뷰에 어떻게 활용되었는가를 탐색하고자 하는 것이다.
연구문제 2는 총 50개의 국내외 영화들에 대해 네티즌들이 작성했던 리뷰에 활용된 감정 동사들이 어떻게 군집되어 있는가를 살펴보고자 하는 것이다. 단순 빈도 이상으로 리뷰 감정 동사들의 활용 유사성을 탐색함으로써 국내 및 해외 영화에 대해 국내 네티즌들의 리뷰 특성은 무엇인가를 살펴볼 수 있을 것으로 보인다.
연구문제 1은 기술적으로 한국 및 외국 흥행 영화에 대한 이용자들의 감정동사 이용 빈도를 살펴보기 위한 것이다. 이는 한국 및 외국 흥행 영화 각 25편에 대해 21개 감정동사가 영화 리뷰에 어떻게 활용되었는가를 탐색하고자 하는 것이다. 이와 같은 기술적 분석을 통해 한국 및 외국 흥행 영화에 대한 네티즌 리뷰의 구성 및 특성을 살펴볼 수 있을 것으로 판단된다.
이와 같은 맥락을 통해, 본 연구는 한국과 외국의 흥행 영화에 대한 네티즌 리뷰를 중심으로 네티즌 리뷰에 사용된 감정 동사들의 특성을 살펴보고자 한다. 구체적으로, 어떠한 감정 동사로 관객들이 흥행 영화를 평가하고 있는지 각 영화별로 어떠한 유사한 감정 동사가 사용되었는지 네티즌 리뷰의 경향을 탐색적으로 살펴보고자 했다.
이와 같은 기술적 분석을 통해 한국 및 외국 흥행 영화에 대한 네티즌 리뷰의 구성 및 특성을 살펴볼 수 있을 것으로 판단된다. 한편, 한국 및 외국 흥행 영화가 장르별로는 어떻게 네티즌 리뷰가 차별화되는 가를 동시에 살펴보고자 한다.
제안 방법
12편 영화의 네티즌 리뷰 중 감정이 포함되어 있는 리뷰만을 선택하였으며, 감정이 포함된 동사를 기준으로 하나의 리뷰에 여러 감정 동사가 포함되어 있는 경우에는 중복 코딩하였다. 코딩에서 유사어의 경우 이영희·정재욱[6]의 한국인 감정 분류표를 바탕으로 대표어와 감정표현 어휘를 대조하여 일치하는 경우 대표어로 동일하게 처리하였다.
군집분석을 통해 감정동사 및 흥행영화의 군집 구조를 살펴보았다. 감정 동사 중심으로 한국 및 외국 흥행 영화 군집을 살펴보면, 한국이나 미국 모두 4개의 군집 및 1개의 고립 영화군으로 구성되었다.
본 연구는 국내에서 개봉되는 한국 및 외국 흥행 영화에 대한 네티즌 리뷰의 경향을 파악하기 위해 실시되었다. 네티즌 리뷰를 구성하고 있는 텍스트 중 감정 동사가 어떻게 표현되고 있는지 빈도와 군집 구조를 중심으로 살펴보았다. 이를 위해 국내 최대 포털 사이트인 네이버에서 영화 콘텐츠의 네티즌 리뷰를 중심으로 감정 동사를 분석하고 영화 관람 후 한국 및 외국 흥행 영화에 대한 네티즌 리뷰가 어떻게 다르게 표현되고 있는지 비교하였다.
연구문제 1인 네티즌들의 영화 리뷰 특성을 살펴보기 위해서는 빈도분석을 적용했다. 다음으로 연구문제 2인 영화 리뷰의 유사성 및 군집 특성을 살펴보기 위해서는 군집분석을 선택했다. 군집분석은 UCINET연결망 분석 프로그램을 활용했다.
