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  • 4. 빅데이터를 통해 미래를 알 수 없을까? • 특정인의 직관과 통찰이 아닌 실시간으로 사안에 대해 반응 하는 소셜 데이터 • 과거의 추세를 유추할 수 있는 각종 통계 정형 데이터 • 미래를 보여주는 방정식 = 뉴럴 네트워크 소셜+정형+뉴럴 ≒ 미래 newsjel.ly
  • 5. 뉴럴 네크워크 • 뇌기능의 특성을 컴퓨터 시뮬레 이션으로 표현하는 것을 목표로 하는 수학 모델 • 수많은 변수를 모두 반영한 종합적 사고를 통한 연산 • 다양한 분야 예측 모델로 활용 중 newsjel.ly
  • 6. 무엇을 예측하면 재미있을까? • 정형 데이터 만으로 해석하는 경제 지표 등 배제 • 흥미 쉽게 가질 수 있고 관심 가는 주제는 무엇? • 비평위주의 권위자의 판단이 아니라 사람들이 생각하고 행동했던 데이터를 바탕으로 미래를 예측해보자 newsjel.ly
  • 7. 변호인, 과연 얼마나 흥행할까? • 사회적 관심이 많은 실화바탕 의 상업적인 영화 • 빠른 속도로 관객수 확보 ( 최대 관객수 갱신 가능성) • 영화 외부 요소에 대한 갑론을박이 심함 newsjel.ly
  • 9. 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 newsjel.ly
  • 10. 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 참조한 Predicting box-office success of motion pictures with neural networks newsjel.ly
  • 11. 수집-정제-분석 영화 데이터 에러 값 제거 뉴럴 네트워크 Neural Netow 입력을 위한 표준화 newsjel.ly
  • 12. 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
  • 13. 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 newsjel.ly
  • 15. 어떻게 보여줄 것인가? • 흥행에 대한 수치를 영화 필름 이미지 차용하여 막대그래프 형태로 제공 • 변호인의 상징적인 국밥과 모티브 노무현 전 대통령 • 정보의 분명한 전달을 위한 미니멀리즘 newsjel.ly
  • 16. 우연의 일치? 영화<변호인>과 5가지 천만 공식 • 한국 사회에서 그 동안 천만 영화의 공통점 분석을 통한 뉴스젤리만의 독자적인 영화 흥행 예측 (뉴럴 네트워크) • 영화내부의 성격과 역량을 바탕으로한 분석+데이터를 통 한 흥행예측 http://newsjel.ly/issue/the_attorney/ newsjel.ly
  • 18. Web Page Web page : www.newsjel.ly E-mail : help@newsjel.ly Thank you