KR20170057082A - Method for forecasing a success of a movie using complex data - Google Patents
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Abstract
본 발명은 복합데이터를 이용한 영화 흥행 예측 방법에 관한 것으로, 시나리오와 관객의 반응을 나타내는 흥행과의 상관성을 분석하여 효율적으로 영화 흥행을 예측할 수 있도록 ㅜ한 것이다.The present invention relates to a method of predicting a movie movie using a composite data, and is capable of efficiently predicting the movie performance by analyzing the correlation between scenarios and a show that represents a response of a viewer.
Description
본 발명은 복합데이터를 이용한 영화 흥행 예측 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method for predicting movie performance using composite data.
대한민국 공개특허 제10-2010-0060814호(2010. 06. 07)에서 가치평가 그룹을 적어도 둘 이상 구성하고, 기작성된 평가표 및 평가 매뉴얼에 기초하여 어느 하나의 가치평가 그룹의 다수의 클라이언트가 기획된 영화 콘텐츠를 평가하고, 영화 콘텐츠 평가 결과를 나머지 가치평가 그룹에 제공하여 영화 콘텐츠 평가에 적용된 평가지표의 타당성을 검증하여 영화 콘텐츠의 가치 평가를 수행하는 영화 콘텐츠 가치평가방법을 제안하고 있다.Korean Patent Publication No. 10-2010-0060814 (2010. 06. 07), at least two valuation groups are formed, and based on the evaluation table and evaluation manual prepared, a plurality of clients of one valuation group are planned We propose a movie content value evaluation method that evaluates movie contents and provides movie content evaluation results to remaining valuation groups to verify the validity of evaluation index applied to movie content evaluation.
본 발명자는 영화에 대한 관객 반응을 빅데이터를 통해 분석하고, 시나리오에 대한 반응을 평가하여, 시나리오와 관객의 반응을 나타내는 흥행과의 상관성을 분석하는 복합데이터를 이용한 영화 흥행 예측 방법에 대한 연구를 하게 되었다.The present inventor has studied a method of predicting movie performance using composite data analyzing the viewer response to a movie through big data, evaluating the reaction to the scenario, and analyzing the correlation between the scenario and the show representing the reaction of the audience .
본 발명은 시나리오와 관객의 반응을 나타내는 흥행과의 상관성을 분석하여 효율적으로 영화 흥행을 예측할 수 있는 복합데이터를 이용한 영화 흥행 예측 방법을 제공함을 그 목적으로 한다.An object of the present invention is to provide a method for predicting a movie movie using composite data that can predict a movie movie efficiently by analyzing a correlation between scenarios and a show that represents a reaction of an audience.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 양상에 따르면, 복합데이터를 이용한 영화 흥행 예측 방법이 영화에 대한 관객 반응을 빅데이터를 통해 분석하는 단계와; 시나리오에 대한 반응을 평가하는 단계와; 시나리오와 관객의 반응을 나타내는 흥행과의 상관성을 분석하는 단계를; 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.According to one aspect of the present invention, there is provided a method for predicting a movie title using composite data, the method comprising: analyzing audience response to a movie through big data; Evaluating the response to the scenario; Analyzing the correlation between scenarios and a show that represents audience response; And the like.
본 발명은 시나리오와 관객의 반응을 나타내는 흥행과의 상관성을 분석하여 효율적으로 영화 흥행을 예측할 수 있는 효과가 있다. The present invention has an effect of efficiently predicting the movie performance by analyzing the correlation between the scenarios and the box office showing the reaction of the audience.
도 1 은 본 발명에 따른 복합데이터를 이용한 영화 흥행 예측 방법의 개요도이다.
도 2 는 본 발명에 따른 복합데이터를 이용한 영화 흥행 예측 방법의 데이터수집 및 DB화 모형의 일 예를 도시한 도면이다.
도 3 은 본 발명에 따른 복합데이터를 이용한 영화 흥행 예측 방법의 데이터 수집의 일 예를 도시한 도면이다.
도 4 는 본 발명에 따른 복합데이터를 이용한 영화 흥행 예측 방법의 데이터 수집의 또 다른 예를 도시한 도면이다.
도 5 는 본 발명에 따른 복합데이터를 이용한 영화 흥행 예측 방법의 데이터의 DB 모델링의 일 예를 도시한 도면이다.
도 6 은 본 발명에 따른 복합데이터를 이용한 영화 흥행 예측 방법의 데이터의 DB 모델링의 또 다른 예를 도시한 도면이다.
도 7 은 본 발명에 따른 복합데이터를 이용한 영화 흥행 예측 방법의 데이터의 DB 모델링의 또 다른 예를 도시한 도면이다.
