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Korean Society of Dance Science
[ Article ]
Official Journal of the Korean Society of Dance Science - Vol. 36, No. 3, pp.99-111
ISSN: 1229-7836 (Print)
Print publication date 30 Jul 2019
Received 16 Apr 2019 Revised 08 Jul 2019 Accepted 18 Jul 2019
DOI: https://doi.org/10.21539/Ksds.2019.36.3.99

토픽 모델링 기반 국내 공연 흥행 요인 분석

김하연 ; 서대호*
한양대학교
연세대학교
A Topic Modeling Approach to the Analysis of Domestic Performance
Kim, Ha-Yeon ; Seo, Dae-Ho*
HANYANG Univ.
YONSEI Univ.

Correspondence to: * seodaeho91@naver.com

CopyrightⒸ 2019 by the Korean Society of Dance Science

초록

공연예술시장의 침체기가 지속됨에 따라 성공적인 관객 유치가 공연예술계의 화두로 떠오르고 있다. 이에 본 연구는 과거 국내에서 열렸던 공연들의 전문가 리뷰와 관객평점을 통해 전체적인 이해와 더불어 제안을 하기 위한 목적으로 연구를 진행했다. 공연예술시장에 대한 기존 연구들은 인터뷰 혹은 설문조사 방법론을 사용해 영향요인을 확인하거나 검증하는데 머물렀다. 또한 이를 기반으로 각 기관별 실증적인 공연예술시장 흥행 전략 방안을 제시한 연구가 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구는 공연별 전문가 리뷰를 수집한 후 상위평점공연, 하위평점공연으로 분류하여 연구를 진행하였다. 분석 결과 상위평점공연 관련 토픽은 유럽내한공연, 서구 근대역사를 배경, 프랑스뮤지컬, 정치/권력, 고대역사를 배경으로 도출되었고, 하위평점공연 관련 토픽은 국내 역사를 배경, 가족애, 연인간의 사랑으로 나타났다. 추가로 워드클라우드를 통해 상위평점공연과 하위평점공연 각각의 빈출 단어를 시각화했다. 본 연구는 결과를 통해 실현 가능한 기관별 정책 제안을 하였다.

Abstract

As the market for performing arts continues to decline, attracting audiences has become a hot topic in performing arts. Therefore, this study was conducted with the purpose of making a proposal by analyzing the reviews and audience ratings of performances that were held in Korea in the past. Existing studies on the performing arts market have only identified or validated influencing factors using interviews or survey methodologies. Also, based on these researches, there is no research suggesting a strategy for promoting the performing art market in each institution. Therefore, this study collected reviews in performances and then classified them into high-rating performances and lowrating performances. As a result of analysis, the topics related to the high-rating performances were the performances in Europe, Western modern history, French musicals, politics / power, and ancient history. The topics related to low-rating performances were the domestic history, family love, and love between lovers. In addition, through word cloud, we visualized the high frequency words of high and low rating performances respectively. Finally, this study made possible institutional policy proposals.

Keywords:

Performing Arts, Text Mining, Topic Modeling, Data Visualization, Policy Suggestion

키워드:

공연예술, 텍스트 마이닝, 토픽 모델링, 데이터 시각화, 정책제안

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