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학술저널
저자정보
김슬기 (Sungkyunkwan University) 김장현 (Sungkyunkwan University)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제23권 제1호
발행연도
2019.1
수록면
1 - 6 (6page)

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본 연구는 〈네이버 영화〉 페이지의 리뷰 데이터를 수집하여, 출현 빈도가 높은 단어를 중심으로 영화 관람객의 반응을 시각화하는 작업을 수행하였다. 이를 위해 총 6편의 영화를 선정하여 데이터 수집 및 정제과정을 거쳤으며, 의미연결망 분석(Semantic network analysis)을 활용하여 단어 간 관계성을 파악하고자 하였다. 데이터 시각화 작업에는 UCINET과 함께 패키지화된 NetDraw가 사용되었다. 본 연구의 시사점은 문장으로 작성된 영화 관람객의 리뷰를 키워드 중심으로 시각화하여, 소비자들의 반응을 한 눈에 확인하는 리뷰 인터페이스 구현이 가능한지 탐색하였다는 점이다. 본 연구를 통해 영화 리뷰를 구성하는 키워드를 시각화하고, 리뷰 내용에서 영화별 특성의 차이를 확인하였다는 점에서 본 연구가 의미를 가진다고 하겠다. 후속 연구는 보다 많은 영화의 리뷰를 활용할 필요성이 제기되며, 각 영화별 리뷰의 수도 비슷한 양으로 맞추어 연구에 활용해야 할 것이다.
#영화 #빅데이터 #의미연결망 분석 #온라인 리뷰 #Big data #Semantic network analysis #Movie #Online review

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 분석 결과
Ⅴ. 결론 및 시사점
REFERENCES

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
Jung Hyun Kim / 2016 / Recognition using Cyber bullying in view of Semantic-Enhanced Minimized Auto-Encoder / 아시아태평양융합연구교류논문지 2(4):7~14 dbpia J. A. Yeap / 2014 / Determining consumers’ most preferred eWOM platform for movie reviews: A fuzzy analytic hierarchy process approach / Computers in Human Behavior 31:250~258 google schola A. Elberse / 2003 / Demand and supply dynamics for sequentially released products in international markets: The case of motion pictures / Marketing Science 22(3):329~354 google schola 반재훈 / 2018 / R을 이용한 대학의 학과 명칭 분석 / 한국정보통신학회논문지 22(6):829~834 dbpia 이오준 / 2014 / 소셜 빅데이터를 이용한 영화 흥행 요인 분석 / 한국콘텐츠학회 논문지 14(10):527~538 dbpia

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