도 8 은 본 발명에 따른 복합데이터를 이용한 영화 흥행 예측 방법의 데이터의 DB 모델링의 또 다른 예를 도시한 도면이다.
도 9 는 본 발명에 따른 복합데이터를 이용한 영화 흥행 예측 방법의 DB 구축 절차의 일 예를 도시한 도면이다.1 is a schematic diagram of a method for predicting a movie box using composite data according to the present invention.
FIG. 2 is a view showing an example of a data collection and DB modeling method of a movie movie forecasting method using composite data according to the present invention.
FIG. 3 is a diagram illustrating an example of data collection in a method for predicting a movie movie using complex data according to the present invention.
FIG. 4 is a diagram illustrating another example of data collection in the method for predicting a movie movie using complex data according to the present invention.
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of DB modeling of data in a method of predicting a movie movie using complex data according to the present invention.
FIG. 6 is a diagram showing another example of DB modeling of data in the method of predicting movie box-office using composite data according to the present invention.
FIG. 7 is a diagram showing another example of DB modeling of data in the method of predicting a movie movie using complex data according to the present invention.
FIG. 8 is a diagram showing another example of DB modeling of data in the method of predicting movie box-office using composite data according to the present invention.
FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a procedure for building a database of a movie movie prediction method using composite data according to the present invention.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 기술되는 바람직한 실시예를 통하여 본 발명을 당업자가 용이하게 이해하고 재현할 수 있도록 상세히 기술하기로 한다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Reference will now be made in detail to embodiments of the present invention, examples of which are illustrated in the accompanying drawings, wherein like reference numerals refer to the like elements throughout.
본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명 실시예들의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.In the following description of the present invention, a detailed description of known functions and configurations incorporated herein will be omitted when it may make the subject matter of the present invention rather unclear.
본 발명 명세서 전반에 걸쳐 사용되는 용어들은 본 발명 실시예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서, 사용자 또는 운용자의 의도, 관례 등에 따라 충분히 변형될 수 있는 사항이므로, 이 용어들의 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.The terms used throughout the specification of the present invention have been defined in consideration of the functions of the embodiments of the present invention and can be sufficiently modified according to the intentions and customs of the user or operator. It should be based on the contents of.
도 1 은 본 발명에 따른 복합데이터를 이용한 영화 흥행 예측 방법의 개요도이다. 도 2 는 본 발명에 따른 복합데이터를 이용한 영화 흥행 예측 방법의 데이터수집 및 DB화 모형의 일 예를 도시한 도면이다.1 is a schematic diagram of a method for predicting a movie box using composite data according to the present invention. FIG. 2 is a view showing an example of a data collection and DB modeling method of a movie movie forecasting method using composite data according to the present invention.
도 3 은 본 발명에 따른 복합데이터를 이용한 영화 흥행 예측 방법의 데이터 수집의 일 예를 도시한 도면이다. 도 4 는 본 발명에 따른 복합데이터를 이용한 영화 흥행 예측 방법의 데이터 수집의 또 다른 예를 도시한 도면이다.FIG. 3 is a diagram illustrating an example of data collection in a method for predicting a movie movie using complex data according to the present invention. FIG. 4 is a diagram illustrating another example of data collection in the method for predicting a movie movie using complex data according to the present invention.
도 5 는 본 발명에 따른 복합데이터를 이용한 영화 흥행 예측 방법의 데이터의 DB 모델링의 일 예를 도시한 도면이다. 도 6 은 본 발명에 따른 복합데이터를 이용한 영화 흥행 예측 방법의 데이터의 DB 모델링의 또 다른 예를 도시한 도면이다.FIG. 5 is a diagram illustrating an example of DB modeling of data in a method of predicting a movie movie using complex data according to the present invention. FIG. 6 is a diagram showing another example of DB modeling of data in the method of predicting movie box-office using composite data according to the present invention.
도 7 은 본 발명에 따른 복합데이터를 이용한 영화 흥행 예측 방법의 데이터의 DB 모델링의 또 다른 예를 도시한 도면이다. 도 8 은 본 발명에 따른 복합데이터를 이용한 영화 흥행 예측 방법의 데이터의 DB 모델링의 또 다른 예를 도시한 도면이다.FIG. 7 is a diagram showing another example of DB modeling of data in the method of predicting a movie movie using complex data according to the present invention. FIG. 8 is a diagram showing another example of DB modeling of data in the method of predicting movie box-office using composite data according to the present invention.
도 9 는 본 발명에 따른 복합데이터를 이용한 영화 흥행 예측 방법의 DB 구축 절차의 일 예를 도시한 도면이다.FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a procedure for building a database of a movie movie prediction method using composite data according to the present invention.
