최근 한국 영화시장은 높은 성장률을 거듭하면서 그 영향력을 해외로 넓히고 있다. 그에 따라 다양한 학문 영역에서 영화시장의 특성을 분석하기 위한 시도가 이루어져 왔다. 본 연구에서는 영화 간의 유사성과 관련성을 기반으로 한 사회 연결망 분석을 통해 국내 시장에서 개봉된 영화들을 몇 개의 군집으로 나누어 그 특성을 분석하였다. 장르, 등급, 배급사, 국적, 규모, 수익성 등의 여러 특성을 활용하여 얻은 연결망은 몇 개의 군집으로 나뉘며, 각각의 군집에 대하여 군집을 규정지을 수 있는 대표적인 특성과 군집 별대표로 선정된 영화들의 특성을 살펴보았다. 분석결과 장르에 비해 상영등급과 국적이 전체 영화시장을 각각의 군집으로 나누는 중요한 기준인 것으로 나타났으며, 영화의 수익성에 있어서도 군집 간 차이가 두드러졌다. 더 나아가 확산 모형의 추정 결과는 영화의 성공과 입소문 효과의 연관성을 보여주고 있으며, 상대적으로 성공을 거두지 못한 영화들의 경우에는 높은 초기수요와 빠른 최대 시점을 갖는 단조 감소의 확산 패턴을 가지는 것으로 나타났다.
최근 한국 영화시장은 높은 성장률을 거듭하면서 그 영향력을 해외로 넓히고 있다. 그에 따라 다양한 학문 영역에서 영화시장의 특성을 분석하기 위한 시도가 이루어져 왔다. 본 연구에서는 영화 간의 유사성과 관련성을 기반으로 한 사회 연결망 분석을 통해 국내 시장에서 개봉된 영화들을 몇 개의 군집으로 나누어 그 특성을 분석하였다. 장르, 등급, 배급사, 국적, 규모, 수익성 등의 여러 특성을 활용하여 얻은 연결망은 몇 개의 군집으로 나뉘며, 각각의 군집에 대하여 군집을 규정지을 수 있는 대표적인 특성과 군집 별대표로 선정된 영화들의 특성을 살펴보았다. 분석결과 장르에 비해 상영등급과 국적이 전체 영화시장을 각각의 군집으로 나누는 중요한 기준인 것으로 나타났으며, 영화의 수익성에 있어서도 군집 간 차이가 두드러졌다. 더 나아가 확산 모형의 추정 결과는 영화의 성공과 입소문 효과의 연관성을 보여주고 있으며, 상대적으로 성공을 거두지 못한 영화들의 경우에는 높은 초기수요와 빠른 최대 시점을 갖는 단조 감소의 확산 패턴을 가지는 것으로 나타났다.
Recently Korean film industry has continuously experienced a rapid growth and expanded its influence to foreign countries. Accordingly, there have been numerous studies in various research areas to investigate the characteristics of the industry. In this study, we applied social network analysis bas...
Recently Korean film industry has continuously experienced a rapid growth and expanded its influence to foreign countries. Accordingly, there have been numerous studies in various research areas to investigate the characteristics of the industry. In this study, we applied social network analysis based on the attributes such as genres, ratings, distributors, nationalities, sizes, and profitability to divide the movies into several clusters with respect to their similarity. Results suggested that the ratings and nationality rather than the genre are the major factors to divide the motion picture market into clusters and the profitability also varies much across the clusters. Furthermore, estimation of the diffusion model showed the positive relationship between the success of a movie and the word-of-mouth effect, while the relatively unsuccessful titles exhibited a monotonic decreasing diffusion pattern with the high initial demand and the early peak time.
Recently Korean film industry has continuously experienced a rapid growth and expanded its influence to foreign countries. Accordingly, there have been numerous studies in various research areas to investigate the characteristics of the industry. In this study, we applied social network analysis based on the attributes such as genres, ratings, distributors, nationalities, sizes, and profitability to divide the movies into several clusters with respect to their similarity. Results suggested that the ratings and nationality rather than the genre are the major factors to divide the motion picture market into clusters and the profitability also varies much across the clusters. Furthermore, estimation of the diffusion model showed the positive relationship between the success of a movie and the word-of-mouth effect, while the relatively unsuccessful titles exhibited a monotonic decreasing diffusion pattern with the high initial demand and the early peak time.