본 연구는 네티즌 리뷰를 분석하기 위해 사전 조사를 거쳐 새로운 감정동사 11가지를 송민아 외[28]의 감정 동사에 추가하였다. 감정어휘 분석유목을 추가하기 위해 우선 한국영화진흥위원회의 영화관입장권통합전산망의 기간별 박스오피스 흥행여부를 기준으로 검색을 통해 선정된 한국과 외국의 각각 상위 25위의 영화 50편을 체계적 무선표집(systematicrandom sampling)을 이용하여 1위, 5위, 10위, 15위, 20위, 25위의 영화를 선정했다.
네티즌 리뷰를 구성하고 있는 텍스트 중 감정 동사가 어떻게 표현되고 있는지 빈도와 군집 구조를 중심으로 살펴보았다. 이를 위해 국내 최대 포털 사이트인 네이버에서 영화 콘텐츠의 네티즌 리뷰를 중심으로 감정 동사를 분석하고 영화 관람 후 한국 및 외국 흥행 영화에 대한 네티즌 리뷰가 어떻게 다르게 표현되고 있는지 비교하였다. 구체적인 연구 문제는 다음과 같다.
대상 데이터
본 연구는 네티즌 리뷰를 분석하기 위해 사전 조사를 거쳐 새로운 감정동사 11가지를 송민아 외[28]의 감정 동사에 추가하였다. 감정어휘 분석유목을 추가하기 위해 우선 한국영화진흥위원회의 영화관입장권통합전산망의 기간별 박스오피스 흥행여부를 기준으로 검색을 통해 선정된 한국과 외국의 각각 상위 25위의 영화 50편을 체계적 무선표집(systematicrandom sampling)을 이용하여 1위, 5위, 10위, 15위, 20위, 25위의 영화를 선정했다.
또한 유목은 2편 이상의 영화 네티즌 리뷰에 등장하고 빈도 3이상을 기준으로 선정했다. 따라서 본 연구에서는 총 56개의 어휘 중 송민아 외(2008)에서 제시한 10개의 감정동사와 선정 기준에 적합하지 않은 감정 동사를 제외한 나머지 11개의 어휘(최고다, 감동적이다, 지루하다, 스릴있다, 대박이다, 몰입했다, 흥미롭다, 훌륭하다, 별로다, 기대이하다, 아쉽다)를 선정하였다. 다시 말해, 본 연구는 감정동사 분석 유목으로 기존 연구와 사전 조사 연구를 통합한 것이다.
예를 들어 추석, 설과 같은 명절에는 영화 관람객 수가 평소보다 증가하고 계절에 따른 영향도 존재한다. 따라서 특정 시즌과 4계절을 모두 포함하는 기간인 1년을 영화 검색 기준으로 설정하였으며 영화진흥위원회의 영화관입장권통합전산망(KOFIC)의 기간별, 국적별 박스오피스 검색을 통해 흥행 영화를 선별하였다.
본 연구는 2011년 10월 1일부터 2012년 9월 30일까지 (12개월)의 한국(25편) 및 외국(25편)의 흥행 영화를 분석하였다.
본 연구는 인터넷 포털인 네이버에 포함되어 있는 영화 콘텐츠의 네티즌 리뷰를 대상으로 했다. 영화 네티즌 리뷰는 2011년 10월 1일부터 2012년 9월 30일 간 1년을 기준으로 박스오피스 흥행 영화 50편(한국영화 25편, 외국영화 25편)을 대상으로 하였다.
한국영화는 한국에서 제작된 영화로, 외국 영화는 한국을 제외한 외국에서 제작된 영화로 규정했다. 분석 기간의 선정은 영화 소비가 증가하는 여름방학 및 겨울방학 등 성수기 이외의 시기를 시점으로 1년 기간으로 선정한 것이다. 인터넷에서 정보탐색을 하는 이용자들은 주로 네이버 포털을 이용하고 있으므로 해당 포털의 네티즌 리뷰를 선택하였다.
