뉴스젤리 메이킹스토리 4 - '변호인'

데이터를 통해 미래를볼 수 없을까?

뉴스젤리 열한번째 이야기

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빅데이터 시대

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구슬이 서말이라도 꿰어야 보배

•쌓여가는 큰 규모의 데이터들

•가공하기 힘든 비정형 형태

•빅데이터를 활용해서새로운 가치 창출?

•빅데이터는 왜 쓰는가?

빅데이터를 통해미래를 예측해 보자!

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빅데이터를 통해 미래를 알 수 없을까?

•특정인의 직관과 통찰이 아닌실시간으로 사안에 대해 반응하는 소셜 데이터

•과거의 추세를 유추할 수 있는각종 통계 정형 데이터

•미래를 보여주는 방정식= 뉴럴 네트워크

소셜+정형+뉴럴 ≒ 미래

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뉴럴 네크워크

•뇌기능의 특성을 컴퓨터 시뮬레이션으로 표현하는 것을 목표로하는 수학 모델

•수많은 변수를 모두 반영한종합적 사고를 통한 연산

•다양한 분야 예측 모델로 활용 중

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무엇을 예측하면 재미있을까?

•정형 데이터 만으로 해석하는경제 지표 등 배제

•흥미 쉽게 가질 수 있고 관심가는 주제는 무엇?

•비평위주의 권위자의 판단이아니라 사람들이 생각하고행동했던 데이터를 바탕으로미래를 예측해보자

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변호인, 과연 얼마나 흥행할까?

•사회적 관심이 많은 실화바탕의 상업적인 영화

•빠른 속도로 관객수 확보( 최대 관객수 갱신 가능성)

•영화 외부 요소에 대한갑론을박이 심함

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Data Driven Approach

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예측을 위한 가정들

•영화 흥행에 영향이 적은 요소: 다루고 있는 소재, 작품의 장르, 주연 배우, 개봉시기, 제작비용 등의 요소

•흥행에 크게 영향을 미치는 요소: 연령등급, 개봉시기, 배우등급, 스크린수, 특수효과 유무, 시리즈 유무, 총 관객수

•입소문으로 빠르게 전파, 소셜 데이터 분석을 통한 가중치 설정

•스토리의 진정성이 가장 핵심적인 요소 : SNS 반응을 통한 추론

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어떤 데이터를 가지고 올 것인가?

• 250여 개의 한국영화에 대한 데이터(예측을 위한 모델링/ 공공데이터)

• <변호인>에 대한 소셜데이터(가중치 설정 및 Hidden layer 결정)

•뉴럴 네트워크 모델링을 위해 참조한Predicting box-office success of motion pictures with neural networks

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수집-정제-분석

영화 데이터 에러 값 제거

Neural Netow 입력을 위한 표준화

뉴럴네트워크

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뉴스젤리 뉴럴 네크워크

출처: Predicting box-office success of motion pictures with neural networks,Ramesh Sharda*, Dursun Delen, ELSEVIER

논문의 영화 예측 뉴럴네트워크 모델 학습 및 이를 이용한 변호인 데이터 예측

천만 영화의 공통점 그리고 …

•방학 특수를 노려라, 개봉시기

•개봉 후 하루 평균 24만 명 이상의 관객을 유지하라

•영화<괴물>과 유사한 흥행 갱신 속도

•천만 영화의 공통점, 눈물샘을 자극하라!

•경쟁자는 나의 원동력, 천만 영화는 같이 흥행한다

예상 흥행 성적 1200만

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Visual Storytelling

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어떻게 보여줄 것인가?

•흥행에 대한 수치를영화 필름 이미지 차용하여막대그래프 형태로 제공

•변호인의 상징적인 국밥과모티브 노무현 전 대통령

•정보의 분명한 전달을 위한미니멀리즘

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우연의 일치? 영화<변호인>과 5가지 천만 공식

•한국 사회에서 그 동안 천만영화의 공통점 분석을 통한뉴스젤리만의 독자적인 영화흥행 예측 (뉴럴 네트워크)

•영화내부의 성격과 역량을바탕으로한 분석+데이터를 통한 흥행예측

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