1990년대에 들어서면서 대기업의 영화산업 진출과 맞물려 한국 영화산업은 본격적인 산업화의 길로 들어선다. 과학적 마케팅과 기획 기법이 도입되며 시스템적 투자가 이루어지고, 투자-제작-배급-상영을 아우르는 헐리우드식 수직통합체계를 갖추면서 산업으로서의 면모를 갖추게 된다[2].
문화적 상품의 특성은 무엇인가?
영화를 산업으로 바라보는 시각이 보편화 되면서, 영화산업을 학문적으로 접근하려는 시도 역시 다양하게 이루어졌다. 일반적으로 영화와 같은 문화적 상품의 경우, 높은 수익성에도 불구하고 예상되는 수익규모를 투자 단계에서 예측하기가 매우 어렵다는 특성을 갖는다[5][6]. 따라서 많은 연구들이 영화의 흥행에 영향을 미치는 요인을 분석하였는데, 다중회귀분석과 같은 통계적 분석 기법을 활용한 Litman(1983)[7], Eliashberg and Shugan(1999)[8], Ravid(1999)[9] 등의 연구가 대표적이다.
한국 영화산업이 산업화 되면서 도입된 것은 무엇인가?
1990년대에 들어서면서 대기업의 영화산업 진출과 맞물려 한국 영화산업은 본격적인 산업화의 길로 들어선다. 과학적 마케팅과 기획 기법이 도입되며 시스템적 투자가 이루어지고, 투자-제작-배급-상영을 아우르는 헐리우드식 수직통합체계를 갖추면서 산업으로서의 면모를 갖추게 된다[2]. 이후 IMF를 맞으면서 일부 대기업 자본이 영화산업에서 철수하고 창업투자자 자본이 이를 대신하는 등의 영화산업 재편과정이 있었으나 1990년대 이후 지금까지 영화산업은 관객 수 뿐만 아니라 제작편수, 평균제작비, 전국 스크린 수 등 거의 모든 면에서 지속적으로 성장해 왔다.
2012년 한국영화 산업 전체 관객 수는 1억 9,489만 명으로 전년 대비 21.9% 성장하여 역대 최다기록을 수립하였으며, 2013년도에는 누적 관객 2억 1,332만 명으로 2012년도의 관객 기록을 다시 갱신하여 사상 최대치에 이르게 되었다[3][4].
A. Elberse and J. Eliashberg, "Demand and Supply Dynamics for Sequentially Released Products in International Markets: The Case of Motion Pictures," Marketing Science, Vol.22, No.3, pp.329-354, 2003.
일반적으로 영화와 같은 문화적 상품의 경우, 높은 수익성에도 불구하고 예상되는 수익규모를 투자 단계에서 예측하기가 매우 어렵다는 특성을 갖는다[5][6].
M. J. Salganik, P. S. Dodds, and D. J. Watts, "Experimental Study of Inequality and Unpredictability in an Artificial Cultural Market," Science Vol.311, No.5762, pp.854-856, 2006.
한국 영화 시장에 있어서는 박승현, 정완규(2009)[10]가 2006년부터 2008년 사이 3년간 한국 영화시장에서 개봉된 영화의 흥행성과에 영향을 미치는 요인을 고찰하여 스크린 수, 온라인 평점, 한국 메이저배급사, 여름시즌 개봉 등의 변수가 관객 수에 유의미한 영향을 주는 것으로 분석하였다.
최병호, 최성희, "한국 영화시장에서 영화 성과의 결정요인에 관한 연구: 생존분석을 중심으로", 경제연구, 제29권, 제3호, pp.139-160, 2011.
또한, 수익의 요인 분석이 아닌 영화 흥행 자체의 확산 과정에 대한 연구도 이루어졌는데, 박선영(2012)[13]은 하나의 영화사례를 중심으로 사회연결망서비스(Social Network Service; SNS)를 통한 구전활동을 영화 개봉 전/개봉 초기/성숙기의 3단계로 구분하여 분석하였으나, 하나의 사례를 정성적으로 분석하여 일반화하기 어렵다는 한계가 있다.
박지연, 한국 및 외국 흥행 영화에 대한 네티즌 리뷰 연결망 분석, 한양대학교 석사학위논문, 2013.
김태구, 홍정식(2013)[16]의 연구에서는 영화를 개봉 규모와 수익성을 기준으로 군집분석하고, 확장된 Bass 모델을 활용하여 군집별로 고객 확산 패턴을 비교 분석하였다.