본 연구는 인터넷 포털인 네이버에 포함되어 있는 영화 콘텐츠의 네티즌 리뷰를 대상으로 했다. 영화 네티즌 리뷰는 2011년 10월 1일부터 2012년 9월 30일 간 1년을 기준으로 박스오피스 흥행 영화 50편(한국영화 25편, 외국영화 25편)을 대상으로 하였다. 한국영화는 한국에서 제작된 영화로, 외국 영화는 한국을 제외한 외국에서 제작된 영화로 규정했다.
이렇게 선정된 한국영화 6편, 외국영화 6편에 영화 1편당 13개의 네티즌 리뷰를 분석하였다. 즉 실제 네티즌 리뷰에 분석 될 리뷰 수는 한 편당 50개의 리뷰로 총 1, 500개의 네티즌 리뷰를 분석하게 되는데 이 중 10%에 해당되는 156개의 네티즌 리뷰를 사전 코딩하였다.
데이터처리
다음으로 연구문제 2인 영화 리뷰의 유사성 및 군집 특성을 살펴보기 위해서는 군집분석을 선택했다. 군집분석은 UCINET연결망 분석 프로그램을 활용했다.
연구문제 1인 네티즌들의 영화 리뷰 특성을 살펴보기 위해서는 빈도분석을 적용했다. 다음으로 연구문제 2인 영화 리뷰의 유사성 및 군집 특성을 살펴보기 위해서는 군집분석을 선택했다.
성능/효과
결론적으로 네티즌의 영화 리뷰 연구들은 대부분 방향성이나 영향력의 유무를 검증할 뿐, 텍스트 내용 차원에서 접근되지는 못했다. 게다가 이들 연구들은 영화 평점이라는 수량적 지표에만 의존해왔다.
다음으로 한국 및 외국 흥행 영화 모두 장르 구분에 상관없이 ‘재미있다’를 영화 리뷰에 가장 많이 사용하는 것으로 나타났다.
둘째, 국내 영화와 외국 영화를 감정 동사를 기준으로 비교하는 것은 큰 차이가 나타나지 않았다. 네티즌들이 영화를 평가할 때 재미라는 기준으로 접근하기 때문으로 보인다.
반면, 해외 영화에 대해서는 코미디 장르의 감동적이다는 감정 동사 이외에는 대부분 재미있다는 단일 차원의 감정 동사만이 활용되는 것으로 나타났다. 둘째, 한국 및 외국 흥행 영화에 사용된 감정 동사를 군집분석으로 살펴본 결과, 한국 영화는 재미를 기준으로 몰입이나 감동 등 감정적 동사를 기준으로 영화들이 군집되는 것으로 나타났다. 반면, 외국 영화는 재미있다와 없는 영화 등으로 대부분의 영화들이 구분되는 것으로 나타났다.
또한 네티즌은 외국 흥행 영화 보다 한국 흥행 영화에 대해 긍정적 감정동사 이용이 많은 것으로 나타났다. 한국 영화의 빈도분석 결과 ‘재미있다’(339회), ‘감동적이다’(90회), ‘몰입했다’(60회), ‘최고다’(55회)순으로 나타났으며 외국 흥행 영화의 경우 ‘재미있다’(452회), ‘지루하다’(70회), ‘아쉽다’(68회), ‘최고다’(67회)순으로‘재미있다’를 제외하고 한국과 외국 흥행 영화에 사용되는 감정 동사는 부분적으로 차이가 나타났다.
‘재미있다’의 감정 동사를 제외하고 살펴보면 한국 흥행 영화의 경우, 드라마, 코미디, 사극 장르는 주로 ‘감동적이다’로 사용되었으며 공포, 범죄, 스릴러, 미스터리 장르는 ‘몰입했다’ 등이 사용되는 경향을 보였다. 반면, 해외 영화에 대해서는 코미디 장르의 감동적이다는 감정 동사 이외에는 대부분 재미있다는 단일 차원의 감정 동사만이 활용되는 것으로 나타났다.
