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3. 연구자료 및 방법1) 자료 수집2000년 4월(개봉일 기준 4월29일)부터 2002월 6월까지 등급심의를 거친 영화 중에서 박스오피스(Box-office)에 5주 이상 순위를 차지한 영화 66편 을 분석대상으로 선정하였다. 영화 관객수 자료는 film2.0에 공개된 수치를 사용하였다. 각 군집들을 구분하는 영화의 특성들을 알아보기 위해 기존 문헌에서 검증된 영화 흥행요인에 대한 자료를 수집하였다. 각 군집별 특성을 설명할 수 있는 변수들은 크게 3가지 형태로, 제작과정에서의 설명변수(6개 종류에 24변수), 배급 및 상영과정에서의 설명변수(3개종류의 3개변수), 외부적 설명 변수(2개 종류에 5개변수)로 구성하였다. 자료출처는 ‘한국 영화연감’, ‘영상자료원’, ‘씨네21’, ‘n-kino’, ‘joycine’, ‘IMDB 홈페이지’등으로 공 시된 자료를 사용하였다. 각 변수 및 그에 대한 조작적 정의는 김휴종(1999)과 안성아, 김태준(2003)을 인용하였다. - 스타파워 및 감독파워 : 스타파워는 주연 배우들이 해당영화의 개봉시점을 기준으로 5년동안 주연급 배우로 출연한 횟수를 사용하였다. 감독의 영향력은 스타파워 측정 방법과 동일하게 측정하였다. - 속편여부 및 원작 유무 : 이전에 상영되었던 다른 영화의 속편(seqel)으로 만들어진 경우와 영화의 시나리오가 베스트셀러였던 소설, 만화, 혹은 TV드라마를 영화화 한 것이라든지, 예전에 만들어진 영화를 다시 각색하여 영화화 한 것을 속편유무와 원작유무로 나누어 파악하여 더미변수로 정하였다. - 장르 : 드라마, 멜로, 액션, 코미디, SF/판타지, 공포/스릴러/ 호러, 사회/전쟁/ 종교, 애니메이션, 어드밴처 등 9가지 장르로 구분하였고 최근 영화의 복합장르 경향을 감안하여 더미변수로 표현하였다. - 수상 : 영화의 수상여부는 4가지 형태로 조작 화하였다. 첫째, 수상한 경험이 있는가에 대한 여부, 둘째 영화가 받은 총 수상의 수를 사용하였다. 또한 수상내역별 특성을 고려하기 위해 작품부분에 대한 수상과 배우부분에 대한 수상을 각각 나누어 파악하였다. - 상영등급 : 조사기간 있었던 4가지 상영등급을 기준으로 ‘전체 관람가’ ‘12세 이상 관람가’, ‘15세 이상 관람가’, 그리고 ‘18세 이상 관람가’를 더 미변수로 포함시켰다. - 상영시기 : 영화산업은 전세계적으로 여름시즌(7월, 8월)과 크리스마스와 새해가 겹쳐있는 12월, 1월이 최대의 성수기이다(김휴종, 1999). 그러나 우리나라의 시장 특성상 구정연휴기간과 추석연휴 기간도 영화시장에 있어 성수기로 꼽히고 있다. 본 연구에서 국내 상영시기의 영향을 반영하기 위해 여름시즌, 추석시즌, 크리스마스와 새해시즌(구정 시즌포함)을 성수기로, 나머지 기간을 비시즌으로 구분하고 각각 더미변수로 정하였다. - 스크린수 : 개봉당시 스크린수를 기준으로 하였다. 이는 그 영화제품의 시장진입형태를 보여줄 수 있을 것으로 기대된다. - 비평 : 영화에 대한 평가를 가늠할 수 있는지 표로 ‘씨네 21’개봉영화 평가 자료를 인용하였다. 각 비평가들이 개봉영화에 대한 평가를 별점(5개 만점)으로 처리 하였는데, 각 비평가들이 준 별점을 5점 척도화하여 그 평균값을 사용하였다. - 경쟁효과 : 경쟁효과를 보기 위해 영화의 상영 기간을 일주일 단위로 구분하여 해당 영화의 개봉 시기 전후로 3개의 변수를 보았다. 즉, A영화의 개 봉 당시 동시 개봉한 다른 영화의 수, A영화의 개봉 1주일전에 개봉하여 A영화의 개봉일까지 상영되고 있는 영화의 수, A영화의 개봉 1주일후에 개봉하여 A영화와 경쟁관계를 형성하는 영화의 수가 그 것이다. - 제작국적: 영화 국적별 특성을 살펴보기 위해 한국영화와 헐리우드 영화들을 두개의 더미변수로 놓고 각 국적별 영화가 가지는 제품적 특성을 살펴 보고자 하였다. 2) 연구방법영화 관객수는 먼저 각 영화들의 계절성 및 경쟁 효과를 제거하기 위해 각 영화의 관객수 변화를 시장점유율(MSt)형태로 바꾸어 그 특징을 살펴보았다(영화A의 관객 점유율 = A영화의 해당 주 관객 수/ 그 주의 총관객수). 조사대상에 해당하는 66편의 영화들은 평균적으로 첫 주에 가장 높은 시장점유율을 보였으며 점차 시장점유율이 감소되는 <그림 1>과 같은 형태를 보였다. <그림 1>과 같이 나타나는 영화 관객수의 패턴은 다음과 같은 식을 통해 추정하였다(Jedidi, Krider, & Weinberg, 1998).
MSt = eα-βt t= 0,1,2,.................. (1)
영화 패턴의 유사성을 바탕으로 영화를 분류하기 위하여는 군집분석(cluster analysis)을 사용하였다. 영화 패턴의 유사성을 측정하기 위해서 위(1)식에 의해 측정된 영화수명주기모델에 의해 각 영화의 α(개봉당시 관객점유율)값과 β(관객감소율)값을 군집분석의 유사성 척도로 이용하였으며, 측정 방법은 평균연결방법(average linkage)을 이용하였다. 영화 흥행패턴의 유사성을 근거로 분류된 군집들에 대한 특성의 차이를 설명하기 위해 판별분석(discriminant analysis)이 사용되었다. 판별분석은 집단간의 차이를 잘 나타낼 수 있는 설명변수를 찾을 수 있으며 나아가 향후 어떤 대상이 있을 때 어떤 집단에 속하게 될지 예측할 수 있는 장점이 있다(안광호, 임병훈, 2000.) |
여기서의 α값은 개봉 첫주 박스오피스상의 관객 점유율(MSt)을 나타내는 값이고,
β값은 주별 관객 감소율에 대한 값이다. α값과 β값의 추정치를 구하기 위해 해당
영화가 박스오피스상에 순위를 유지하고 있는 기간동안의 각 주관객수 점유율 변화를
로그(log)화 시킨 식(1)에 대입하였고, OLS(Ordinary Least Square)추정을 적용하였다.
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