이러한 한계를 극복하기 위한 방안으로서, 김태구, 홍정식(2013)[16]의 연구에서는 0이 아닌 수요의 초기치를 허용하는 수정된 Bass 모형을 활용하기도 하였다.
따라서 이 연구에서는 김태구, 홍정식(2013)[16] 및 Kim and Hong(2013)[27]의 연구에서 제안된, Bass model with integration constant(이하 BMIC)를 활용하여, 높은 초기 수요의 비중을 갖는 영화의 확산 패턴을 효과적으로 분석하고자 하였다.
수익성은 해당 영화가 투자 대비 거둔 수익의 비율을 의미하는데, 한국 영화의 경우 투자 규모를 정확히 파악하는 것이 어렵다[16].
사회 연결망 분석을 이용한 연구는 이미 다양한 분야에서 활발히 이루어지고 있으며[17][18], 류설리, 유승호(2009)[19]는 한국영화에 등장하는 주요 배우와 감독 163명을 대상으로 공동 작업 여부에 의거한 사회연결망을 구축하고 이를 토대로 관객동원 안정성이 큰 배우와 감독을 파악하기 위한 연구를 수행하였다.
이중만, 최민석, "융합기술전문가의 공동연구에 대한 사회적 연결망 분석", 한국콘텐츠학회논문지, 제10권, 제6호, pp.415-428, 2010.
사회 연결망 분석을 이용한 연구는 이미 다양한 분야에서 활발히 이루어지고 있으며[17][18], 류설리, 유승호(2009)[19]는 한국영화에 등장하는 주요 배우와 감독 163명을 대상으로 공동 작업 여부에 의거한 사회연결망을 구축하고 이를 토대로 관객동원 안정성이 큰 배우와 감독을 파악하기 위한 연구를 수행하였다.
류설리, 유승호, "한국영화 주요 배우.감독 네트워크의 관객동원 안정성에 관한 연구", 한국콘텐츠학회논문지, 제9권, 제6호, pp.62-71, 2009.
사회 연결망 분석을 이용한 연구는 이미 다양한 분야에서 활발히 이루어지고 있으며[17][18], 류설리, 유승호(2009)[19]는 한국영화에 등장하는 주요 배우와 감독 163명을 대상으로 공동 작업 여부에 의거한 사회연결망을 구축하고 이를 토대로 관객동원 안정성이 큰 배우와 감독을 파악하기 위한 연구를 수행하였다.
J. Krauss, S. Nann, D. Simon, P. A. Gloor, and K. Fischbach, "Predicting Movie Success and Academy Awards through Sentiment and Social Network Analysis," proceeding paper, ECIS, pp.2026-2037, 2008.
그러나 사회 연결망 분석의 영화 시장에 대한 높은 활용도와 그에 따라 해외 영화 시장에 대한 다양한 연구들[20][21]이 이루어진데 비해, 한국 영화 시장에 대한 연구는 드물게 이루어지고 있다.
L. Doshi, J. Krauss, S. Nann, and P. Gloor, "Predicting Movie Prices Through Dynamic Social Network Analysis," Procedia - Social and Behavioral Sciences, Vol.2, No.4, pp.6423-6433, 2010.
연결망 분석이 상호간의 관계를 파악하는데 유용한 도구로 각광을 받게 된 것은 “정보사회가 도래함에 따라 전자적 정보의 축적이 방대해졌기 때문”이다[24].
T. Kim, J. Hong, and H, Koo, "Forecasting Diffusion of Innovative Technology at Pre-Launch: A Survey-Based Method," Industrial Management & Data Systems, Vol.113, No.6, pp.800-816, 2013.
이 두 영향을 반영하는 방식에 따라 로지스틱 모형(Logistic model)이나 곰페르츠 모형(Gompertz model)과 같은 내부 영향 모형(internal influence model), 지수 모형(Exponential model)과 같은 외부 영향 모형(external influence model), 그리고 두 영향을 모두 반영하는 Bass 모형과 같은 혼합 영향 모형(mixed influence model)이 있다[25].
F. M. Bass, "A new product growth model for consumer durables," Management Science, Vol.15, No.5, pp.215-227, 1969.
따라서 이 연구에서는 김태구, 홍정식(2013)[16] 및 Kim and Hong(2013)[27]의 연구에서 제안된, Bass model with integration constant(이하 BMIC)를 활용하여, 높은 초기 수요의 비중을 갖는 영화의 확산 패턴을 효과적으로 분석하고자 하였다.
AI-Helper
타임라인에서 보기
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.