셋째, 본 연구에서 선택했던 흥행영화 범위를 한국 및 외국 영화 각각 25개로 설정함에 따라 비흥행 성과를 갖는 영화들까지 분석에 포함된 한계가 있다. 영화 실적은 상위 10개의 영화가 매출 대부분을 차지하는 독점적 특성을 갖는 만큼 분석 대상의 영화 수를 25개가 아니라 10개 정도로 축소해서 구체적 분석을 추진하는 것이 효율적일 수 있다.
우선 각 흥행 영화에 대한 감정동사 빈도 분석 결과를 살펴보면 한국 영화는 총 826개, 외국 영화는 836개의 감정 동사가 사용되어 총 1662개의 감정 동사가 분석되었다. 한국 영화에서는 ‘재미있다’가 339회(41%)로 영화 리뷰에 가장 많이 사용되었으며 다음으로 ‘감동적이다’ 90회(10.
주요 연구 결과들은 다음과 같다. 첫째, 감정 동사 빈도분석 결과를 살펴보면, 동일한 네티즌 리뷰에 한국 흥행 영화에서는 총 826회, 외국 흥행 영화의 경우 총 836회 감정 동사가 사용되었다. 한국 및 외국 흥행 영화 모두 ‘재미있다’(한국:339회, 외국:452회)의 감정 동사가 가장 많이 사용되었다.
본 연구는 다음과 같은 점에서 논의가 이루어질 필요가 있다. 첫째, 영화를 평점 중심이 아니라 언어적 감정 표현으로 평가하는 것이 가능하다는 점을 살펴보았다. 평점은 일반적으로 개인 선호도를 추상적으로 집약시킨 것인 반면에 감정동사 표현 방식은 영화를 이해하고 평가하는 이용자들의 인식을 살펴볼 수 있다는 이점이 있다.
한국 및 외국 흥행 영화 모두 장르 구분에 상관없이 ‘재미있다’를 영화 리뷰에 가장 많이 사용하는 것으로 나타났다.
한국 및 외국의 흥행 영화에 대한 네티즌 리뷰는 ‘재미있다’ 감정동사가 약 50%로 가장 많이 사용되고 있는 것으로 나타났다.
한국 영화의 빈도분석 결과 ‘재미있다’(339회), ‘감동적이다’(90회), ‘몰입했다’(60회), ‘최고다’(55회)순으로 나타났으며 외국 흥행 영화의 경우 ‘재미있다’(452회), ‘지루하다’(70회), ‘아쉽다’(68회), ‘최고다’(67회)순으로‘재미있다’를 제외하고 한국과 외국 흥행 영화에 사용되는 감정 동사는 부분적으로 차이가 나타났다.
후속연구
따라서 본 연구는 흥행영화들을 중심으로 영화에 대한 온라인 리뷰 구조를 살펴봄으로써 흥행성에 어떠한 영향이 있는 가를 검토해 보고자 했다. 그럼에도 후속 연구들은 분석 대상 영화들을 다양하게 구성하여 비교하는 방식을 검토해 볼 필요가 있다.
둘째, 본 연구는 흥행 연구만을 분석 대상으로 설정했다는 한계가 있다. 영화의 매출액은 상위 영화 10%가 대부분 점유하는 극단적 분포도를 갖고 있다.
셋째, 감정동사 중심의 영화 평가가 영화의 상업적 성공을 예측할 것인지에 대한 추가적인 정교 모델이 필요할 것으로 보인다. 이는 영화에 대한 정보 콘텐츠 유형이 영화의 소비를 어떻게 추동하고 확대할 수 있는 지에 대한 연구와 연계될 것이다.
셋째, 본 연구에서 선택했던 흥행영화 범위를 한국 및 외국 영화 각각 25개로 설정함에 따라 비흥행 성과를 갖는 영화들까지 분석에 포함된 한계가 있다. 영화 실적은 상위 10개의 영화가 매출 대부분을 차지하는 독점적 특성을 갖는 만큼 분석 대상의 영화 수를 25개가 아니라 10개 정도로 축소해서 구체적 분석을 추진하는 것이 효율적일 수 있다.