본 발명에 따른 복합데이터를 이용한 영화 흥행 예측 방법은 영화에 대한 관객 반응을 빅데이터를 통해 분석하는 단계와, 시나리오에 대한 반응을 평가하는 단계와, 시나리오와 관객의 반응을 나타내는 흥행과의 상관성을 분석하는 단계를 포함하여 이루어진다.The method for predicting a movie movie using complex data according to the present invention includes a step of analyzing an audience response to a movie through big data, a step of evaluating a reaction to a scenario, and a correlation between a scenario and a show representing a reaction of an audience And analyzing the result.
상기 영화에 대한 관객 반응을 빅데이터를 통해 분석하는 단계는 인터넷 사이트와 SNS 등을 통해 영화에 대한 관객 반응을 분석한다. 또한, 영화 관련 기관 데이터를 분석하는 것을 더 포함할 수 있다.Analyzing the viewer response to the movie through the Big Data analyzes the audience reaction to the movie through the Internet site and the SNS. It may further include analyzing movie related agency data.
상기 시나리오에 대한 반응을 평가하는 단계는 시나리오의 중요한 요소인 캐릭터와 플롯, 소재, 장르별 특정 씬(폭력씬, 전투씬, 애정씬 등)에 대한 전체적 비율, 스토리 전개방향(애정, 교훈, 사건해결 등) 등을 바탕으로 흥행에 영향을 주는 스토리 요인이 무엇인지를 분석한다. The step of evaluating the reaction to the scenario includes the overall ratio of the character, the plot, the material, and the specific scene (the violence scene, the battle scene, the affection scene, etc.) according to genre, the story development direction (affection, And other factors that affect the box office.
이 때, 시스템 다이내믹스 기법을 도입하여 각 요인들이 하나의 스토리라는 시스템 하에서 서로에게 미치는 영향력을 확인해볼 수 있도록 구조화하고, 전문가에게 집중 인터뷰를 통해 시나리오의 스토리 요소를 분석한다.In this case, system dynamics technique is introduced to structure each factor to check influence of each other under one story system, and the story elements of scenarios are analyzed through intensive interview with experts.
상기 시나리오와 관객의 반응을 나타내는 흥행과의 상관성을 분석하는 단계는 상기 영화에 대한 관객 반응을 빅데이터를 통해 분석하는 단계에서의 빅데이터 분석 결과와, 상기 시나리오에 대한 반응을 평가하는 단계에서의 평가 결과의 상관 관계를 분석한다.The step of analyzing the correlation between the scenario and the box office showing the reaction of the audience may include a step of analyzing the viewer response to the movie through the big data and the step of evaluating the response to the scenario Analyze the correlation of evaluation results.
이 때, 예측모델에 스토리 요소들을 적용하여 개발된 스토리의 흥행 가능성에 대한 시뮬레이션을 실시하고, 전문가 평가와 시뮬레이션 결과를 비교하여 모델의 타당성을 검증한다.At this time, simulation of the likelihood of the story developed by applying the story elements to the predictive model is performed, and the validity of the model is verified by comparing the expert evaluation and the simulation result.
설문조사 결과를 통합하여 하나의 엑셀시트로 구축한다. 통합을 위한 첫번째 단계로 서사적인 요소(인물, 사건, 장면, 주제, 소재)만을 통합하고 나머지 구체적인 기준들은 이후 좀 더 심도 깊은 논의를 통하여 통합한다. 해당 분류 사이의 직선적인 상관성이 확보되면(유의확률, 설명력), 좀 더 구체적인 변수를 추가해 가면서 보완한다.The survey results are integrated into one Excel sheet. The first step for integration is to integrate only the narrative elements (characters, events, scenes, themes, materials) and integrate the remaining specific criteria through further discussion. If the linear correlation between the categories is secured (significance probability, explanatory power), the more specific variables are added and supplemented.
한편, 발명의 부가적인 양상에 따르면, 복합데이터를 이용한 영화 흥행 예측 방법이 글로벌 시장 진출을 위한 투자 모델을 개발하는 단계를 더 포함할 수 있다. 상기 글로벌 시장 진출을 위한 투자 모델을 개발하는 단계는 시나리오의 서사적 기준에 대한 관객들의 반응을 기준으로 한 투자 모델을 제안한다. According to a further aspect of the present invention, a method for predicting a movie title using composite data may further include a step of developing an investment model for entering the global market. The step of developing an investment model for global market entry suggests an investment model based on audience response to the narrative criteria of the scenario.
시나리오 완성도는 서사의 구성 요건(인물, 사건, 주제, 소재)가 상호간의 어떠한 상관 관계를 갖게 되는가를 기준으로 한다. 상관관계를 알기 위해 설문조사의 상관 분석을 기준으로 한다. The completeness of the scenario is based on the correlation between narrative constitutional requirements (person, event, subject, material). Based on the correlation analysis of the questionnaires to know the correlation.
