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문제 정의
- 부림사건과 고 노무현 대통령을 모티프로 한 이 영화는 정치적 소재로 인해 개봉 전부터 사회적 논란과 화제를 불러 일으키며 개봉 33일만에 천만 관객을 돌파하였고 트위터를 통해 활발한 담론이 형성되었다. 따라서 관객들의 영화 선택이 무엇에 근거하여 이루어졌는지를 분석하여 영화 흥행의 요인을 연구하는데 적합하다고 판단하였다.
- 텍스트에 대한감성의 극성 분류는 중요하고 유용한 문제이지만 감성 극성의 결과만으로는 사용자들이 무엇을 좋아하고 싫어하는지는 발견할 수 없다. 따라서 본 논문은 정량적 분석 결과에 근거하여 트위터의 내용을 분석하는 정성적 분석을 통해 관객들이 영화의 어떤 속성을 선호하는지를 살펴봄으로써 영화 흥행의 주요 요인을 밝혀보고자 한다.
- 위에서 기술했듯이, 트위터 분석에서 토픽은 사용자들의 관심과 흥미를 반영한 키워드이기 때문에 방대한 양의 트윗의 내용을 직관적으로 이해하는데 유용하다. 따라서 본 연구에서는 트위터에서 빈번하게 출현한 고빈도 명사들은 관객들이 영화에 대해 관심을 갖고 있는 대상이 무엇인지를 보여주고 있기 때문에 토픽 키워드로 간주하였다. 표는 1위부터 20위에 해당하는 토픽들을 나타낸 것이다.
- 본 연구는 2013년 12월 18일에 개봉했던 영화 의 트위터 데이터를 분석하여 관객들이 영화의 어떤 속성을 선호하는지를 살펴봄으로써 영화 흥행의 주요 요인을 밝히는 것을 목적으로 한다.
- 본 연구는 영화 을 천만 흥행으로 이끈 요소들이 무엇인지를 밝혀내는 것을 목적으로 하였다.
- 이 키워드들은 관객들이 해당 영화에 대해 가장 관심을 갖는 것이 무엇인지를 보여주는 지표이자 관객들이 영화를 선택한 구체적인 동기를 나타낸다. 본 연구는 토픽 추출에서 그치지 않고 토픽들이 시간에 따라 그 비율이 어떻게 정량적으로 변화하는지를 보여주었다.
- 하지만 정량적 분석만으로는 영화의 흥행 요인을 밝히는데 한계가 있으며, 감성 극성의 결과 값만으로는 관객들이 영화의 어떤 속성을 좋아하는지는 알 수 없다. 본 연구는 트윗으로부터 빈도수 기반의 토픽을 추출하여 관객들이 관심을 갖고 있는 영화의 속성을 제시하고 그 속성들에 대해 관객들의 반응을 분석했다는 점에서 의미가 있다.
- 명사만을 고려한 이유는 명사는 텍스트에서 가장 높은 빈도를 보이는 품사로써 중요한 정보를 전달하기 때문이며[20], 문장에서 명사만으로도 내용의 핵심을 파악하는 것이 가능하기 때문이다[21]. 본 연구에서는 트위터에서 빈번하게 출현한 명사를 토픽으로 정의하였다. 트위터 분석에서 토픽은 “화제가 되는 키워드 혹은 화제가 되는 키워드와 관련된 이야깃거리[21]”를 의미한다.
- 따라서 영화 <변호인>의 흥행에 가장 긍정적인 영향을 미친 영화적 속성을 스토리와 감독, 배우로 요약할 수 있다. 이 장에서는 스토리와 감독, 배우에 대해 언급한 트윗의 발생 비율과 이 세 가지 요소에 대한 관객들의 구체적인 반응을 살펴보고자 한다.
가설 설정
- 트위터 분석에서 토픽은 “화제가 되는 키워드 혹은 화제가 되는 키워드와 관련된 이야깃거리[21]”를 의미한다. 높은 빈도를 보이는 토픽들은 관객들이 영화에 대해 관심을 가지는 대상이 무엇인지를 보여주기 때문에 관객이 영화를 선택하는 근거로 가정하였다.
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