영화 관람객 수와 도서 판매량에는 관계가 있을까?

JSK·2025년 1월 31일
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글또 10기

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해당 분석을 하게 된 이유

해당 분석을 하게 된 이유는 사실 정말 별거 없이 그냥 흥미 때문이다. 최근에 글또에서 월간데이터노또라는 소모임에 참가했는데 해당 채널에서는 각자 본인이 선정한 주제를 가지고 간단한 데이터 분석을 해오고 서로의 결과를 공유하는 소모임이다. 나는 NLP에 가장 관심이 많지만, 평소 데이콘이나 데이터 분석에도 관심을 가지고 있었기 때문에 재미로 참가를 해보게 되었고 첫 주제로 해당 주제를 선정하게 되었다.

분석 주제 및 목적

  • 영화 관람객과 도서 판매량의 증감에 대해 분석해 보기
  • 이외의 영향도 생각하여 보며 각 요소가 어떤 현상에 영향을 받을지 생각해 보기

결과

비교 결과

  • 도서 판매량과 영화 관람객 수가 함께 증가하거나 감소하는 경우가 많이보임(총 12회 중 서로 같이 증가 or 감소 8회, 하나만 증가하고 다른 하나는 감소 4회)
  • 도서는 아마 계절이나 시기(연말)의 영향을 많이 받는 것 같음(특정 계절이 시작되는 시기 별로 판매량 증가-3월, 7월, 10월)
  • 영화는 특정 영화의 개봉에 의한 영향을 많이 받음
  • 도서와 영화는 영화와 OTT처럼 대체재가 아니라 서로 다른 별개의 풀을 가지는 것 같음

주요 영화

파묘 - 2월 22일 개봉, 관람객 수 1190만
범죄도시4 - 4월 24일 개봉, 관람객 수 1150만
인사이드 아웃2 - 6월 12일 개봉, 관람객 수 879만
파일럿 - 7월 31일 개봉, 관람객 수 471만
베테랑2 - 9월 13일 개봉, 관람객 수 752만

도서 관련 주요 이슈

한강 노벨문학상수상 - 10월

월별 주요 사항과 예상 요인

3월 - 도서 판매량 대폭 증가

  • 고3 수험생 & N수생들의 수능 대비 도서 구매로 인한 영향이 아닐까 예상

4월 - 관객과 판매 부수 모두 대폭 하락

  • 4월 24일 범죄도시 개봉 이전까지 주요 영화 없음-4월 말 개봉으로 4월 관객 수에 큰 영향 미치지 못한 것 같음
  • 3월에 도서 판매량이 매우 높은 것을 알 수 있는데 이에 따라 4월에는 도서판매량이 하락한 것으로 예상(3월에 구매한 책을 4월까지 독서 중)
  • 본격적인 봄의 시작으로 야외 활동 증가에 따른 영향?

7월 - 관객과 판매 부수 모두 상승

  • 7월에는 메가 히트를 달성한 작품은 없지만 탈주, 데드풀과 울버린, 인사이드 아웃2(6월 초 개봉으로 7월에는 관람객 수 하락세)등의 영화들이 모두 준수한 성적을 보이며 2024년 최고 성적을 달성

10월 - 도서 판매 부수 상승과 영화 관객 대폭 하락

  • 당시 한강 작가의 노벨문학상 수상으로 도서 판매량이 많이 늘어난 것으로 예상
  • 10월 주요 영화 개봉 없음
  • 9월 17일~10월 8일 흑백요리사 공개(최근 몇 년 사이 영화관의 경쟁자로 OTT 등장. 이와 관련하여 9월부터 10월에 공개된 흑백요리사가 엄청난 인기를 끌었던 것도 영향을 미쳤을 것으로 예상)

12월 - 관객과 판매 부수 모두 상승

  • 연말 기간 가족 & 연인 & 친구들 간의 활동량 증가
  • 연말 & 연초 목표로 독서가 자주 등장하는 것이 영향을 미친 것으로 예상
  • 영화 같은 경우는 상승하긴 했지만 그래도 여전히 낮은 상태-10월 이후 주요 영화 개봉이 없는 것이 영향이 큰 것 같음

결론

  • 도서 판매량과 영화 관람객 수는 서로 간에 영향을 주고 받는다기 보다는 다른 요소의 영향을 더 많이 받는 것 같음
  • 도서 판매량과 영화 관람객 사이에 큰 관계는 발견하지 못하였음. 아마 영화와 도서 간의 영향보다는 월별에 따른 주요 활동(여행, 나들이 등)의 차이와 OTT라는 강력한 경쟁자의 영향이 더 큰 것 같음.

후기

나만의 주제로 데이터를 분석하고 그걸 남들에게 발표해 보는 건 처음이었는데 굉장히 재미있는 경험이었다. 그중 가장 재미있었던 점은 나와 비슷한 주제를 가져온 사람들의 분석 결과를 보는 것이었는데 내가 가져온 데이터와 비슷한 데이터를 가지고도 다른 해석 결과를 내는 것을 보고 데이터는 어떻게 보느냐에 따라 여러 해석이 나올 수 있다는 것을 느꼈다.
비록 첫 데이터 분석이라 부족한 점이 많았지만 재미있게 진행을 했었고 다음 달에는 좀 더 재미있는 주제로 좀 더 깊이 있는 분석을 해보고 싶다.

데이터 출처 및 코드

  • 데이터 출처: KOBIS(영화장입장권통합전산망), KOBIC(한국도서출판정보)
  • 코드: 깃허브 링크
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학사지만 AI하고 싶어요...

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