이는 한국 및 외국 흥행 영화 각 25편에 대해 21개 감정동사가 영화 리뷰에 어떻게 활용되었는가를 탐색하고자 하는 것이다. 이와 같은 기술적 분석을 통해 한국 및 외국 흥행 영화에 대한 네티즌 리뷰의 구성 및 특성을 살펴볼 수 있을 것으로 판단된다. 한편, 한국 및 외국 흥행 영화가 장르별로는 어떻게 네티즌 리뷰가 차별화되는 가를 동시에 살펴보고자 한다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
온라인 리뷰란 무엇인가?
온라인 리뷰는 “동일한 제품 및 서비스를 이용한 소비자들이 자신의 생각,의견,그리고 경험을 공유함으로써 형성되는 온라인상에서의 소비자 의사 표현“으로 규정된다[31].이와 같은 개념적 규정을 영화라는 상품에 적용할 경우에 온라인 영화 리뷰는 같은 영화를 관람한 소비자들이 자신의 생각이나 의견,경험들을 온라인에서 표현하는 행위로 규정할 수 있다.
감정동사는 무엇인가?
감정을 표현하는 감정동사는 여러 가지 기준에 따라 분류와 계량화가 가능하다는 이점이 있다[24].이와 같이,감정동사는 “인간의 심리적,정신적인 내부 세계의 희,노,애,락에 대해 주관적인 감각,생각,느낌을 기술”[25]하는 표현 방식 중의 하나로 규정할 수 있다.참고로 감정동사는 내면의 감정을 나타내는 것뿐만 아니라 외부에서 관찰 가능한 생리적 반응을 표현하는 동사들까지 포함한다[25].
특정 영화에 대하여 어느 정도 재미있는지 또는 작품의 완성도가 있는지, 주인공은 누구인지 등 다양한 정보 수요가 발생하게 되는데, 이를 충족하기 위해서 무엇을 활용하는가?
특정 영화가 어느 정도나 재미있는지 또는 작품의 완성도가 있는지,주인공은 누구인지 등 다양한 정보 수요가 발생하게 된다.이와 같은 요구를 충족하기 위해 영화 관람자들은 전문가들의 평론이나 온라인에서 쉽게 접근할 수 있는 네티즌 리뷰들을 활용하는 것이 일반적이다.특히 인터넷 포털이나 스마트폰을 통해 쉽게 이용할 수 있는 네티즌 리뷰와 비평은 특정 영화 소비를 결정할 수 있을 정도로 영향을 미칠 수 있다.
참고문헌 (32)
전범수, "국내 영화관람객의 영화 소비 행동: 영화관람 집단별 관람동기, 선택기준, 의존 미디어, 선호 장르의 비교", 한국방송학보, 제17권, 제2호, pp.297-326, 2003.
B. Bickart and R. M. Schindler, "Internet forum as Influential Sources of Consumer information, " Journal of interactive Marketing, Vol.15, No.3, pp.31-40, 2001.
M. Clement, D. Proppe, and A. Rott, "Do critics make bestsellers? opinion leaders and the success of books, "Journal of Media Economics, Vol.20, No.2, pp.77-105, 2007.
김용, 영화의 관람 전 태도 형성요인과 관람 만족의 선행 및 결과 변수에 관한 연구, 전주대학교 대학원 박사학위 논문, 2006.
C. Dellarocas, X. Zhang, and N. F. Awad, "Exploring the value of online product reviews in forecasting sales: The case of motion pictures," Journal of Interactive Marketing, Vol.21, No.4, pp.23-45, 2007.
J. M. Brister, "Word of mouth communication and their effects in consumer network, " Advances in Consumer Research, Vol.18, pp.155-169, 1991.
R. Neelamegham and D. Jain, "Consumer choice process for experience goods: An economic model and analysis," Journal of Marketing Research, Vol.36, pp.373-386, 1999.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.