예컨대, 주제의 한 항목과 가장 상관 지수가 높은 항목을 찾아 내고, 그 항목과 또 가장 상관 지수가 높은 또 다른 항목을 찾아내는 방식으로 관계도를 찾아 간다. For example, a relationship is searched by finding an item with the highest correlation index with an item of a topic, and by finding another item with the highest correlation index.
이와 같은 시나리오 완성도는 한 영화를 평가하는 데 있어 전체 제작비, 흥행 수익 대비 차지는 비중이 10% 정도됨을 예상하여 영화의 전체 가치 평가 기준에서 10%정도 되는 시나리오 완성을 평가하는 모델을 만들고, 이 모델을 적용할 수 있다.In order to estimate the completeness of such a scenario, we estimate that the proportion of the total production cost and the box office revenue will be about 10% in evaluating a movie, and a model for evaluating the scenario completion of about 10% Can be applied.
이와 같이 구현함에 의해 본 발명은 시나리오와 관객의 반응을 나타내는 흥행과의 상관성을 분석하여 효율적으로 영화 흥행을 예측할 수 있으므로, 상기에서 제시한 본 발명의 목적을 달성할 수 있다.According to the present invention, the present invention can predict the movie performance efficiently by analyzing the correlation between scenarios and the box office that represents the reaction of the audience, so that the object of the present invention can be achieved.
본 발명은 첨부된 도면에 의해 참조되는 바람직한 실시예를 중심으로 기술되었지만, 이러한 기재로부터 후술하는 특허청구범위에 의해 포괄되는 범위내에서 본 발명의 범주를 벗어남이 없이 다양한 변형이 가능하다는 것은 명백하다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it will be understood by those of ordinary skill in the art that various changes in form and details may be made therein without departing from the spirit and scope of the invention as defined by the appended claims. .
본 발명은 영화 흥행 예측 기술분야 및 이의 응용 기술분야에서 산업상으로 이용 가능하다.INDUSTRIAL APPLICABILITY The present invention is industrially applicable in the movie movie prediction technology field and its application field.
Claims (1)
시나리오에 대한 반응을 평가하는 단계와;
시나리오와 관객의 반응을 나타내는 흥행과의 상관성을 분석하는 단계를;
포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 복합데이터를 이용한 영화 흥행 예측 방법.Analyzing an audience response to the movie through the Big Data;
Evaluating the response to the scenario;
Analyzing the correlation between scenarios and a show that represents audience response;
Wherein the method comprises the steps of:
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020150160720A KR20170057082A (en) | 2015-11-16 | 2015-11-16 | Method for forecasing a success of a movie using complex data |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| KR1020150160720A KR20170057082A (en) | 2015-11-16 | 2015-11-16 | Method for forecasing a success of a movie using complex data |
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20170057082A true KR20170057082A (en) | 2017-05-24 |
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020150160720A Withdrawn KR20170057082A (en) | 2015-11-16 | 2015-11-16 | Method for forecasing a success of a movie using complex data |
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| KR (1) | KR20170057082A (en) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20210143912A (en) * | 2019-05-20 | 2021-11-29 | 소니그룹주식회사 | Prediction of movie success - index |
| WO2021251600A1 (en) * | 2020-06-12 | 2021-12-16 | (주)브레인콜라 | Method and device for predicting box office rating of content using artificial intelligence |
| KR20220094892A (en) | 2020-12-29 | 2022-07-06 | 김유신 | Scenario evaluating method using scenario monitoring tool |
| KR20230112000A (en) * | 2022-01-19 | 2023-07-26 | 채현민 | A matching method that finds empty space in lcl containers in real time during container import and export |
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2015
- 2015-11-16 KR KR1020150160720A patent/KR20170057082A/en not_active Withdrawn
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20210143912A (en) * | 2019-05-20 | 2021-11-29 | 소니그룹주식회사 | Prediction of movie success - index |
| WO2021251600A1 (en) * | 2020-06-12 | 2021-12-16 | (주)브레인콜라 | Method and device for predicting box office rating of content using artificial intelligence |
| KR20210154396A (en) | 2020-06-12 | 2021-12-21 | (주)브레인콜라 | Method and apparatus for forecasting success of contents using artificial intelligence |
| KR20220094892A (en) | 2020-12-29 | 2022-07-06 | 김유신 | Scenario evaluating method using scenario monitoring tool |
| KR20230112000A (en) * | 2022-01-19 | 2023-07-26 | 채현민 | A matching method that finds empty space in lcl containers in real time during container import and export |
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Legal Events
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Patent event code: PA01091R01D Comment text: Patent Application Patent event date: 20151116 |
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