상품 범주 네트워크에 관한 연구

• 영문명: Network of Commodity Category: Social Network Analysis on Movie Genres
• 발행기관: 한국상품학회
• 저자명: 이원희(Wonhee Lee)
• 간행물 정보: 『상품학연구』제38권 제2호, 114~126쪽, 전체 13쪽
• 주제분류: 경제경영 > 경제학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2020.04.30

국문 초록

영화 장르는 관람객의 품질 불확실성을 낮추어주는 범주의 역할을 수행하며 문화 다양성 관점과 제작 장르 포트폴리오 관점에서 정책적, 실무적으로 중요한 주제이다. 영화는 하나의 장르로만 구분할 수 없으며 여러 개 장르를 복합적으로 고려해야 한다. 본 연구에서는 사회연결망 분석을 활용하여 10년간의 복합 장르 네트워크를 대상으로 장르 단위, 장르 조합 단위, 네트워크 단위 분석을 수행하였다. 장르 단위에서는 연결 중심성, 고유벡터 중심성, 매개 중심성, 중심-주변분석을 수행하여 어떤 장르가 복합장르 네트워크의 중심에 있는지 분석하였다. 장르 조합 단위에서는 위계적 군집분석을 통하여 거리가 가까운 장르를 중심으로 군집을 구성하고 조합이 용이한 장르를 검토하였다. 네트워크 단위에서는 네 개의 응집성 지표를 중심으로 시기별 증감추이를 비교하고 장르 개수, 중심 장르간의 관계를 분석하였다. 본 연구는 복합 장르를 포함한 영화 다양성과 함께 장르 중심성 및 조합 특성에 기반한 제작사의 장르 의사결정에 기여할 수 있다. 또한 사회연결망 지표를 영화산업 장르에 연계하여 활용할 수 있는 지표를 도출한 탐색적 연구로 의의가 있다.

영문 초록

Movie genre plays a crucial role of reducing the uncertainty of quality such a category. Therefore, genre is important research subject for policy and business decision considering cultural diversity and genre portfolio issues. A movie is defined not by a specific genre, but by multiple genres. This study applies social network analysis methods to multiple genre network during the years 2004 to 2013. Genre level of analysis including degree centrality, eigenvector centrality, between centrality, and core-periphery is performed to find core genres. Hierarchical cluster analysis is used to classify groups of genre mixing based on distance between genres. Four indexes of cohesiveness at network-level focus on analyzing seasonal trends and relationship with number of diverse genre and core genres. The findings can contribute to cultural policy and production decision in the perspective of genre diversity, centrality, and genre configuration. Also, indexes of social network analysis related to movie industry is discussed for future researches.

목차

I. 서 론

II. 이론적 배경

III. 연구방법

IV. 연구결과

V. 결 론

참고문헌

키워드

영화 장르 사회연결망 분석 중심성 중심-주변분석 위계적 군집분석 응집성 movie genre social network analysis centrality core-periphery analysis hierarchical cluster analysis cohesiveness